నిజ జీవిత ఆరోగ్య డేటా యొక్క ప్రధాన విస్తరణ
ఈ వారం Nature Medicineలో All of Us Research Program వేరబుల్స్ డేటాసెట్ ప్రచురణతో అమెరికా పరిశోధనా వ్యవస్థకు ఒక ముఖ్యమైన కొత్త డేటా వనరు లభించింది. పేపర్ ప్రకారం, ఈ డేటాసెట్లో 14 సంవత్సరాల పాటు విస్తరించిన 59,000 మందికి పైగా పాల్గొనేవారి Fitbit డేటా ఉంది, ఇందులో 3.9 కోట్లకు పైగా స్టెప్ పరిశీలనలు మరియు 3.1 కోట్ల నిద్ర పరిశీలనలు ఉన్నాయి. Fitbit డేటా ఉన్న పాల్గొనేవారిలో దాదాపు సగం మంది ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డులు, శారీరక కొలతలు, జీనోమిక్స్, మరియు సర్వే డేటాను కూడా అందించారు.
ఈ కలయిక ఈ విడుదలను కేవలం వినియోగదారుల పరికర రీడౌట్ల పెద్ద సమాహారంగా కాకుండా చేస్తుంది. ఇది బహుముఖ డేటాసెట్ను సృష్టిస్తుంది, ఇది రోజువారీ ప్రవర్తనా మరియు శారీరక సంకేతాలను క్లినికల్ ఫలితాలు, జనసాంఖ్యిక సందర్భం, మరియు అణు డేటాతో అనుసంధానించే అవకాశాన్ని ఇస్తుంది. డిజిటల్ బయోమార్కర్లు, నిద్ర, వ్యాయామం, దీర్ఘకాలిక రోగ ప్రమాదం, మరియు జనాభా ఆరోగ్యాన్ని అధ్యయనం చేసే పరిశోధకులకు దీని పరిమాణం గణనీయమైనది.
ఈ డేటాసెట్ ఎందుకు ముఖ్యం
వేరబుల్స్ను చాలా కాలంగా వైద్య పరిశోధనను క్లినిక్ సందర్శనల్లో తీసే స్నాప్షాట్లకు మించి తీసుకెళ్లే మార్గంగా చూశారు. పరికరాలు కాలక్రమంలో కదలిక, నిద్ర, ప్రవర్తనపై నిరంతర, నిజ జీవిత సమాచారాన్ని సేకరించగలవు. కానీ అనేక వేరబుల్ డేటాసెట్లకు ఒక పెద్ద బలహీనత ఉంది: అవి సాధారణంగా ఇలాంటి పరికరాలను కొనుగోలు చేసి ఉపయోగించే అవకాశం ఎక్కువగా ఉన్న, సాధారణంగా సంపన్నమైన మరియు తక్కువ వైవిధ్యమున్న జనాభాల వైపు మొగ్గుతాయి.
All of Us పేపర్ ఈ సమస్యను స్పష్టంగా ఎదుర్కొంటుంది. రచయితలు ఈ వనరును ఇప్పటివరకు సమీకరించిన అతిపెద్ద మరియు జనసాంఖ్యికంగా అత్యంత సంపన్నమైన డిజిటల్ ఆరోగ్య సాంకేతిక డేటాసెట్లలో ఒకటిగా ప్రతిపాదిస్తున్నారు. ఈ ప్రోగ్రామ్ యొక్క లక్ష్యం బయోమెడికల్ పరిశోధనలో చారిత్రాత్మకంగా తక్కువ ప్రాతినిధ్యం పొందిన జనాభాలను మెరుగుగా ప్రతిబింబించే పరిశోధనా సమూహాన్ని నిర్మించడం. వేరబుల్ భాగం ఈ ప్రమాణాలపై విజయవంతమైతే, డిజిటల్ వైద్యశాస్త్రంలో అత్యంత నిలకడైన అంతరాలలో ఒకటైన, డేటాను ఎవరు ఉత్పత్తి చేస్తున్నారు మరియు ఆ అవగాహనల ద్వారా ఎవరు ప్రయోజనం పొందాలనుకుంటున్నారు అనే తేడాను తగ్గించడంలో ఇది సహాయపడగలదు.
పరిమాణం మరియు అనుసంధానం దీని కీలక ప్రయోజనం
పెద్ద సంఖ్యలు మాత్రమే ఒక డేటాసెట్ను రూపాంతరం చెందించేలా చేయవు. ఈ విడుదలను ప్రత్యేకంగా ఉంచేది దాని linkage. Fitbit డేటా ఉన్న పాల్గొనేవారిలో 46% మంది ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డులు, శారీరక కొలతలు, జీనోమిక్స్, మరియు సర్వే డేటాను కూడా అందించారని పేపర్ చెబుతోంది. అంటే, పరిశోధకులు కేవలం కార్యాచరణ లేదా నిద్ర నమూనాలు వ్యక్తుల మధ్య మారుతాయా లేదా మాత్రమే కాకుండా, ఆ నమూనాలు నిర్ధారణలు, చికిత్స చరిత్ర, ల్యాబ్ విలువలు, నివేదించిన అనుభవాలు, మరియు జన్యు సమాచారంతో సంబంధం ఉందా అని కూడా అధ్యయనం చేయవచ్చు.
ప్రయోగాత్మకంగా చూస్తే, ఇది అనేక పరిశోధనా మార్గాలను తెరుస్తుంది. శాస్త్రవేత్తలు డిజిటల్ కొలతలు వ్యాధి ప్రారంభం, పురోగతి, లేదా కోలుకోవడంతో ఎలా సంబంధించాయో పరిశీలించగలరు. ప్రమాద అంచనాకు ముఖ్యమైన జనసాంఖ్యిక సమూహాలలో ప్రవర్తనా నమూనాలు ఎలా భిన్నంగా ఉంటాయో పరీక్షించగలరు. డిజిటల్ బయోమార్కర్లు precision healthకు మద్దతివ్వాలంటే, అవి జనాభాల అంతటా స్థిరంగా పనిచేస్తున్నాయా లేదా అన్నదాన్ని కూడా అంచనా వేయగలరు.
పేపర్ ఈ డేటాసెట్ను డిజిటల్ ఆరోగ్య మీట్రిక్స్ మరియు క్లినికల్ ఫలితాల మధ్య సంబంధాలను అధ్యయనం చేయడానికి వీలు కల్పిస్తూ, పరిమాణం, ప్రాతినిధ్యం, మరియు బహుముఖ అనుసంధానం ద్వారా డిజిటల్ ఆరోగ్య పద్ధతిని ముందుకు తీసుకెళ్తుందని వర్ణిస్తోంది. ఇది వ్యాధిని అధ్యయనం చేయడానికి మాత్రమే కాదు, డిజిటల్ ఆరోగ్య వెనుక ఉన్న పద్ధతులను కూడా పరీక్షించడానికి ఉపయోగపడే వనరు అని చెప్పే జాగ్రత్తైన మార్గం.
నిరంతర డేటా నుండి పరిశోధకులు ఏమి నేర్చుకోగలరు
స్టెప్ కౌంట్లు మరియు నిద్ర రికార్డులు సులభంగా అనిపించవచ్చు, కానీ అవి దీర్ఘకాలం పెద్ద స్థాయిలో సేకరించబడినప్పుడు విశ్లేషణాత్మకంగా శక్తివంతంగా మారతాయి. కార్యాచరణ నమూనాలను హృదయ సంబంధ ప్రమాదం, మెటబాలిక్ వ్యాధి, కోలుకునే దశలు, వృద్ధాప్యం, మరియు మానసిక ఆరోగ్యం తో అనుసంధానించవచ్చు. నిద్ర డేటా circadian disruption, దీర్ఘకాలిక వ్యాధి భారము, మరియు విశ్రాంతి నమూనాలు మరియు తరువాతి వైద్య ఫలితాల మధ్య సంబంధాల అధ్యయనానికి సహాయపడుతుంది.
ఈ డేటాసెట్ సంవత్సరాల పాటు విస్తరించి ఉన్నందున, ఇది పరిశోధకులకు స్థితిని మాత్రమే కాకుండా మార్పును కూడా అధ్యయనం చేయడానికి సహాయపడవచ్చు. longitudinal డేటా తగ్గుతున్న కార్యాచరణ నిర్ధారణకు ముందు వస్తుందా, నిద్ర భంగం చికిత్సతో పాటు వస్తుందా, లేదా జోక్య ప్రభావాలు సంప్రదాయ ఫలితాల్లో కనిపించే ముందు రోజువారీ జీవితంలో కనిపిస్తాయా అని చూపగలదు. ఈ రకమైన కాల పరిమాణ వివరమే డిజిటల్ ఆరోగ్య డేటాపై ఇంత ఆసక్తి ఏర్పడటానికి ఒక కారణం.
అయితే, పేపర్ అందిస్తున్నది ఒక క్లినికల్ దావా కాదు, అంటే ఒకే ఒక మీట్రిక్ ఒక నిర్దిష్ట వ్యాధిని అంచనా వేస్తుందని కాదు. ఇది మౌలిక సదుపాయం: అనేక గుంపులు ఇలాంటి ప్రశ్నలను కఠినంగా పరీక్షించడానికి సరిపడా పెద్దది మరియు వైవిధ్యమున్న డేటాసెట్.
డిజిటల్ ఆరోగ్యంలో సమాఖ్య సవాలు
డిజిటల్ ఆరోగ్య పరిశోధన తరచుగా జనసాంఖ్యిక పక్షపాతంతో పరిమితమైందని రచయితలు పేర్కొంటారు. ఈ సవాలు న్యాయానికి మించిన ప్రభావాలు కలిగి ఉంది. వేరబుల్ డేటా సంకుచిత జనాభాల నుండి ఎక్కువగా తీసుకుంటే, దానిపై నిర్మితమైన మోడళ్లు విస్తృతంగా సాధారణీకరించకపోవచ్చు. ఒక డిజిటల్ బయోమార్కర్ ఒక గుంపులో బలంగా కనిపించినా, మరొక గుంపులో తక్కువ పనితీరు చూపవచ్చు. ఒక అంచనా సాధనం ఖచ్చితంగా కనిపించినా, దాగిన అంధబిందువులను కలిగి ఉండవచ్చు.
పరికర-ఆధారిత డేటా సేకరణ యొక్క జనసాంఖ్యిక పరిధిని విస్తరించడం ద్వారా, All of Us ప్రారంభ స్థితిని మార్చాలని ప్రయత్నిస్తోంది. ఈ డేటాసెట్, పరిశోధనా ఆచరణలో లేదా మోడల్ అభివృద్ధిలో పక్షపాతాన్ని తానుగా తొలగించదు. కానీ representationను ఒక పద్ధతి సంబంధిత అంశంగా విస్మరించడం కష్టం చేస్తుంది. ఆ అర్థంలో, ఈ విడుదల శాస్త్రీయంగానూ సంస్థాగతంగానూ ముఖ్యం: తమ మోడళ్లు ఎవరికి పనిచేస్తున్నాయో పరిశీలించాల్సిన బాధ్యతను పరిశోధకులపై ఎక్కువగా ఉంచుతుంది.
తర్వాత ఏమి
ఈ డేటాసెట్ యొక్క నిజమైన ప్రభావం దాన్ని ఎలా ఉపయోగిస్తారనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. రీసోర్స్ పేపర్లు తరచుగా కథ యొక్క ప్రారంభాన్ని సూచిస్తాయి, ముగింపును కాదు. తదుపరి దశ ఈ రికార్డులను ఉపయోగించే అధ్యయనాలు, మరియు missingness, device variation, behavioral confounding, మరియు consumer-grade కొలతల పరిమితుల వంటి అంశాలను పరిశోధకులు ఎంత జాగ్రత్తగా నిర్వహిస్తారనే దానిచే నిర్ణయించబడుతుంది.
అయినప్పటికీ, ఈ ప్రచురణ డిజిటల్ ఆరోగ్య పరిశోధన పరిపక్వ దశకు చేరుకుంటోందని సూచిస్తుంది. చిన్న proprietary డేటాసెట్లపై లేదా సంకుచితంగా నియమిత cohortsపై ఆధారపడకుండా, శాస్త్రవేత్తలకు ఇప్పుడు పెద్ద, అనుసంధానించబడిన, మరియు మరింత ప్రతినిధిత్వమున్న నిజ జీవిత డేటా వనరులు అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఇది ఏ రకమైన ప్రశ్నలను నమ్మకంగా అడగవచ్చో మార్చేస్తుంది.
విస్తృత precision-health అజెండా కోసం ఇదే అసలు విషయం. వేరబుల్స్ను సాధారణంగా వ్యక్తిగత వెల్నెస్ సాధనాలుగా మార్కెట్ చేస్తారు, కానీ వాటి పెద్ద శాస్త్రీయ విలువ, వాటిని బలమైన క్లినికల్ సందర్భంతో జతచేసినప్పుడు, కాలక్రమంలో జనాభాల మధ్య ఏమి తెలియజేయగలవో దానిలో ఉంది. All of Us విడుదల ఆ అవకాశాన్ని సాధారణ పరిశోధనా వినియోగానికి మరింత దగ్గర చేస్తోంది.
శీర్షిక ఫలితం కాకుండా ప్రాథమిక వనరు
ఈ పేపర్కు ఒకే పెద్ద వైద్య కనుగొనడం జత కాలేదు, మరియు అదే దాని ప్రాముఖ్యత. ప్రాథమిక డేటాసెట్లు సాధారణంగా అత్యంత నాటకీయమైన తక్షణ శీర్షికలను ఇవ్వవు, కానీ అవే తదుపరి ఆవిష్కరణ తరంగాన్ని రూపొందిస్తాయి. విస్తృత జనసాంఖ్యిక పరిధి మరియు ఇతర ఆరోగ్య డేటాతో గణనీయమైన అనుసంధానంతో పెద్ద వేరబుల్ డేటాసెట్ను డాక్యుమెంట్ చేయడం ద్వారా, All of Us Research Program డిజిటల్ వైద్యం, ఎపిడెమియాలజీ, మరియు precision healthను సంవత్సరాల పాటు ప్రభావితం చేయగల వనరును సృష్టించింది.
దాని విలువ చివరికి పరికర రికార్డుల సంఖ్యతో కాకుండా, ఆ రికార్డులు మెరుగైన, మరింత సమ్మిళిత శాస్త్రాన్ని ఉత్పత్తి చేయడంలో సహాయపడుతాయా లేదా అనే దానితో కొలవబడుతుంది. ఈ విడుదల పరిశోధకులకు ప్రయత్నించడానికి ముడి పదార్థాన్ని ఇస్తుంది.
ఈ వ్యాసం Nature Medicine నివేదిక ఆధారంగా ఉంది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.
Originally published on nature.com
