你每天走的步數，其實是可以更有用

文 | 獵雲網（ilieyun）福爾摩望

獵雲君：要想用智能手機數據解決公共健康問題，首先得讓其成為公共資產。

每年，約有500萬人的死亡與當今時代最常見的禍害——久坐不動——脫不了干係。這就好比每365天就失去一個挪威大小的國家，原因在於心臟病，糖尿病以及腸道癌等等這些疾病，究其根源則是缺乏運動。然而挪威人，和世界上其他國家的人，本身倒是沒有成為缺乏鍛煉的受害者。至少，一項迄今為止最大型的人類運動研究是這麼認為的，該研究的進行少不了無處不在的智能手機的幫助。

周一，在《自然》雜誌上發布的一篇論文中，斯坦福大學的研究員分析了來自111個國家總計71萬多人的每一分鐘習慣，來了解諸如活動水平、性別以及位置等因素是如何影響人們的體重的。通過分析來自運動跟蹤應用的數據，研究員發現，在肥胖率較低的國家之間，人們每天的步行量相差無幾。而與那些幾乎不怎麼走路的肥胖率高發國家，每日步行量的差距就非常明顯——這一現象被他們成為「活動不平等」。

「以前，我們對好動人士的了解十分有限，」計算機科學博士候選以及該論文的第一作者Tim Althoff說道，「但是智能手機給予了我們前所未有的機會，來更好的了解人們每天的活動，以及這些活動與他們的健康和幸福之間的關係。」這也是自iPhone發布以來，在斯坦福以及其他地方的數字健康追隨者一直致力於實現的相同承諾。但是使用智能手機研究公共健康，需要可靠的數據，而研究員，即便是擁有良好社會關係的大學如斯坦福，也不能保證自己手中的數據確實可靠。

昨天的研究來自斯坦福移動中心——這是一個專門解讀美國大量智能手機和可穿戴設備數據的研究機構。美國國家衛生研究院在2014年計劃於全國建立12個頂級數據運算中心，作為其中之一，斯坦福移動中心以獲得國家衛生研究院的1200萬美元撥款而成立。在那裡，Althoff和他的合作者們從Argus應用的開發商，帕洛阿爾托的創業公司Azumio貢獻的數據開始研究。公司匿名提供了計步數據，但是保留了一些關鍵統計特徵：年齡、性別、身高和體重。後兩個特徵讓研究員可以計算每一個用戶的體重指數，從未建立活動水平與肥胖率之間的相關性。

接著，他們發現了一些有趣的結果。以美國和墨西在整個人口中分布得更加廣泛。並且，運動豐富和缺乏運動的國家之間的差距與高肥胖率相一致。「這不僅跟個人有關，」對該研究亦有貢獻的斯坦福公共健康研究員Abby King說，「也跟他們生活地相關。」

King在該中心負責幫助人們通過移動健康應用控制體重，她認為可以利用這種持續的數據，來為那些陷入健康死胡同的人提供更有針對性的動態干預。「我們可以在他們走向肥胖的路上及時制止他們，通過智能手機應用向他們提供反饋，這樣他們就可以當即採取行動保持健康。」

目前，使用基於智能手機的數據來進行公共健康研究和指導仍存在一定問題。第一個問題就是：計步數據事實上非常不可靠。

「其實，來自如蘋果內置的計步器等商業設備的步數統計還不夠準備，」伊利諾伊大學香檳分校醫學信息科學系主任Bruce Schatz解釋說，「他們被設計來讓愛好運動的人們感覺良好。」他補充說，但問題不在於測量設備。智能手機上配有加速度感應器，可以靈敏地感應到不同位置之間的微小差別。

但是蘋果和其他手機製造商以及應用開發者用來打包這些原始數據，使其成為直觀的計步數據的為數不多的演算法並不能夠掌握不同人之間迥異的步行機制。他們也沒有足夠的靈活性來為之調整，比如老年人不可能像年輕人那般健步如飛。而且每一步的距離也不等。在公園漫步消耗的熱量顯然不及爬樓梯。這對試圖以運動來控制體重的人來說就有很大區別。分辨這些差異，則需要原始，而非包裝過的加速度感應器數據。因此，Schatz認為，如果數據將被用於健康干預，那麼需要採用原始數據。

但其缺點則是原始數據很難獲得。考慮到存儲成本，大多數應用開發商自己並不保存這些原始數據。並且持續從你的手機讀取這些數據（比如每分鐘讀取60次，而非1小時60次）將會在1到2小時內就耗盡手機電量。保存推測你正在做什麼——走路、騎車抑或坐著——的演算法會減少所有這些數據並節省電量。而Althoff和他的斯坦福合作者從Azumio得到的數據正是這些不全的數據：每人每天1440個數據點，而非500萬個。

在不那麼技術性方面，這些數據也受到了相當的限制。通過僅觀察那些購買了iPhone並下載了Azumio應用的用戶的步數，研究人員首先已經將自己局限在一組已選定的人群——相比平均水平，這些人較為富裕、健康的可能性更大。Azumio並沒有收集有關收入和種族等這一類數據，並且雖然有部分應用用戶確實有記錄每天吃下的食物和卡路里攝入量，但公司並沒有向該研究分享這些數據。所以，研究人員根本無法測試除步數之外，生活方式變化也可能影響肥胖率等假設。建立準確的模型，來檢測、跟蹤和預測肥胖，將需要更大量的信息。

從蘋果和谷歌等手機製造商獲取廣泛人口的加速度感應器原始數據也不是不可能，但很不現實。想要處理這些數據的研究員將不得不與一名開發人員合作，或者自己開發一款應用，然後讓人們下載使用之，前提時他們不在乎電池的用量。不管是蘋果還是谷歌，都不會輕易地共享這些從全球幾十億台智能手機上收集到的數據，因為這些數據具有極大價值。因此，不管出於什麼意圖和目的，大多數科學家事實上很難接觸到為公共健康問題如肥胖等建立精準預測模型所需要的最佳信息。

「移動數據非常有用，」Schatz說道，「但是卻沒人好好地使用它們，除了定點廣告投放。」也就是說，要想用智能手機數據解決公共健康問題，首先得讓其成為公共資產。

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