蘋果ResearchKit推出后給醫療界帶來什么？

　　這些生物標志物是識別其他癲癇患者發作的關鍵，「尤其對于一些病情特別嚴重的癲癇患者來說，借助這些生物標志物能夠在先于患者的自我意識識別癲癇的發作」 Krauss教授說。癲癇大發作和夜間發作的癲癇都屬于特別危險的類別，這兩種癲癇對患者的生命健康威脅非常大。

　　之前出現的可穿戴設在識別、預測癲癇發作上發揮的功能很有限，首先是因為傳感器記錄的數據不夠準確，其次是因為它們的用戶界面不夠友好。所以2015年蘋果公司發布Apple Watch高調進入可穿戴市場的行為引起了Crone和Krauss的注意。

　　「Apple Watch基本上內置了市面上所有的傳感器，而且它的用戶界面非常友好，所以我們考慮能不能用它來識別癲癇的發作。」Crone說。擁有了更好的設備、從過去失敗的經驗中汲取了教訓，Crone 和 Krauss教授準備利用蘋果手表來開發一個新應用EpiWatch--這個應用不是用來預測，而是用來識別癲癇的發作，尤其是針對像Shaina這樣擁有「發作先兆」的患者。

　　EpiWatch應用從用戶的角度來講，操作非常簡單。由于癲癇病人在病情發作的時候可能會部分喪失意識，或者完全失去意識，EpiWatch應用通過向患者問問題來確定患者意識清醒的程度。當患者感覺到癲癇要發作的先兆時，他們可以通過敲擊發亮的螺旋按鈕來啟動EpiWatch應用。

　　EpiWatch界面

　　心率的突然變快是癲癇發作的一個關鍵特征，因此EpiWatch應用一旦被啟動，Apple Watch的傳感器會在同一時間激活，心率監測功能會開啟，Apple Watch將利用其內置的傳感器持續采集患者的心率和人體運動數據，其中就包括人體震顫或痙攣的數據。這是一件很困難的事情，目前面臨的最大困難就是寫算法--算法要去判斷引起震顫的原因是癲癇發作還是人體手腕的正常活動。而且就算算法寫得再好，配置了六軸加速度計和陀螺儀的Apple Watch還不足以明確識別癲癇發作。

　　因此，單靠Apple Watch傳感器記錄的客觀數據是不夠識別癲癇發作的。EpiWatch應用需要患者進行簡單的測試來提供主觀的數據。

　　患者清醒程度測試的界面