Apple Watchは過去6年間で、心臓の健康状態や心電図のモニタリング、転倒検知、血中酸素濃度、運動量トラッキングなど、多くの健康効果をもたらし、健康研究における利用が広がっています。しかし、ハーバード大学とミシガン大学の研究者たちは、ウェアラブルのアルゴリズムが「ブラックボックス」を生み出す可能性があるため、Apple Watchを研究に活用することへの懸念を表明しました。

The Vergeの報道によると、生物統計学の准教授であるJP・オンネラ氏は、Apple Watchを研究調査に使用する際に生じる可能性のある問題について詳しく説明しました。彼が特に注目した事例は、Apple Watchで収集された心拍変動データで、データに一貫性がないことを発見しました。彼は、この原因が他の研究にも影響を与える可能性があると考えています。

懸念は、Appleがウェアラブルのアルゴリズムを時間の経過とともにどのように更新するかにかかっており、「同じ期間のデータも予告なく変わる可能性がある」ことを意味する。

「これらのアルゴリズムはいわゆるブラックボックスであり、透明性がありません。そのため、その中身を知ることは不可能です」と、ハーバード大学THチャン公衆衛生大学院の生物統計学准教授であり、オープンソースのデータプラットフォーム「Beiwe」の開発者であるJP・オネラ氏はThe Vergeに語った。

Apple Watchのようなデバイスは、アルゴリズムフィルターを通した上でのみ情報をエクスポートすることで知られており、「再現可能な科学」においては問題となる可能性があります。そのため、オンネラ氏は通常、生データを出力する研究グレードのデバイスを使用していますが、今後の研究でApple Watchを使用する方法、そして潜在的なデータの問題がどれほど顕著になる可能性があるかについて、より詳しく知りたいと考えていました。

そこで研究チームは、ブリガム・アンド・ウィメンズ病院の研究員で共同研究者のハッサン・ダウド氏がApple Watchからエクスポートした心拍数データを確認した。ダウド氏は日々の心拍変動データを2回エクスポートしており、1回目は2020年9月5日、2回目は2021年4月15日だった。今回の実験では、2018年12月初旬から2020年9月までの同じ期間に収集されたデータを参照した。

オンネラは、同じデータを2つの異なる時点でエクスポートすることで、多少の違いが出ることを覚悟していました。平均値は52対55とほぼ同値でしたが、分散は1240対572で大きな差を示し、また同じデータのピアソン線形相関は0.67と比較的低い値でした。

Onnela 氏はブログ投稿でさらに詳しく説明した。

念のため言っておきますが、これらのデータは同じ日付範囲をカバーしているので、同一であるはずです。実際、平均値は最初のエクスポートと2番目のエクスポートでそれぞれ52対55と非常に似ていますが、分散は1240対572と大きく異なります。この点についてさらに詳しく知るために、片方の時系列の値ともう片方の時系列の値の散布図を作成しました。点線の恒等線は、もしデータが同一で​​あれば、点がどこに落ちるかを示す線です。しかし実際には、データには大きなばらつきがあり、ピアソン線形相関係数はわずか0.67です。これはそれほど高い相関とは言えません。

これは Apple Watch のデータの単なる非公式な例であり、研究調査から得られたものではないことに留意してください。しかし、それでも Onnela 氏に懸念を抱かせるには十分でした。

The Vergeの取材に対し、オネラ氏は体重の追跡もアルゴリズム変更による影響の例として挙げました。しかし、結局のところ、それは利用方法の種類にかかっているようです。

健康状態を記録することにちょっとした興味がある人にとっては、それほど大きな違いはないので問題ないかもしれません。しかし、研究では一貫性が重要です。「そこが懸念事項です」と彼は言います。

ミシガン大学の睡眠研究者オリビア・ウォルチ氏は、生データを提供するデバイスの使用を肯定して次のように語った。

「生のデータを基に自分の考えを主張してきたので、それが本当に重要になる具体的な例があるのは良いことだし、それが実証的だ」と彼女は言う。

データの信頼性に関するもう 1 つの興味深い点は、さまざまな研究参加者が、それぞれ異なるソフトウェアとアルゴリズムを備えたスマートウォッチを装着していることです。

アルゴリズムが絶えず変化しているため、市販のウェアラブルデバイスを睡眠研究に使用するのはほぼ不可能だとウォルチ氏は言う。睡眠研究は既に高額だ。「異なるバージョンのソフトウェアを搭載したFitBitを4つも装着して比較できるでしょうか？おそらく無理でしょう。」

…

例えば、ウェアラブルデバイスを用いた研究を実施し、環境の変化に応じて人々の睡眠パターンがどのように変化するかについて結論を導き出すことは可能です。しかし、その結論は、そのウェアラブルデバイスのソフトウェアの特定のバージョンにのみ当てはまる可能性があります。「別のモデルを使用していたら、全く異なる結果が得られたかもしれません」とウォルチ氏は言います。

しかし、ウォルチ氏は、Apple Watchのようなウェアラブルデバイスでは、「マクロ規模」でより広範なトレンドを探すことが依然として有用かもしれないと述べた。

「もしマクロレベルで物事を気にしているなら、デバイスを使い続けるという判断もできるでしょう」とウォルチ氏は言う。しかし、もし日々の心拍変動の具体的な数値が研究にとって重要であれば、Apple Watchに頼るのはリスクが高いかもしれないと彼女は言う。「足元の敷物が引き裂かれる危険性があるなら、特定のウェアラブル機器の使用をためらうべきでしょう」

Appleはこの件に関してThe Vergeにコメントを求めたが、回答はなかった。

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