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यूके सरकार कोविड-19 से लड़ने के लिए गोपनीय स्वास्थ्य डेटा एकत्र कर रही है
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यूके सरकार ने पीटर थिएल द्वारा स्थापित एक अमेरिकी बड़े डेटा फर्म पैलेंटिर और फैकल्टी को कोविड-19 के प्रसार से लड़ने के लिए पेशेवर डेटा विज्ञान रणनीति, सॉफ्टवेयर और कौशल प्रशिक्षण में विशेषज्ञता वाले एक स्टार्टअप को शामिल किया है। जबकि यह गोपनीयता के मुद्दों के बारे में चिंता पैदा कर सकता है, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि बड़े डेटा को इकट्ठा करना, जिसमें सामान्य आबादी से निजी स्वास्थ्य डेटा शामिल है, कोविड-19 के प्रसार को रोकने के लिए सरकारों के लिए सूचित निर्णय लेने, यह निर्धारित करने के लिए आवश्यक है कि समाज के कौन से सदस्य सबसे अधिक कमजोर हैं, और यह सीखने के लिए कि कौन से उपचार विकल्प सबसे प्रभावी हैं।
(PLTR )पैलेंटिर समझता है कि उपयोगकर्ता गोपनीयता के साथ चिंता का कारण है, जो कि वे संकट के दौरान डेटा का उपयोग करने के लिए अपने सर्वोत्तम अभ्यासों का एक रूपरेखा जारी किया है। पैलेंटिर ने कहा: “डेटा विज्ञान को सही सेट की समस्याओं पर लागू करने के लिए कैसे सक्षम रूप से आवेदन करना है, यह एक महत्वपूर्ण संपत्ति के रूप में कार्य करेगा जो इस सार्वजनिक स्वास्थ्य संकट से लड़ने के लिए व्यापक रणनीतियों को बढ़ाने और बढ़ाने के लिए”, यह निश्चित रूप से सच है।
उन्होंने निम्नलिखित भी कहा, जो इस प्रकार के बड़े डेटा साझा करने में जोखिम के प्रति समाज की चेतावनी की मान्यता है: “समृद्ध डेटा स्रोत अक्सर अप्रत्याशित – यहां तक कि दुर्भाग्यपूर्ण – विश्लेषण को प्रेरित करते हैं। डेटा का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए और किस स्तर की पहुंच के साथ डेटा तक कौन पहुंच सकता है, इसके लिए सामूहिक आधार नियम स्थापित करें और लागू करें। डेटा का दुरुपयोग संस्थानों में जनता के विश्वास का परिणाम हो सकता है। यहां तक कि सबसे अच्छे इरादे वाले समस्या समाधानकर्ता कभी-कभी उन समाधानों के जोखिमों से अंधे हो जाते हैं जो वे बनाते हैं।”
यूके सरकार किस प्रकार का डेटा एकत्र कर रही है? वर्तमान में, कोविड-19 चुनौती का सामना करने के लिए आवश्यक उपयुक्त डेटा। गार्जियन की रिपोर्ट के अनुसार, वर्तमान में एनोनिमाइज्ड डेटा में लिंग, संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी, कोविड-19 परीक्षण परिणाम, राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा (एनएचएस) को लोगों के कॉल की सामग्री, स्वास्थ्य सलाह लाइन 111 और गहन देखभाल में उन लोगों के बारे में नैदानिक जानकारी शामिल है।
जबकि डेटा गोपनीयता को एनोनिमाइज्ड किया जाना चाहिए ताकि यह किसी विशिष्ट व्यक्ति के लिए कभी भी ट्रेस नहीं किया जा सके, हमें मशीन लर्निंग सिस्टम को विश्लेषण करने के लिए इस डेटा की आवश्यकता है। गहरे लर्निंग सिस्टम इस प्रकार के बड़े डेटा का उपयोग करके पैटर्न और डेटा बिंदुओं की पहचान करते हैं जिन्हें मानव द्वारा अनदेखा किया जाता है। जैसे कि लिंग जैसी चीज़, महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रकट कर सकती है, एक उदाहरण यह हो सकता है कि मधुमेह से पीड़ित पुरुष मधुमेह से पीड़ित महिलाओं की तुलना में आबादी का एक अधिक कमजोर खंड हैं। विभिन्न आयु वर्ग, लिंग, आनुवंशिक पृष्ठभूमि आदि के लिए कertain उपचार विकल्प बेहतर काम कर सकते हैं।
इसके बजाय इसकी निंदा करने के, हमें यूके सरकार को लाभ देना चाहिए। यह प्रकार का डेटा संग्रह, और स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली के सभी पहलुओं द्वारा डेटा साझा करने के प्रयास, कुछ ऐसा है जिसे दीर्घकालिक रूप से बनाए रखना चाहिए। यह भविष्य में भविष्य के महामारियों के साथ-साथ नियमित स्वास्थ्य समस्याओं, कैंसर और अन्य शारीरिक बीमारियों से लड़ने में हमारी मदद कर सकता है।
वर्तमान में, परियोजना एक “प्सेव्डो एनएचएस नंबर” का उपयोग करके बड़े डेटासेट को क्रॉस-मैच करती है, जिसमें एक मास्टर रोगी सूचकांक, एक मौजूदा एनएचएस संसाधन शामिल है जो “सामाजिक विपणन डेटा” का उपयोग करके घरेलू स्तर पर ब्रिटिश आबादी को विभिन्न “प्रकार” में विभाजित करता है। जबकि यह देखना बाकी है कि क्या यह सबसे प्रभावी डेटा वितरण विधि है, हम डेटा संग्रह प्रक्रिया के कुछ पहलुओं के साथ चिंतित हैं।
वर्तमान में, फोन स्थान डेटा एकत्र किया जा रहा है। जबकि डेटा को डाक कोड तक सीमित करना उचित हो सकता है, यह अनावश्यक है कि फोन कॉल के सटीक स्रोत को सीधे ट्रैक किया जाए, क्योंकि यह जानकारी एनोनिमाइज्ड या रैंडमाइज्ड नहीं की जा सकती है। इससे बीमार व्यक्तियों को फोन लाइन का उपयोग करने से डरने की संभावना हो सकती है, जो उन लोगों के लिए अनावश्यक मौतों का परिणाम हो सकता है जिन्हें सबसे अधिक मदद की आवश्यकता है।
ब्रिटिश नागरिकों को फोन स्थान डेटा बिंदु के बारे में चिंतित होना चाहिए, जो एक गहरे लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए अनावश्यक है, लेकिन व्यक्ति को सीधे ट्रैक करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
यदि यूके सरकार इस प्रकार के बड़े डेटा को इकट्ठा करने के अपने मार्ग पर आगे बढ़ती है, और ऊपर वर्णित मुद्दों को ठीक करती है, साथ ही अन्य गोपनीयता / उपयोगकर्ता अधिकारों के मुद्दों के बारे में जागरूक होती है, तो यह यूके के लिए उपयुक्त हो सकता है कि वे अपनी आबादी से समान डेटा बिंदुओं को इकट्ठा करने के लिए यूरोपीय संघ की सहायता लें।毕竟, गहरे लर्निंग कैसे काम करता है, यह है कि जितना अधिक डेटा एकत्र किया जाता है, एल्गोरिदम उतना ही प्रभावी होता है। यह अंतर्राष्ट्रीय सीमाओं के बंद होने के बाद राष्ट्रों को पुल करने में एक लंबा रास्ता तय करेगा।
हम सावधानी से विश्लेषण और एक गैर-लाभकारी संस्था की सहायता की सलाह देते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यूके सरकार इकट्ठा की गई जानकारी का दुरुपयोग न करे। फिर भी, यह स्वीकार किया जाना चाहिए कि यह कोविड-19 से लड़ने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।
