イギリス政府、COVID-19対策のために機密性の高い健康データを収集

イギリス政府は、COVID-19の拡散を防ぐために、Palantirというアメリカのビッグデータ企業と、Facultyというプロフェッショナルなデータサイエンス戦略、ソフトウェア、スキルズトレーニングを専門とするスタートアップ企業を起用しました。プライバシーに関する懸念が生じる可能性がありますが、政府がCOVID-19の拡散を止めるための情報に基づいた決定を下し、どの社会メンバーが最も脆弱であるかを判断し、どの治療オプションが最も効果的であるかを学ぶために、大規模なデータ、包括的な健康データを収集することは必要です。

Palantirは、ユーザーのプライバシーに関する懸念があることを理解しており、それは彼らが危機時のデータ使用のベストプラクティスを公開した理由です。Palantirは次のように述べています: 「データサイエンスを適切に適用する方法を知ることは、この公衆衛生危機に対処するための包括的な戦略を補完し、強化するための重要な資産となる」、これは確かに真実です。

彼らはまた、次のように述べています。これは、このような大規模なデータ共有に伴うリスクを認識しています: 「豊富なデータソースは、予期せぬ、あるいはローグな分析を引き起こすことがあります。データの使用方法と、誰がどのレベルのデータにアクセスできるかについての集団的なルールを確立し、強制します。データの誤用は、機関に対する公衆の信頼を損なうことになります。最も善意を持った問題解決者でも、時には彼らが創造する解決策のリスクに気付かないことがあります」。

イギリス政府が収集しているデータの種類は現在、COVID-19の課題に対処するために必要な適切なデータです。 ガーディアンによると、現在の匿名化されたデータには、性別、保護された健康情報、COVID-19の検査結果、国民保健サービス（NHS）への電話の内容、健康アドバイスライン111、および集中治療を受けている人の臨床情報が含まれます。

プライバシーは匿名化されるべきであり、個人に特定されることはできませんが、このデータは機械学習システムが分析するために必要です。ディープラーニングシステムは、このような大規模なデータを使用して、人間が見落とすパターンやデータポイントを特定します。性別のような些細なことでも、重要な洞察を示す可能性があります。例えば、糖尿病の男性は糖尿病の女性よりも脆弱な集団である可能性があります。特定の治療オプションは、異なる年齢層、性別、遺伝的背景などに対してより効果的である可能性があります。

非難されるのではなく、イギリス政府に信頼を寄せたほうがよいと思います。このようなデータ収集とデータ共有の取り組みは、ヘルスケアシステムのすべての側面で維持されるべきです。これは、将来的に将来のパンデミック、定期的な健康問題、がん、その他の生理的な疾患に対する闘いにおいて私たちに役立つでしょう。

現在、このプロジェクトでは、「擬似NHS番号」を使用して、大規模なデータセットをクロスマッチしています。これには、マスターパーシェントインデックス、既存のNHSリソースが含まれており、「社会マーケティングデータ」を使用して、英国人口を世帯レベルで異なる「タイプ」にセグメント化しています。最も効果的なデータ配布方法であるかどうかはまだわかりませんが、データ収集プロセスのいくつかの側面について懸念があります。

現在、電話の位置データが収集されています。郵便番号にデータを絞ることは適切かもしれませんが、電話の正確な位置を特定することは不要であり、この情報は匿名化またはランダム化することはできません。これにより、病気の人々が電話を使用することを恐れ、必要な助けを得ることができない不必要な死につながる可能性があります。

英国国民は、電話の位置データポイントについて懸念するべきです。これは、ディープラーニングアルゴリズムを効果的にトレーニングするには不要ですが、個人の追跡に直接使用できます。

イギリス政府がこのような大規模なデータを収集し続け、上記の問題を修正し、我々が気付いていないその他のプライバシー/ユーザー権利の問題に対処する場合、イギリスがヨーロッパ連合の支援を得て、各国から同様のデータポイントを収集することが適切かもしれません。ディープラーニングがどのように機能するかというと、収集されるデータが多いほど、アルゴリズムが効果的になるということです。これは、国際国境の閉鎖後に国家間の架け橋となるでしょう。

慎重な分析と、イギリス政府が収集した情報を悪用しないようにするために、非営利団体の支援を求めるべきです。ただし、COVID-19との闘いにおいて重要なステップであることを認識する必要があります。