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영국 정부는 COVID-19의 확산을 방지하기 위해 피터 틸이 설립한 미국 빅데이터 회사인 Palantir와 전문 데이터 과학 전략, 소프트웨어 및 기술 훈련을 전문으로 하는 스타트업인 Faculty를 고용했습니다. 이것은 프라이버시 문제에 대한 우려를 불러일으킬 수 있지만, 정부가 COVID-19의 확산을 막기 위한 정보에 기반한 결정, 사회의 어느 구성원이 가장 취약한지, 그리고 어느 치료 옵션이 가장 효과적인지 판단하기 위해 대규모 데이터, 특히 민감한 건강 데이터를 수집하는 것이 필요하다는 것을 주목해야 합니다.
Palantir는 사용자 프라이버시에 대한 우려를 이해하고 있기 때문에 위기 시 데이터 사용에 대한 모범 사례를 발표했습니다. Palantir는 다음과 같이 말했습니다: “데이터 과학을 올바르게 적용하는 방법을 알고 있는 것은 이 공중 보건 위기를 방지하기 위한 포괄적인 전략을 보완하고 강화하는 데 중요한 자산이 될 것입니다”, 이는 의심할 여지가 없습니다.
그들은 또한 다음과 같이 말했습니다. 이는 이러한 종류의 빅데이터 공유에 대한 위험한 위험에 대한 인정입니다: “풍부한 데이터 소스는 예상치 못한 분석, 심지어 사기성 분석을 유발할 수 있습니다. 데이터를 사용하는 방법과 데이터에 대한 접근 및 사용 수준에 대한 집단 규칙을 설정하고 시행하십시오. 데이터의 오용은 기관에 대한 대중의 불신을 초래할 수 있습니다. 가장 잘의 의도된 문제 해결자들은 때때로 그들이 생성한 솔루션의 위험에 대해 눈이 먼 경우가 있습니다.”
영국 정부가 수집하는 데이터의 종류는 무엇입니까? 현재, COVID-19 도전에 대처하기 위해 필요한 적절한 데이터입니다. 가디언에 따르면, 현재 익명화된 데이터에는 성별, 보호된 건강 정보, COVID-19 검사 결과, 국민 보건 서비스(NHS) 및 건강 상담 전화 111에 대한 사람들의 통화 내용, 중환자실에 있는 사람들의 임상 정보가 포함됩니다.
데이터 프라이버시는 익명화되어야 하므로 특정 개인에게 추적될 수 없습니다. 그러나 우리는 기계 학습 시스템이 분석할 수 있도록 이 데이터가 필요합니다. 딥 러닝 시스템은 인간이 간과하는 패턴과 데이터 포인트를 식별하는 데 이러한 종류의 빅데이터를 사용합니다. 성별과 같은 사소한 것조차도 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 당뇨병이 있는 남성이 당뇨병이 있는 여성보다 더 취약한 인구 집단일 수 있습니다. 특정 치료 옵션은 다른 연령대, 성별, 유전적 배경 등에 더 잘 작동할 수 있습니다.
우리는 영국 정부를 비난하기보다는 그들에게 혜택을 주어야 합니다. 모든 건강 관리 시스템의 측면에서 이러한 종류의 데이터 수집 및 데이터 공유 노력은 장기적으로 유지되어야 합니다. 이것은 미래의 전염병을 방지하고 일반적인 건강 문제, 암 및 기타 생리학적 질병과 같은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
현재 프로젝트는 “가상 NHS 번호”를 사용하여 대규모 데이터 세트를 교차 일치시킵니다. 이는 마스터 환자 색인과 같은 기존 NHS 자원으로, “사회 마케팅 데이터”를 사용하여 영국 인구를 가구 수준에서 다양한 “유형”으로 구분합니다. 이것이 가장 효과적인 데이터 분배 방법인지 여부는 아직 확인되지 않았지만, 데이터 수집 과정의 일부 측면에 대해 우려가 있습니다.
현재 전화 위치 데이터가 수집되고 있습니다. 우편 번호로 데이터를 좁히는 것은 적절할 수 있지만, 전화 통화의 정확한 출처를 직접 지정하는 것은 불필요합니다. 이러한 정보는 익명화 또는 무작위화할 수 없으므로 병든 개인이 전화선을 사용하는 것을 두려워하여 도움이 가장 필요할 때 불필요한 사망으로 이어질 수 있습니다.
영국 시민들은 전화 위치 데이터 포인트에 대해 경각심을 가져야 합니다. 이는 딥 러닝 알고리즘을 효과적으로 훈련하는 데 불필요하지만 개인을 추적하는 데 직접 사용할 수 있습니다.
영국 정부가 이러한 종류의 빅데이터를 수집하고 위에 설명된 문제를 해결하고, 우리가 인식하지 못하는 다른 프라이버시/사용자 권리 문제를 해결하는 경우, 유럽 연합의 도움을 받아 각 국가의 인구에서 유사한 데이터 포인트를 수집하는 것이 적절할 수 있습니다. 딥 러닝이 작동하는 방식은 수집된 데이터가 많을수록 알고리즘이 더 효과적이기 때문입니다. 이것은 국제 국경 폐쇄 이후 국가를 연결하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
우리는주의 깊은 분석과 영국 정부가 수집한 정보를 남용하지 않도록 보장하기 위해 비영리 단체의 도움을 촉구합니다. 그러나 이것이 COVID-19와의 전쟁을 위한 중요한 단계임을 인정해야 합니다.
