영국 정부, 코로나19와의 전쟁을 위해 기밀 건강 데이터 수집

영국 정부는 코로나19의 확산을 방지하기 위해 미국의 빅데이터 회사인 Palantir와 데이터 과학 전략, 소프트웨어 및 훈련을 전문으로 하는 스타트업인 Faculty를 고용했습니다. 이것은 개인 정보 보호 문제에 대한 우려를 불러일으킬 수 있지만, 정부가 코로나19의 확산을 막기 위한 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 대중으로부터 개인 건강 데이터를 포함한 빅데이터를 수집하는 것이 필요하다는 점을 주목해야 합니다.

Palantir는 사용자 개인 정보 보호에 대한 우려가 있음을 알고 있습니다. 따라서 Palantir는 위기 시 데이터 사용에 대한 모범 사례를 발표했습니다. Palantir는 다음과 같이 말했습니다. “데이터 과학을 올바른 문제에 적용하는 방법을 알고 있는 것은 이 공중 보건 위기를 맞이하기 위한 포괄적인 전략을 강화하고 강화하는 데 중요한 자산이 될 것입니다” 이것은 분명히 사실입니다.

또한 다음과 같이 말했습니다. 이것은 이러한 유형의 빅데이터 공유에 대한 위험을 접근하는 사회의 위험을 인정하는 것입니다. “풍부한 데이터 소스는 예상치 못한 분석, 심지어 로그 분석을 영감으로 합니다. 데이터를 사용하고 데이터에 대한 접근 및 사용 수준을 누가 가질지에 대한 집단 지침을 설정하고 시행합니다. 데이터의 오남용은 기관에 대한 대중의 불신을 초래할 수 있습니다. 가장 선의의 문제 해결자들도 때때로 그들이 만든 해결책의 위험에 대해 눈이 먼 채로 있습니다.”

영국 정부는 어떤 유형의 데이터를 수집하고 있습니까? 현재 코로나19 도전에 필요한 적절한 데이터입니다. 가디언에 따르면, 현재 익명화된 데이터에는 성별, 보호된 건강 정보, 코로나19 검사 결과, 국민 보건 서비스(NHS)로의 전화 내용, 건강 상담전화 111 및 집중 치료를 받는 사람에 대한 임상 정보가 포함됩니다.

데이터 개인 정보 보호는 익명화되어야 하며 특정 개인에게 추적될 수 없어야 합니다. 그러나 우리는 기계 학습 시스템이 분석하기 위해 이러한 데이터가 필요합니다. 深層 학습 시스템은 이러한 유형의 빅데이터를 사용하여 인간이 간과하는 패턴과 데이터 포인트를 식별합니다. 성별과 같은 사소한 것조차도 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 당뇨병을 앓는 남성이 당뇨병을 앓는 여성보다 더 취약한 인구 집단일 수 있습니다. 특정 치료 옵션은 다른 연령 그룹, 성별, 유전적 배경 등에 더 잘 작동할 수 있습니다.

우리는 영국 정부를 비난하기보다는 신뢰를 주어야 합니다. 이러한 유형의 데이터 수집 및 건강 관리 시스템의 모든 측면에서 데이터 공유 노력은 장기적으로 유지되어야 합니다. 이것은 향후 전염병과 일반적인 건강 문제, 암 및 기타 생리학적 질병을 싸우는 데에도 우리를 도와줄 수 있습니다.

현재 프로젝트는 “의사 NHS 번호”를 사용하여 대규모 데이터 세트를 교차 일치시키고 있습니다. 이것은 마스터 환자 색인과 같은 기존 NHS 자원을 사용하여 영국 인구를 가구 수준에서 다른 “유형”으로 세분화하는 “사회 마케팅 데이터”입니다. 이것이 가장 효과적인 데이터 분산 방법인지 여부는 아직 확인되지 않았지만, 데이터 수집 과정의 일부 측면에 대해 우려가 있습니다.

현재 전화 위치 데이터가 수집되고 있습니다. 우편번호로 데이터를 좁히는 것은 적절할 수 있지만, 전화 호출의 정확한 출처를 직접 식별하는 것은 불필요합니다. 이 정보는 익명화 또는 무작위화할 수 없기 때문에, 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. 이것은 깊은 학습 알고리즘을 효과적으로 훈련하는 데 필요하지 않지만 개인을 추적하는 데 직접 사용할 수 있습니다.

영국 정부가 이러한 유형의 빅데이터를 수집하고, 위에 언급된 문제를 해결하고, 우리가 인식하지 못하는 기타 개인 정보 보호/사용자 권한 문제를 해결하는 경우, 유럽 연합의 도움을 받아 유사한 데이터 포인트를 수집하는 것이 적절할 수 있습니다.毕竟, 깊은 학습이 작동하는 방식은 수집된 데이터가 많을수록 알고리즘이 더 효과적이라는 것입니다. 이것은 국제 국경이 폐쇄된 후 국가를 연결하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

우리는 데이터를 신중하게 분석하고, 비영리 단체의 도움을 받아 영국 정부가 수집한 정보를 오남용하지 않도록 촉구합니다. 그러나 이것이 코로나19와의 싸움을 위한 중요한 단계라는 것을 인정해야 합니다.