영국 정부, COVID-19와 싸우기 위해 기밀 건강 데이터 수집

영국 정부가 입대했다. 놈의, Peter Thiel이 설립한 미국의 빅 데이터 회사, 그리고 교직원, COVID-19 확산 방지를 위한 전문 데이터 과학 전략, 소프트웨어 및 기술 교육을 전문으로 하는 스타트업입니다. 이는 개인 정보 보호 문제에 대한 우려를 불러일으킬 수 있지만, 정부가 COVID-19의 확산을 중단하고 어떤 사회 구성원을 식별할 것인지에 대한 정보에 입각한 결정을 내리려면 일반 대중으로부터 개인 건강 데이터를 포함한 빅 데이터를 수집하는 것이 필요하다는 점에 유의해야 합니다. 가장 취약하고 어떤 치료 옵션이 가장 효과적인지 알아보십시오.

Palantir는 사용자 개인 정보 보호에 대한 우려의 원인이 있음을 이해합니다. 위기 상황에서 데이터를 사용하기 위한 모범 사례의 개요를 발표했습니다. Palantir는 다음과 같이 말했습니다. "올바른 일련의 문제에 데이터 과학을 유능하게 적용하는 방법을 아는 것은 이 공중 보건 위기에 대처하기 위한 포괄적인 전략을 강화하고 강화하는 데 중요한 자산이 될 것입니다.", 이것은 부인할 수 없는 사실입니다.

그들은 또한 이러한 유형의 빅 데이터 공유에 액세스하기 시작하는 불안정한 위험 사회를 인정하는 다음과 같이 말했습니다. “풍부한 데이터 소스는 종종 예상치 못한(심지어 악의적인) 분석에 영감을 줍니다. 데이터를 사용하는 방법과 데이터에 대한 액세스 및 사용 수준을 누가 가져야 하는지에 대한 집합적 기본 규칙을 설정하고 시행합니다. 데이터 오용은 기관에 대한 대중의 불신을 초래할 수 있습니다. 가장 선의의 문제 해결사조차도 자신이 만든 솔루션의 위험을 인식하지 못하는 경우가 있습니다.”

영국 정부는 어떤 유형의 데이터를 수집합니까? 현재 COVID-19 문제를 해결하는 데 필요한 적절한 데이터입니다. 에 의해 보고된 바와 같이 보호자, 현재 익명화된 데이터에는 성별, 보호 대상 건강 정보, Covid-19 테스트 결과, 사람들이 NHS(National Health Service)에 전화한 내용, 건강 상담 라인 111 및 중환자실에 있는 사람들에 대한 임상 정보가 포함됩니다.

데이터 개인정보 보호는 특정 개인을 추적할 수 없도록 익명화되어야 하지만, 기계 학습 시스템이 분석하려면 이 데이터가 필요합니다. 딥 러닝 시스템은 이러한 유형의 빅 데이터를 사용하여 인간이 간과하는 패턴과 데이터 포인트를 식별합니다. 성별처럼 사소한 것이 중요한 통찰력을 드러낼 수 있습니다. 예를 들어 당뇨병 남성이 당뇨병 여성보다 인구에서 더 취약한 부분이 될 수 있습니다. 특정 치료 옵션은 다양한 연령대, 성별, 유전적 배경 등에 더 잘 작용할 수 있습니다.

비방을 받는 대신에 우리는 영국 정부에 의심의 혜택을 주어야 합니다. 이러한 유형의 데이터 수집 및 의료 시스템의 모든 측면에서 데이터 공유 노력은 장기적으로 유지되어야 합니다. 이것은 미래의 전염병과 싸우는 것뿐만 아니라 일반적인 건강 문제, 암 및 기타 생리적 질병에 대해 미래에 우리에게 도움이 될 수 있습니다.

현재 이 프로젝트는 "소셜 마케팅 데이터"를 사용하여 영국 인구를 가구 수준에서 다른 "유형"으로 분류하는 기존 NHS 리소스인 마스터 환자 인덱스를 포함한 대규모 데이터 세트를 교차 일치시키기 위해 "의사 NHS 번호"를 사용합니다. 이것이 가장 효과적인 데이터 배포 방법인지는 두고 봐야겠지만 데이터 수집 프로세스의 일부 측면에 우려가 있습니다.

현재 휴대폰 위치 데이터를 수집하고 있습니다. 데이터를 우편번호로 좁히는 것이 적절할 수 있지만 이 정보는 익명화되거나 무작위화될 수 없기 때문에 전화 통화의 정확한 소스를 직접 찾아낼 필요는 없습니다. 이로 인해 아픈 개인은 전화 사용을 두려워하여 가장 도움이 필요한 사람들의 불필요한 사망을 초래할 수 있습니다.

딥 러닝 알고리즘을 효과적으로 훈련하는 데는 필요하지 않지만 개인을 추적하는 데 직접 사용할 수 있는 전화 위치 데이터 포인트에 대해 영국 시민들은 경각심을 가져야 합니다.

영국 정부가 이러한 유형의 빅 데이터를 수집하고 위에서 설명한 문제와 우리가 알지 못하는 기타 개인 정보 보호/사용자 권리 문제를 해결하기 위한 경로를 계속 유지한다면 영국이 지원을 요청하는 것이 적절할 수 있습니다. 유럽 ​​연합의 각 인구에서 유사한 데이터 포인트를 수집합니다. 결국, 딥 러닝이 작동하는 방식은 수집되는 데이터가 많을수록 알고리즘이 더 효과적입니다. 이것은 국경이 폐쇄된 후 국가를 연결하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

신중한 분석과 영국 정부가 수집한 정보를 남용하지 않도록 비영리 단체의 지원을 촉구합니다. 그럼에도 불구하고 이것이 COVID-19와의 싸움을 향한 중요한 단계임을 인정해야 합니다.