Britse regering verzamelt vertrouwelijke gezondheidsgegevens om COVID-19 te bestrijden

De Britse regering heeft Palantir (PLTR ), een Amerikaans bedrijf dat big data verzamelt en is opgericht door Peter Thiel, en Faculty, een startup die zich specialiseert in professionele datascience-strategie, software en vaardigheidstraining, ingeschakeld om de verspreiding van COVID-19 te bestrijden. Hoewel dit mogelijk zorgen over privacy kan oproepen, moet worden opgemerkt dat het verzamelen van big data, waaronder privégezondheidsgegevens van de algemene bevolking, noodzakelijk is voor regeringen om geïnformeerde beslissingen te nemen over hoe de verspreiding van COVID-19 te stoppen, welke leden van de samenleving het meest kwetsbaar zijn en welke behandelingsopties het meest effectief zijn.

Palantir begrijpt dat er reden is voor bezorgdheid over gebruikersprivacy, waardoor ze een overzicht van hun beste praktijken voor het gebruik van gegevens tijdens een crisis hebben gepubliceerd. Palantir heeft verklaard: “Weten hoe je competentie datawetenschap kunt toepassen op het juiste set van problemen, zal een kritisch actief vermogen zijn voor het aanvullen en verbeteren van uitgebreide strategieën om deze publieke gezondheidscrisis te bestrijden”, dit is onmiskenbaar waar.

Zij hebben ook het volgende verklaard, wat een erkenning is van het riskante risico dat de samenleving loopt bij het delen van dit type big data: “Rijke gegevensbronnen inspireren vaak onverwachte – zelfs roekeloze – analyses. Stel en handhaaf collectieve grondregels voor hoe de gegevens moeten worden gebruikt en wie welke niveaus van toegang tot en gebruik van gegevens moet hebben. Misbruik van gegevens kan leiden tot publieke wantrouwen in instellingen. Zelfs de meest welwillende probleemoplossers zijn soms blind voor de risico’s van de oplossingen die ze creëren.”

Wat voor soort gegevens verzamelt de Britse regering? Momenteel verzamelt de regering de benodigde gegevens om de COVID-19-uitdaging aan te pakken. Volgens een artikel in de Guardian omvat de huidige geanonimiseerde gegevens geslacht, beschermd gezondheidsinformatie, COVID-19-testresultaten, de inhoud van telefoontjes naar de National Health Service (NHS), de gezondheidsadvieslijn 111 en klinische informatie over mensen in intensieve zorg.

Hoewel gegevensprivacy geanonimiseerd moet worden zodat het nooit kan worden herleid tot een specifiek individu, hebben we deze gegevens nodig voor machine learning-systemen om te analyseren. Diepe leer systemen gebruiken deze big data om patronen en gegevenspunten te identificeren die door mensen over het hoofd worden gezien. Iets zo triviaals als geslacht kan belangrijke inzichten onthullen, bijvoorbeeld dat diabetische mannen een kwetsbaarder segment van de bevolking zijn dan diabetische vrouwen. Bepaalde behandelingsopties kunnen beter werken voor verschillende leeftijdsgroepen, geslachten, genetische achtergronden, enz.

In plaats van te worden verguisd, zouden we de Britse regering het voordeel van de twijfel moeten geven. Deze gegevensverzameling en gegevensdelingsinspanningen van alle facetten van het gezondheidszorgsysteem zijn iets dat op lange termijn moet worden gehandhaafd. Dit kan ons in de toekomst helpen bij het bestrijden van toekomstige pandemieën, evenals reguliere gezondheidsproblemen, kanker en andere fysieke kwalen.

Huidig gebruikt het project een “pseudo NHS-nummer” om grote datasets te kruisen, waaronder een master patient index, een bestaande NHS-bron die “sociale marketinggegevens” gebruikt om de Britse bevolking te segmenteren in verschillende “typen” op huishoudniveau. Hoewel het nog moet worden gezien of dit de meest effectieve gegevensdistributiemethode is, hebben we bezorgdheid over sommige aspecten van het gegevensverzamelingproces.

Huidig wordt telefoonlocatiegegevens verzameld. Hoewel het verfijnen van de gegevens tot een postcode misschien passend is, is het niet nodig om de exacte bron van de telefoontjes rechtstreeks te lokaliseren, aangezien deze informatie niet kan worden geanonimiseerd of gerandomiseerd. Dit kan ertoe leiden dat zieke individuen bang zijn om de telefoonlijn te gebruiken, wat kan resulteren in onnodige doden van degenen die het meest hulp nodig hebben.

Britse burgers zouden zich zorgen moeten maken over het telefoonlocatiegegevenspunt, dat niet nodig is om een diepe leer algoritme effectief te trainen, maar rechtstreeks kan worden gebruikt om een individu te volgen.

Als de Britse regering op haar huidige pad blijft en de problemen die hierboven zijn uiteengezet, evenals andere privacy- en gebruikersrechtenkwesties waarvan we ons niet bewust zijn, aanpakt, kan het passend zijn voor het VK om de hulp van de Europese Unie in te schakelen om soortgelijke gegevenspunten van hun respectieve bevolkingen te verzamelen. Per slot van rekening, hoe diepe leer werkt, is dat hoe meer gegevens worden verzameld, hoe effectiever het algoritme is. Dit zou een grote stap zijn in het overbruggen van landen na de sluiting van internationale grenzen.

We dringen aan op zorgvuldige analyse en de hulp van een non-profit entiteit om ervoor te zorgen dat de Britse regering de informatie die ze verzamelt niet misbruikt. Niettemin moet worden erkend dat dit een belangrijke stap is in de strijd tegen COVID-19.