Den britiske regjeringen samler inn konfidensielle helsedata for å bekjempe COVID-19

Den britiske regjeringen har rekruttert Palantir (PLTR ), et amerikansk selskap som spesialiserer seg på stor data, og Faculty, et startup-selskap som spesialiserer seg på profesjonell datastrategi, programvare og kompetanseutvikling, for å bekjempe spredningen av COVID-19. Selv om dette kan vekke bekymring om personvernsproblemer, bør det påpekes at innhenting av stor data, inkludert private helsedata fra befolkningen, er nødvendig for at myndighetene kan ta informerte beslutninger om hvordan de kan stoppe spredningen av COVID-19, avgjøre hvilke medlemmer av samfunnet som er mest utsatt, og lære hvilke behandlingsalternativer som er mest effektive.

Palantir forstår at det finnes grunn til bekymring når det gjelder brukerens personvern, og det er derfor de har utgitt en retningslinje for beste praksis for bruk av data under en krise. Palantir har uttalt: “Å vite hvordan man kan anvende datavitenskap kompetent på riktige problemstillinger, vil være en kritisk ressurs for å supplere og forbedre omfattende strategier for å bekjempe denne folkehelsekrisen”, og dette er uten tvil sant.

De har også uttalt følgende, som er en anerkjennelse av den farlige risikoen som samfunnet går inn i når det gjelder å dele denne type stor data: “Rike datakilder kan ofte inspirere uventede – eller til og med uhensiktsmessige – analyser. Etablere og gjennomføre felles retningslinjer for hvordan dataene skal brukes og hvem som skal ha adgang til, og bruke, data. Misbruk av data kan føre til mistillit til institusjoner i befolkningen. Selv de beste problemløserne kan noen ganger være blinde for risikoen ved løsningene de skaper.”

Hva slags data samler den britiske regjeringen inn? For øyeblikket er det relevante data som er nødvendig for å møte COVID-19-utfordringen. Ifølge The Guardian inkluderer nåværende anonymiserte data kjønn, beskyttet helseinformasjon, COVID-19-testresultater, innholdet i folks samtaler med National Health Service (NHS), helserådgivningslinjen 111 og klinisk informasjon om personer i intensivbehandling.

Mens personvern bør anonymiseres så det aldri kan spores tilbake til en bestemt person, trenger vi denne dataen for maskinlæringsystemer som skal analysere den. Dyplæringsystemer bruker denne typen stor data for å identifisere mønster og datapunkter som overses av mennesker. Noe så enkelt som kjønn kan avsløre viktige innsikter, for eksempel at diabetiske menn kan være en mer utsatt del av befolkningen enn diabetiske kvinner. Visse behandlingsalternativer kan fungere bedre for forskjellige aldersgrupper, kjønn, genetiske bakgrunner osv.

I stedet for å krenke den britiske regjeringen, bør vi gi dem benefit of the doubt. Denne typen datainnsamling og data-delingsinnsats fra alle deler av helsevesenet, er noe som bør opprettholdes på lang sikt. Dette kan tjene oss i fremtiden både for å bekjempe fremtidige pandemier og for å håndtere vanlige helseproblemer, kreft og andre fysiologiske plager.

For øyeblikket bruker prosjektet en “pseudo NHS-nummer” for å sammenstille store datamengder, inkludert en masterpasientregister, en eksisterende NHS-ressurs som bruker “sosial markedsføringsdata” for å segmentere den britiske befolkningen i forskjellige “typer” på husholdningsnivå. Selv om det fortsatt er usikkert om dette er den mest effektive datadistribusjonsmetoden, har vi bekymringer med visse aspekter ved datainnsamlingsprosessen.

For øyeblikket samles det inn telefonlokasjonsdata. Mens det å begrense dataene til postnummer kan være passende, er det unødvendig å direkte peke ut den eksakte kilden til telefonoppretten, da denne informasjonen ikke kan anonymiseres eller tilfeldiggjøres. Dette kan føre til at syke personer frykter å bruke telefonlinjen, noe som kan resultere i unødvendige dødsfall blant de som mest trenger hjelp.

Britiske borgere bør være bekymret for telefonlokasjonsdatapunktet, som er unødvendig for å trene et dyplæringsalgoritme, men kan direkte brukes til å spore en enkelt person.

Hvis den britiske regjeringen fortsetter på sin nåværende vei for å samle inn denne typen stor data og løse problemene som er omtalt ovenfor, samt andre personverns-/brukerrettighetsproblemer som vi ikke er klar over, kan det være passende for Storbritannia å søke assistanse fra Den europeiske union for å samle inn lignende datapunkter fra deres respektive befolkninger. Etter all, hvordan dyplæring fungerer, er at jo mer data som samles inn, jo mer effektivt blir algoritmen. Dette vil gå langt i å bygge broer mellom nasjoner etter stengingen av internasjonale grenser.

Vi oppfordrer til en nøye analyse og bistand fra en non-profit-organisasjon for å sikre at den britiske regjeringen ikke misbruker informasjonen den samler inn. Likevel bør det anerkjennes at dette er et viktig skritt mot å bekjempe COVID-19.