Правительство Великобритании собирает конфиденциальные данные о здоровье для борьбы с COVID-19

Правительство Великобритании привлекло Palantir, американскую компанию по работе с большими данными, основанную Питером Тилем, и Faculty, стартап, специализирующийся на профессиональной стратегии, программном обеспечении и обучении навыкам работы с данными, для борьбы с распространением COVID-19. Хотя это может вызвать беспокойство по поводу вопросов конфиденциальности, следует отметить, что сбор больших данных, включая частные данные о здоровье населения, необходим для того, чтобы правительства могли принимать обоснованные решения о том, как остановить распространение COVID-19, определить, какие члены общества наиболее уязвимы, и узнать, какие варианты лечения являются наиболее эффективными.

Palantir понимает, что есть основания для беспокойства по поводу конфиденциальности пользователей, поэтому они опубликовали обзор лучших практик использования данных в кризисной ситуации. Palantir заявила: «Знание того, как умело применять науку о данных к правильному набору проблем, будет служить важным активом для дополнения и совершенствования комплексных стратегий борьбы с этой общественной проблемой здравоохранения», это безусловно верно.

Они также заявили следующее, что является признанием риска, на который общества идут, получая доступ к этому типу обмена большими данными: «Богатые источники данных часто вдохновляют непредвиденные — даже злонамеренные — анализы. Установите и обеспечьте соблюдение коллективных правил о том, как использовать данные и кто должен иметь какой уровень доступа к данным и их использованию. Неправильное использование данных может привести к недоверию общества к учреждениям. Даже самые доброжелательные решатели проблем иногда не замечают рисков решений, которые они создают».

Какой тип данных собирает правительство Великобритании? В настоящее время это подходящие данные, необходимые для решения проблемы COVID-19. Как сообщает Guardian, текущие анонимизированные данные включают пол, защищенную информацию о здоровье, результаты тестов на COVID-19, содержание звонков в Национальную службу здравоохранения (NHS), линию консультаций по здравоохранению 111 и клиническую информацию о пациентах в отделениях интенсивной терапии.

Хотя конфиденциальность данных должна быть анонимизирована, чтобы она никогда не могла быть отслежена до конкретного человека, нам нужны эти данные для систем машинного обучения, чтобы проанализировать. Системы глубокого обучения используют этот тип больших данных, чтобы выявить закономерности и точки данных, которые упускаются из виду людьми. Что-то такое тривиальное, как пол, может раскрыть важные идеи, например, что мужчины с диабетом являются более уязвимой частью населения, чем женщины с диабетом. Определенные варианты лечения могут работать лучше для разных возрастных групп, полов, генетических фонов и т. д.

Вместо того, чтобы быть опороченными, мы должны дать правительству Великобритании благосклонность. Этот тип сбора данных и обмена данными со стороны всех аспектов системы здравоохранения — это то, что должно быть сохранено на долгосрочную перспективу. Это может послужить нам в будущем для борьбы с будущими пандемиями, а также с регулярными проблемами со здоровьем, раком и другими физиологическими недугами.

В настоящее время проект использует «псевдоним номера NHS» для сопоставления больших наборов данных, включая основной индекс пациентов, существующий ресурс NHS, который использует «социальные маркетинговые данные» для разделения британского населения на разные «типы» на уровне домохозяйств. Хотя остается быть увиденным, является ли это наиболее эффективным методом распределения данных, у нас есть опасения по поводу некоторых аспектов процесса сбора данных.

В настоящее время собираются данные о местоположении телефона. Хотя сужение данных до почтового индекса может быть уместным, нецелесообразно直接 определять точный источник звонка, поскольку эта информация не может быть анонимизирована или рандомизирована. Это может вызвать страх у больных людей использовать телефонную линию, что может привести к ненужным смертям тех, кто в ней нуждается больше всего.

Граждане Великобритании должны быть тревожны по поводу пункта данных о местоположении телефона, который не является необходимым для эффективной подготовки алгоритма глубокого обучения, но может быть直接 использован для отслеживания отдельного человека.

Если правительство Великобритании продолжит свой путь по сбору этого типа больших данных и решит проблемы, изложенные выше, а также другие проблемы конфиденциальности/прав пользователей, о которых мы не знаем, то было бы уместно, чтобы Великобритания привлекла помощь Европейского Союза для сбора аналогичных данных из их популяций. Ведь принцип работы глубокого обучения заключается в том, что чем больше собирается данных, тем более эффективен алгоритм. Это поможет много в объединении наций после закрытия международных границ.

Мы призываем к тщательному анализу и помощи некоммерческой организации, чтобы обеспечить, что правительство Великобритании не злоупотребляет информацией, которую оно собирает. Тем не менее, следует признать, что это важный шаг на пути к борьбе с COVID-19.