在麻省理工学院当中一项新研究中中，卫生研究中人员针科技创新对顾客提出过予以 实时智能手机数据结果追踪和缓解重大疾病爆发的理由。不幸另外，极其障碍——譬如隐私难题和缺乏数据结果立法——本来会阻止极其其它信科技创新息到达研究中人员的拿着。
年初早些时我 ，MIT的研究中人员然后研究中，每个人人想方面的要如何判断判断予以 观察通勤路线，合理地深入分析 极其疾病要如何判断当中一座其他城市传播。予以 与新加坡电信新加坡电信当中一项协议，MIT的研究中人员若是 科技创新从2011年然后获取4个月的匿名智能手机定位数据结果。每个人人想方面的追踪的疾病是2013年爆发的登革热，极其予以 蚊子传播的病毒，总体表现为头痛、肌肉疼痛和呕吐。研究中人员推测，极其疾病在其他城市的传播路径与世人的智能手机像是。每个人人想方面另外将深入分析 最后结果结果与2013年和2014年每个人人想方面口普查数据结果予以 对比时，每个人人想方面的它是每个人模型准确地肯定了疾病的增长轨迹。
这项研究中最为个人想方面的引人注目，是他也它若是 研究中登革热在其他城市和城镇等较少地区传播的模式一。两个方面数数，研究中人员在更广泛的强悍全面方面上研究中疾病，譬如每个人州和每个人部分国家 。但智能智能手机的数据结果若是 让研究中人员和科学家还需它是更详细的其它信息，深入了解世人与整体环境除此其余彼此相互的互动多种途径。
瑞士洛桑理工学院（Ecole polytechnique federale de Lausanne）的科学家、论文的两个方面本文Emanuele Massaro说：“每个人数据结果在新形势下极其有用。”他觉得 ，“科学家、非政府活动和政治决策者”必然若是 更广泛地获取智能手机数据结果，以便更极容易可以控制疾病爆发。
这项研究中揭示了每个人人想方面数据结果——两个方面的科技其余科技创新公司如谷歌、Facebook、Verizon和AT&T等电信其余公司吸收的数据结果——若是 再利用公共卫生研究中人员研究中下二次重大疾病爆发的途径。但重新获得一每个人数据结果本来会很困难。在三是世界范围外内，世人愈发意识到每个人人想方面另外数据结果的价值意义除此其余大其余公司予以 每个人数据结果的多种途径。本来忧心他也的私人数据结果被滥用，每个人人想方面的本来会犹豫要如何判断判断要把数据结果交给科学家。企业自身也但要愿与研究中人员或公共卫生官员共享数据结果，忧心将数据结果匿名化本来现在 够私密。本来极其，研究中人员再度 试图说法每个人人想方面的为我有了根本无法必然极其做，除此其余若是 每个人人想方面数据结果重新获得一妥善保护，将要如何判断拯救人类生命。
多种途径每个人人想方面数据结果
新加坡电信的研究中并但要研究中人员多种途径数据结果追踪疾病的唯一的一例子。
在2014年几内亚确诊埃博拉病毒爆发前一周，波士顿儿童医院就医（Boston Children’s Hospital）的研究中人员就早却我有了忧心的理由。3月14日，每个人人想方面另外图片来源来源爬行新项目“健康地图”在几内亚南端的Macenta它是了八例由“神秘出血热”已引起的死亡。8天后，该共和国确认当中59人死亡，每个人死亡与埃博拉病毒息息息息相关。
HealthMap正式正式组建于2006年，这就几个公共数据结果健康倡议活动，它展示了数据结果在深入分析 和跟踪疾病强悍全面方面的强悍的力，而当中所有事情情而已再利用图片来源来源链接。它早就成功了地追踪了蒸汽病、登革热、疟疾除此其余其余层出不穷病毒、皮疹和予以 蚊子或老鼠传播的疾病。每个人人想方面多种途径从图片来源来源上获取的数据结果早就可以做 很极其不错了，但研究中人员觉得 ，智能智能手机的数据结果若是 再利用每个人人想方面的改变自己正在准备再度 出现的极其发展方向方向的疾病的病程。
“每个人人想方面的本来或许永远在予以 智能手机。它我知道能跟踪每个人人想方面另外移动速度很快，若是 依据你拥两个方面数设备来跟踪心率，”HealthMap的研究中员Yulin Hswen觉得 。“若是 你有特定的应用程序，它若是 记录你正在准备予以 的现场活动。世人却会记录每个人人想方面的吃过来的吃的食物。每个人人想方面的予以 智能手机购物，办理银行业未来务。”
“你若是 重新获得一几每个人人想方面的所有事情情健康档案和当今社会档案，所两个方面数数据结果都来自东方每个人人想方面另外智能手机，”Hswen说，我有了几个的途径，科学家若是 构建每个人人想方面的深入分析 健康档案，评估几每个人人想方面患病的本来性，并在第三把时间阻止疾病的传播。若是 说你 需它是谁极容易患病，你若是 引导每个人人想方面的予以 预防措施，除此其余疫苗。
隐私难题
但可见是以公共卫生的名义交出每个人数据结果，也极其复杂。本来各国愈发多地采用先进隐私保护法规，如欧洲当中两个方面数数数据结果保护法规，但必然要如何判断共享每个人数据结果，除此其余由谁来管理每个人数据结果，或许永远留在我有了根本无法框架。现阶段还留在有好多种方式让世人愿意付出收集他也的数据结果并随意分享，世人对分享他也的数据结果也愈发谨慎。
纽约这个大学斯特恩商学院（New York University 's Stern School of Business）教授、人工智能研究中人员Vasant Dhar觉得 ，极其部分国家 正在准备研究中能更极容易地必然类新项目释放数据结果的软件系统。譬如，印度正在准备讨论当中一项数据结果保护法案将创建几个应用程序，世人若是 在当中收集和查看他也的数据结果。它还将为所有账户指定两位“数据结果受托人”，此人将担任每个人人想方面数据结果的守门人。数据结果受托人，像是金融受托人后续处理每个人人想方面资产像是，却有有对每个人人想方面利益最有利的情形下却会陆续发布数据结果——必然会是必然公共卫生新项目。几个的软件系统将使其余公司和活动有责任分享智能手机数据结果，本来还需真正透明和安全，必然是几个公共疾病追踪新项目也还需可见价值意义意义。
Dhar说：“你总在若是 构建几个这是世界末日的场景，很较可见说你 必然问难题，必然拯救地球，让该死的数据结果可用，几个每个人人想方面的还需再度 生活吧，肯定会觉得 必然若是 可见另外，几个做有我有了根本无法好处？”
智能手机定位数据结果每个人人想方面对记录实时旅行极其极其有效，但除此除此其余局限性。正如麻省理工学院的研究中报告所觉得 的，智能手机数据结果的好坏取决于它是范围外外。从本质上说，MIT不能够追踪所有事情情几个智能手机供应商但要新加坡电信每个人人想方面。每个人人想方面，研究中人员觉得 ，将智能手机数据结果与精确的公共卫生数据结果（如人口普查记录）放当中在三块欢乐，看来 若是 纠正几个难题。
除此除此其余匿名的难题。在MIT的研究中中，新加坡电信为研究中人员人员提供了匿名数据结果。他也让数据结果能够 匿名的强悍全面除此除此其余待商榷。智能手机数据结果若是 识别你花把时相互必然——在你办公室，在你家，你购物的必然——研究中人员早就可见，将在你他的名字与每个人细节取得联系过来较少极容易。到现阶段为止，Facebook在与几个致力于深入分析 该平台提供要如何判断已引起影响选举的活动分享较一般来讲据结果强悍全面方面或许永远行动迟缓，并将隐私和安全针对顾客速度很快很快缓速度很快关键点更是。
但极其对数据结果隐私的忧心有有二次失误时我 才再度 出现的。Facebook的错误对最后结果在2014年予以 当中一项研究中，该研究中测试了该平台提供在未征得现有顾客同意的情形下对近70万名现有顾客予以 情绪操控的强悍全面。从那时我 的几年里，该平台提供时常不能够保护现有顾客数据结果。
缺乏透明度
前天，但这就每个人其余公司，每个人人想方面的早就构建了较多的业务，积累每个人人想方面数据结果以用于广告短期目标，除此其余时常对数据结果泄露和其余滥用行为性质满留在乎，每个人人想方面的也正在准备与医疗机构达成协议。这在必然程度上必然争议的，他也每个人人想方面的时常在黑暗中做这项工作会，留在息息相关专业的保密知识。
2016年，谷歌每个人人想方面工智能实验室DeepMind与英国部分国家 卫生服务提供（NHS）构建了合作关系相互，但根本无法提醒肿瘤患者它正在准备为几个新项目获取每个人人想方面另外记录。在最最近几天当中二次溃败中，谷歌与医疗三个中心图片来源来源阿森松予以 合作关系，为其医院就医开发工具。另外，两方都根本无法对两方相互或谷歌访问肿瘤患者数据结果的强悍全面保持良好透明。
各国政府在保护顾客数据结果强悍全面方面历史的史的我相同，这本来使Massaro与政治决策者分享数据结果的愿景根本无法选择接受。2015年，这场予以 联邦政府人事管理办公室的黑客攻击暴露了2150万人的记录，譬如每个人人想方面另外家庭里总总店地址、你的电话号码、当今社会保障号码和其余平台提供高度敏感的其它信息。而政府机构除此除此其余意散布每个人人想方面其它信息。年初，据外媒援引，加州机动行驶车辆管理局（California Department of Motor Vehicles）中国每年予以 向Experian和LexisNexus等第三方出售准客户数据结果赚取5000万亿亿美金 。
鉴每个人人想方面方面数据结果后续处理不当的层出不穷多种途径，研究中人员每个人忧心，世人正在准备我有了对学术和卫生机构的信任，本来必然不太本来自东方愿人员提供每个人其它信息。但Massaro说，与私营其余公司相同，研究中人员在保护现有顾客数据结果强悍全面方面有严格的规则和道德规范。“若是 私人其余公司能够拥有在你数据结果，能够从中赚钱，为我有了根本无法每个人人想方面的每个人人想方面或许永远予以 每个人数据结果呢？”
Dhar觉得 这就极其错误的模式一，并觉得 谷歌但要能够拥有它是拥两个方面数每个人人想方面数据结果。“这必然意味着这就正确的，说你 意味着（研究中人员）必然予以 它，”Dhar说。
版权声明
本文仅代表作者观点，不代表本站立场。
本文系作者授权发表，未经许可，不得转载。