[论文解读] Overview of digital health surveillance system during COVID-19 pandemic: public health issues and misapprehensions

Molla Rashied Hussein, Ehsanul Hoque Apu+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 27, 2020

COVID-19 Digital Contact Tracing参考文献 3被引用 10

一句话总结

本文全面概述了在新冠疫情爆发期间部署的数字健康监测系统，重点关注公共卫生挑战与隐私担忧。文章评估了人工智能、5G 和基于蓝牙的接触者追踪等技术，结论指出，尽管这些系统有助于控制疾病传播，但要实现有效且合乎伦理的实施，仍需强有力的隐私保护措施以及进一步的研究。

ABSTRACT

Without proper medication and vaccination for the COVID-19, many governments are using automated digital healthcare surveillance system to prevent and control the spread. There is not enough literature explaining the concerns and privacy issues; hence, we have briefly explained the topics in this paper. We focused on digital healthcare surveillance system's privacy concerns and different segments. Further research studies should be conducted in different sectors. This paper provides an overview based on the published articles, which are not focusing on the privacy issues that much. Artificial intelligence and 5G networks combine the advanced digital healthcare surveillance system; whereas Bluetooth-based contact tracing systems have fewer privacy concerns. More studies are required to find the appropriate digital healthcare surveillance system, which would be ideal for monitoring, controlling, and predicting the COVID-19 trajectory.

研究动机与目标

• 分析在缺乏疫苗或有效治疗方法的情况下，数字健康监测系统在控制新冠疫情传播中的作用。
• 识别并审视与数字监测技术相关的重大公共卫生与隐私问题。
• 比较不同技术（包括人工智能、5G 和基于蓝牙的接触者追踪）在隐私保护方面的影响。
• 强调未来需进一步研究，以开发适用于疫情监测与预测的理想、合乎伦理的数字监测系统。
• 为政策制定者与研究人员提供基础，以制定平衡、高效且保护隐私的公共卫生策略。

提出的方法

• 对疫情期间数字健康监测相关已发表文献进行系统性综述。
• 根据底层技术（如人工智能、5G 和蓝牙）将数字监测技术分类为不同类别。
• 评估每类监测技术相关的隐私风险，特别是数据收集、存储与访问方面的风险。
• 基于其隐私保护能力，比较基于蓝牙的系统与其他数字监测方法。
• 综合研究发现，以识别当前研究与政策框架中的空白。
• 利用现有案例研究与技术报告，评估实际部署中的挑战与成果。

实验结果

研究问题

• RQ1 新冠疫情期间主要使用了哪些数字健康监测技术？它们的工作原理是什么？
• RQ2 这些系统关联的主要公共卫生与隐私问题有哪些？
• RQ3 在隐私保护与有效性方面，人工智能、5G 和蓝牙等不同技术如何比较？
• RQ4 当前数字监测系统在控制疾病传播方面存在哪些局限性？
• RQ5 在开发未来疫情中理想、保护隐私的数字监测系统方面，当前研究存在哪些空白？

主要发现

• 由于缺乏针对新冠疫情的疫苗或有效治疗方法，各国政府广泛采用了数字健康监测系统。
• 人工智能与5G网络虽可实现高级监测，但引发了重大的隐私与安全担忧。
• 与使用人工智能和5G的集中式系统相比，基于蓝牙的接触者追踪系统被发现具有更少的隐私风险。
• 目前关于数字健康监测中隐私问题的文献仍显不足，表明存在关键的研究空白。
• 数字监测与公共卫生策略的整合仍需进一步研究，以在有效性与伦理考量之间取得平衡。
• 本文强调，未来研究需致力于识别最优的数字监测系统，以在保护个人隐私的同时，支持疾病轨迹的监测、控制与预测。