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2021/04/28 00:00:00瀏覽1507|回應1|推薦43 | |
Apple和Google積極合作開發 37個國家已經採用的COVID-19接觸追蹤技術 隨著武漢肺炎疫情(COVID-19)日漸嚴峻,各國政府也不斷呼籲企業共同協助防疫,特斯拉、福特、通用等車廠投入呼吸裝置的研發製造;奢侈品巨頭LVMH也動員香水工廠製造洗手液。 世界各地的政府和衛生權責機構,正共同努力尋找新冠肺炎爆發的解決方案,以保護民眾並使社會恢復正常運作。軟體開發者也開發出各種技術工具,協助對抗病毒、挽救生命。本著這樣的合作精神,Google 和 Apple 宣布攜手合作,將運用藍牙技術協助政府和衛生機構抑制病毒傳播,並以使用者隱私和安全為念開展設計。 由於新冠肺炎是透過近距離接觸受感染者的方式傳播,各地公衛機構已將追蹤接觸史視為控制疫情的一種重要工具。全球一些主要公衛權責機構、大學和非政府組織都在展開重要工作,著手開發使用者可選擇加入的接觸史追蹤技術。為了進一步推動此技術,Google和Apple將推出全面性的解決方案,其中包括應用程式介面 (API) 和作業系統層級的技術,藉以協助實踐追蹤接觸史。鑑於迫在眉睫的需求,此計畫將分為兩步驟實施整個解決方案,同時會強有力地確保使用者的隱私性。 首先,兩家公司會在今年五月推出 API,好令各地公衛機構推出的 app 能實現 Android 和 iOS 裝置間的互通性。使用者將可透過相應的 app store 下載這些官方 app。 第二步,在未來幾個月內,Google和Apple會在底層平台納入此功能,致力讓此項基於藍牙技術的接觸史追蹤平台獲得更廣泛的效果。這是一個比 API 更強大的解決方案,可讓更多選擇加入的個人參與其中,並能讓更廣泛的 app 生態系統和政府衛生機構實現互動。在這項合作中,隱私性、透明度和需經同意加入是最重要的考量事項,我們期待與對此合作感興趣的利益攸關者一同協商打造此功能。我們的合作內容將會公開發布,以供他人分析。 Google和Apple所有人都相信,再也沒有什麼比現在更重要的時刻,要攜手共同解決這個全球最緊迫的問題。透過與開發者、各地政府和公衛供應商的緊密合作與協作,我們希望利用技術的力量,協助世界各國減緩新冠肺炎的傳播速度,並加速回歸日常生活的正常運作。 作為此項合作的一部分,Apple和Google正著手發布各項技術文件草擬方案,其中包括藍牙及加密規格和框架文件。 接觸追蹤技術簡單說就是協助你記錄過去一段時間接觸過的人,這個技術的出現跟台灣在進行的疫調工作目的相近,也就是在有人確診 COVID-19 時進一步找出可能傳染的對象,只是人們的記憶能力大多沒辦法詳實的記錄一切,因此運用科技工具就顯得相當重要。在台灣,運用電信資料所建立的電子圍籬系統雖然有效,但對於隱私的侵犯疑慮讓歐美等民主國家不願意輕易嘗試,因此Google與Apple兩大科技巨頭所共同發展的接觸追蹤技術成了最佳替代方案。 電子圍籬運用基地台與手機間的通訊計算出每個人概略的位置,礙於技術限制一般會有 50–70 公尺的誤差,而這個接觸追蹤技術則是運用手機的藍牙通訊,所以會讓誤差縮小到 2–3 公尺,其實是一個相對精準的作法;只是不同於電子圍籬, Google與Apple工程師所共同開發出來的暴露提醒系統( Exposure Notifications System ),透過最先進的作法讓這個記錄內容完全不涉及隱私資訊的交換,只要政府機關願意合作,確診患者的記錄代碼會以廣播方式傳遞給所有參與者的手機,程式在取得資訊後自動比對,確認有接觸記錄後發出警告,由收到警告的民眾自行決定居家隔離或是尋求醫療單位協助,無論兩大科技公司、政府機關或是任何第三人都不會取得記錄,即使意外取得記錄也無法還原出接觸過的對象。 因為兩大科技公司的開放與背書,這個技術迅速獲得許多國家認可,截至目前為止已經有 37 個國家正式採用(*1),但台灣並不在其中,台灣只是在既有電子圍籬技術上持續擴大監控對象,儘管有效控制疫情,但隨著累積的隱私資料增加,資料洩漏的風險會持續提高,目前已經發生過幾次患者行蹤意外洩漏的事件。 藍牙追蹤用戶行動,警示感染風險 美國時間4日,Google與英國牛津大學流行病學研究團隊,於預印本平台medRxiv發表新冠肺炎(COVID-19)的數位抗疫模擬研究。 至於這套系統如何運作,Google也以圖文的形式進行介紹。假設當A與B有過一小段時間的近距離接觸時,兩者手機會以藍牙交換匿名的辨識標籤,這些標籤每15分鐘就會變換一次,保障用戶的身份不會被認出。
對此Google強調,這款App不會記錄用戶的個人數據與地理資訊,不會披露任何可供辨認確診用戶身份的資料。所有收集的資訊只會保留14天,並只有衛生單位相關負責人有查閱權限。 Apple和Google表示, 他們正在與衛生單位討論,警告通知中應該包含哪些訊息,好在保障用戶隱私權益與防疫間取得平衡。 另外,這套系統是採自願參與的方式進行,受到追蹤前都需用戶自身的許可。隱私議題在當今備受各界審視,加上要讓確診民眾願意主動回報,Google與Apple在維護隱私上,一點也不敢大意。 可以信賴的接觸追蹤技術在普及後能夠有效控制疫情的擴散,隨著更多的國家與科技公司參與,導入這項技術的門檻已經變得極低,包括鄰近的日本除了參與其中外也釋出了實做程式的原始碼(*2),開放所有人檢驗也歡迎各方自由複製運用,幾乎只剩下政府是否同意採用這個決策而已,我衷心期盼台灣能夠盡早跟上腳步,漸進淘汰具有爭議的電子圍籬技術,讓台灣在兼顧民眾隱私的同時仍然能夠有效控制疫情! 台灣開發社交距離App,減少用戶群聚風險 根據台灣人工智慧實驗室杜奕瑾在Facebook上分享的專案連結,這款App可以記錄與其他用戶的接觸情形,並對接近人群密集的地方進行警示。類似Google與蘋果的作法,假使有用戶確診武漢肺炎,可以選擇分享匿名的hashed ID,讓他人知道自己是否在無意間接觸過確診案例。 隱私問題同樣在網頁上被提及,專案中強調,這款App預計以去中心化的方式記錄數據,且歷史記錄在個別裝置上只會儲存28天,並在民眾自願參與的基礎上運行,杜奕瑾:民眾可以自由安裝或卸除這款App。 數位接觸者追蹤技術在傳染病暴發期間是否有效? 為什麼這個問題很重要? 全球COVID-19大流行凸顯了準確及時地追蹤接觸者的重要性。接觸者追蹤告訴人們,他們可能與患有傳染病或顯示傳染病症狀的人接近,從而使他們能夠自我隔離並有助於阻止感染的傳播。一般而言,接觸者追蹤始於通知某人患有傳染病開始。他們被要求回憶起出現症狀前兩到三天的接觸者。這很費時,並且不一定能給出一個完整的畫面,因此數位化技術可以幫助追蹤接觸者。 數位接觸者追蹤使用技術來追蹤接觸者。人們可以將應用程序下載到他們的智能手機上並記錄位置和症狀信息,或者他們的設備可能會使用定位技術,例如藍牙或GPS(全球定位系統)。如果使用者被感染,則該技術可識別密切接觸和/或續發性感染(被他們傳染疾病的人),並告知他們曾經接近過的人。該技術可以確定感染的傳播地點及其持續時間。 但是,在技術使用受到限制的地方可能會出現問題,例如在低收入環境或老年人。此外,有些人將其視為對隱私的侵犯,並對如何使用其數據感到懷疑。 我們想知道與人工接觸追蹤相比,數位接觸追蹤在減少感染傳播方面是否有效,如通過續發性感染,確定密切接觸者,追蹤完整的接觸者並確定感染環境來衡量。 我們做了什麼? 我們在醫學數據庫中搜索了評估數位接觸者追蹤的研究。我們更傾向在傳染病爆發期間進行的研究,這些研究對真實的人進行實際評估,但是我們包括任何環境和任何設計的研究。 為了快速回答我們的問題,我們縮短了Cochrane系統性文獻顧審查過程的某些步驟,但是,我們對我們的結論充滿信心。 我們發現了什麼? 我們檢索到了12項相關研究。有六項研究評估了數位化接觸者追蹤特定人群的有效性:三項在疫情爆發期間(Ebola in Sierra Leone; tuberculosis in Botswana; and whooping cough (pertussis)in USA);三項研究是複製了學校疫情爆發,以評估用於識別參與者的密切接觸者的系統。其餘六項是建模研究,它們模擬了數位化接觸者追蹤。 主要結果 自我隔離的數位接觸者追蹤可能會減少續發性感染的數量,但不及自我隔離的人工接觸者追蹤那麼多(2建模研究)。 數位化接觸者追蹤發現,在兩次爆發中,密切接觸者比人工接觸者多(USA and Sierra Leone的2項研究)。與自我報告日記或調查相比,處於非爆發環境的設置可以識別更多的密切接觸者。 一項應用程式可以減少追蹤一組密切追蹤者的時間(一項研究)。數位化系統在用於記錄新的接觸者和監視已知的接觸者方面比紙本系統更快,並且可能更不易遺失數據。 系統訪問問題(2項研究)包括網絡覆蓋範圍狹窄,數據不足,技術問題以及更高的員工培訓需求。由於旅行和給手機電池充電,追蹤接觸者的個人支出有所增加(一項研究)。所有的設備似乎都可以保護確診的使用者免於接觸,監聽和政府當局的干擾,但有一個應用程序的使用者是公共衛生機構的成員。研究記錄被竊取的硬體(二手手機);報告指出紙本表格“經常遺失”,而數位數據受密碼保護(2個研究)和加密(1個研究)。 我們沒有發現有關背景資訊和可接受性的證據 研究結果意味著什麼 在爆發期間,數位技術不會是唯一的追蹤方法;它們可能會與人工方法一起使用。不幸的是,該技術在現實世界的爆發環境中基本上未經驗證,我們納入的研究均未評估數位和人工接觸者追蹤,僅通過數字接觸跟蹤進行了評估。我們納入的研究評估了不同的技術,並且使用了彼此不同的方法,因此我們對它們的證據並不確定。 實施數位化接觸者追蹤的政府應確保高風險人群不會處於不利影響,並應考慮到隱私問題。 全球COVID-19疫情地圖:https://covid-19.nchc.org.tw/map.php COVID-19基因演化路徑 (*較耗時) |
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