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“90 ANIVERSARIO: BANCO PARA PAGOS INTERNACIONALES (BIS). DOCUMENTO; SOBRE SALUD Y PRIVACIDAD: TECNOLOGÍA PARA COMBATIR LA PANDEMIA”

Los boletines del BPI son escritos por miembros del personal del Banco de Pagos Internacionales, y de vez en cuando por otros economistas, y son publicados por el Banco. Los documentos tratan temas de interés actual y son de carácter técnico. Las opiniones expresadas en ellos son las de sus autores y no necesariamente las opiniones del BPI. Los autores agradecen a Giulio Cornelli y Taejin Park por su excelente análisis y asistencia en la investigación, a Rodrigo Moreno por su aporte gráfico y a Louisa Wagner por su apoyo administrativo.

Datos de salida Clave

• La tecnología se ha aprovechado en la lucha contra la pandemia de Covid-19, por ejemplo, para administrar consultas médicas remotas, analizar movimientos agregados y rastrear rutas de contacto. • Las aplicaciones exitosas se basan en un amplio apoyo público. Deben abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y el potencial uso indebido de datos por parte de gobiernos y empresas. • Las políticas públicas transparentes y los marcos de gobernanza claros pueden ayudar a generar confianza. Un posible enfoque es diferenciar el uso de datos durante una pandemia y en tiempos normales.

Los gobiernos, las empresas de tecnología y los grupos de ciudadanos están utilizando nuevas tecnologías, como aplicaciones móviles (aplicaciones) para tratar a los pacientes y contener la propagación de Covid-19. Si bien estas aplicaciones son muy prometedoras, los usuarios están preocupados por su privacidad. Este boletín ofrece una visión general de las nuevas aplicaciones tecnológicas, las diferentes formas de control sobre los datos y los problemas de privacidad relacionados. Se extraen algunas lecciones del uso de datos personales en las finanzas (BIS (2019)) para informar las discusiones sobre el uso de datos y políticas de salud para abordar las preocupaciones públicas en el futuro.

Aplicaciones tecnológicas: una taxonomía

Cuatro tipos principales de nuevas aplicaciones tecnológicas se utilizan ampliamente para combatir la pandemia de Covid-19.

(I) Telemedicine proporciona consultas médicas remotas para diagnóstico, atención u otras necesidades médicas que no sean de emergencia a través de aplicaciones móviles o sitios web. Si bien la telemedicina existió en el pasado, por ejemplo, por teléfono, su uso se ha expandido durante la pandemia y, a veces, involucra a nuevos intermediarios. (II) El modelado de flujo evalúa los movimientos agregados de personas, por ejemplo, cuántas personas pasan por un área y con qué rapidez (The Economist (2020)). A menudo utiliza datos de geolocalización anónimos y agregados de teléfonos móviles. (III) El seguimiento de ubicación utiliza la ubicación de las personas para garantizar que las personas sigan las reglas de cuarentena. Por lo tanto, se centra en un grupo seleccionado de individuos, por ejemplo, personas que regresan de zonas de alto riesgo o aquellas en contacto previo con personas infectadas. (IV) Las aplicaciones de rastreo de contactos rastrean los puntos de contacto entre las personas infectadas y otras personas, y alertan a los usuarios de la aplicación sobre un posible contagio.

La Tabla 1 ilustra qué países están implementando qué tecnologías. La telemedicina se volvió mucho más común durante la pandemia, debido a la movilidad reducida y las nuevas necesidades médicas. Varios países utilizan modelos de flujo para apoyar el trabajo de las autoridades sanitarias. Los mapas de calor muestran si las personas cumplen con las medidas de distanciamiento social y ayudan a predecir cómo se propagará el virus. El seguimiento de la ubicación y el contacto se introdujeron por primera vez en Asia, particularmente en países con infraestructuras digitales avanzadas y aquellos que tuvieron una exposición temprana a Covid-19, como China, Singapur y Corea (Chandran (2020)). 2 Muchos países de las Américas y Europa introdujo estas aplicaciones en marzo, abril o mayo.3

La evidencia sobre la efectividad de las diferentes aplicaciones aún es limitada. La búsqueda de contactos promete ayudar a aislar casos iniciales, reducir nuevas infecciones y controlar la pandemia (Servick (2020), Huang et al (2020)). Sin embargo, la efectividad de las aplicaciones de rastreo depende del número de usuarios (Ferretti et al (2020)). Los estudios sugieren que, para que una aplicación de rastreo de contactos sea efectiva, al menos el 60% de la población debe usarla (Hinch et al (2020), Stanford News (2020). Para controlar los brotes en tres meses, el 80% de los contactos necesitan rastrear y aislar (Hellewell et al (2020)). Los países con una alta tasa de uso de teléfonos inteligentes tienen una ventaja en este sentido, pero la mayoría de las aplicaciones hasta ahora no han logrado una adopción suficiente.

Muchas aplicaciones recopilan, procesan y almacenan datos personales. En la Tabla 1, las celdas verdes denotan el control gubernamental sobre los datos personales, el control de la compañía de glóbulos rojos y el control individual de las celdas azules. Los colores mezclados denotan el control compartido. A menudo, los gobiernos iniciaron el diseño e introducción de aplicaciones de rastreo de ubicación y rastreo de contactos. En varios casos, esto les da control sobre los datos personales enviados por los usuarios de la aplicación, al menos durante un período de tiempo definido. En otros casos, las empresas privadas recopilan datos personales (por ejemplo, de usuarios de teléfonos móviles).

Para la mayoría de las aplicaciones de modelado de flujo, las compañías controlan datos individuales y comparten datos agregados con los gobiernos. En un modelo descentralizado de seguimiento de contactos (ver más abajo), los datos son controlados por individuos y compartidos con los gobiernos solo con el consentimiento del usuario.

Las nuevas aplicaciones tecnológicas plantean preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Las aplicaciones de telemedicina transmiten información médica confidencial a través de nuevos canales. Las aplicaciones de modelado de flujo a menudo informan solo datos agregados a las autoridades, pero las empresas aún pueden retener datos individuales.

Las aplicaciones de seguimiento de ubicación a menudo requieren que los usuarios informen de sus datos a una autoridad de salud, según lo ordena la ley para la aplicación de la cuarentena. En algunos países, los gobiernos vinculan los datos de ubicación con la identidad de las personas.

Dependiendo de su diseño, las aplicaciones de rastreo de contactos pueden ser más o menos invasivas. Las aplicaciones pueden seguir dos modelos (Gráfico 1). En un modelo centralizado, las autoridades públicas tienen acceso a registros de geolocalización y puede contactar a personas potencialmente infectadas directamente. Si bien esto puede ser efectivo para ayudar a identificar y aislar contactos, puede haber mayores riesgos de violaciones o mal uso de los datos almacenados centralmente. En un modelo descentralizado, los datos permanecen en los teléfonos de los usuarios. Las aplicaciones usan Bluetooth para establecer cuándo las personas están cerca unas de otras y almacenan la información cifrada localmente. Si un usuario da positivo por Covid-19, la aplicación carga el estado en un servidor y otros usuarios pueden verificar si han estado en contacto con la persona infectada. En los modelos descentralizados, las autoridades no pueden descubrir las identidades de los usuarios.

Cuando se recopilan y combinan datos confidenciales, existe la posibilidad de que los datos se utilicen para otros fines o se filtren. Por ejemplo, los datos de geolocalización podrían revelar detalles de los movimientos, hábitos y contactos sociales de las personas.4 Incluso los usuarios de aplicaciones basadas en Bluetooth necesitan actualizar regularmente los sistemas operativos de sus teléfonos para parchear vulnerabilidades y evitar violaciones de datos (Bay et al (2020)).

Preferencias sociales sobre privacidad de datos

Las aplicaciones exitosas necesitan un fuerte apoyo público. Las aplicaciones de rastreo de contactos pueden ser particularmente efectivas para combatir la propagación de la pandemia si se adoptan ampliamente. Sin embargo, la adopción generalizada requiere que las aplicaciones, y las reglas legales para su uso, reflejen las preferencias sociales en la compensación entre preservar la privacidad individual y compartir datos para lograr la provisión de bienes públicos. Si bien las personas ya pueden compartir datos de geolocalización con sus proveedores de teléfonos o aplicaciones, es posible que no quieran que sus datos personales se utilicen para fines que antes no conocían. Además, si los usuarios no confían en el gobierno o las empresas para respetar su derecho a la privacidad, no consentirán en compartir información confidencial durante la pandemia.

La confianza de las personas en los diferentes actores para almacenar y analizar los datos de salud varía dramáticamente.

El gráfico 2 (panel izquierdo) traza la proporción de encuestados que confían en diferentes contrapartes para manejar su ADN y su información de salud (Middleton y Milne (2019)). En todas las regiones, alrededor del 70% de los encuestados están dispuestos a compartir sus datos con sus médicos y el 32% confía en los investigadores sin fines de lucro para manejar su información de salud con la debida diligencia. Sin embargo, menos del 20% confía en su gobierno para hacerlo, y solo el 15% confía en las empresas privadas.

Las preferencias difieren entre las regiones: en Europa y América, las personas generalmente confían en sus médicos, pero no están dispuestas a compartir datos con gobiernos y empresas privadas de manera similar. En Asia-Pacífico, la confianza es en promedio más alta, lo que podría reflejar el hecho de que las experiencias recientes con otras epidemias pueden haber aumentado la disposición a compartir datos cuando la salud pública está en peligro.5 Los encuestados en India y China informan los valores más altos en la muestra .

Una dimensión adicional es la heterogeneidad dentro de las sociedades. Aunque no es directamente comparable con los datos médicos, el trabajo reciente que analiza la disposición de las personas para compartir datos financieros con fintechs proporciona información valiosa. La disposición a compartir datos financieros es menor en los países y para las personas con mayores ingresos (EY (2019), Chen et al (2020)). Además, en todas las regiones, los hombres están más dispuestos a compartir sus datos financieros con otras organizaciones que las mujeres (Gráfico 2, panel de la derecha). Del mismo modo, las generaciones más jóvenes en general están menos preocupadas por la privacidad que las generaciones mayores (Bain & Company e Research Now (2017)).

En el caso de Covid-19, estas diferencias son muy importantes: los hombres corren más riesgo que las mujeres, y las personas mayores corren más riesgo que las personas más jóvenes. Si la adopción de aplicaciones de rastreo de contactos difiere significativamente entre los grupos demográficos, su utilidad puede ser limitada.

Estas diferencias entre las regiones y los grupos demográficos podrían explicar por qué los países han adoptado diferentes enfoques para el uso de aplicaciones móviles en la lucha contra la pandemia global. Varios países han revisado sus marcos legales para gobernar el intercambio de información médica. En cuanto a las aplicaciones de rastreo de contratos, los países asiáticos, como China, Corea y Singapur, favorecen el modelo centralizado. Por el contrario, muchos países occidentales optan por modelos descentralizados (Apple y Google (2020)).

Implicaciones para el futuro control de datos y opciones de políticas

Las acciones tomadas durante la pandemia pueden tener implicaciones para el control sobre los datos en el futuro. Si las autoridades públicas y sus socios privados utilizan con éxito aplicaciones basadas en tecnología para combatir la pandemia y al mismo tiempo administrar los datos compartidos de manera responsable, pueden generar un fuerte apoyo público. Sin embargo, aunque lleva mucho tiempo generar confianza, puede perderse fácilmente. Si la gestión de datos durante la pandemia se experimenta como negativa, esto podría disuadir el cumplimiento futuro también fuera del ámbito de las crisis de salud pública. Por ejemplo, la desconfianza en las empresas o gobiernos podría resultar en una menor adopción de métodos de pagos digitales o servicios financieros, lo que obstaculizaría el avance de la inclusión financiera en los mercados emergentes y las economías en desarrollo.

Las políticas públicas transparentes pueden ayudar a adaptar las aplicaciones a las preferencias sociales y a generar confianza. Varios países asiáticos han comenzado a adaptar los marcos legales y de políticas para garantizar el uso adecuado de los datos, y comunicaron que las medidas serán temporales.6 En Europa, varias autoridades de protección de datos han emitido opiniones sobre aplicaciones específicas para proteger el interés público y promover la confianza, y algunos han sido consultados activamente sobre el diseño de aplicaciones.7 La gobernanza y la supervisión adecuadas de las aplicaciones también pueden generar confianza y aumentar la responsabilidad, incluidos los comités de supervisión con participación pública y algoritmos auditables (Ferretti et al (2020)). Establecer reglas transparentes y comunicarse claramente con el público es clave para lograr un resultado positivo.

El uso de datos personales en las finanzas muestra que hay varios enfoques, potencialmente complementarios, para abordar las inquietudes de políticas más amplias. Los datos médicos y financieros son confidenciales y, a menudo, los guarda un custodio de confianza: proveedores de atención médica e instituciones financieras. En finanzas, se han utilizado una variedad de políticas para abordar los problemas de privacidad de datos (BIS (2019)).

Un enfoque consiste en restringir el procesamiento de los datos del usuario. Por ejemplo, las recientes leyes de protección de datos (por ejemplo, en la Unión Europea, Brasil, Japón, Singapur y California) regulan la recopilación de datos y el uso de información de identificación personal. El desafío con estas leyes es cómo equilibrar la protección de la privacidad y el uso diligente de los datos. Un segundo enfoque es dar a los consumidores un mayor control sobre sus datos personales. Los clientes podrían decidir a qué empresas otorgar acceso a los datos y, de ese modo, fomentar la competencia y aumentar el bienestar (Jones y Tonetti (2020)).

Las iniciativas recientes de banca abierta (por ejemplo, en la Unión Europea, Australia y México) son ejemplos de acciones políticas concretas en esta dirección. Si bien también existen fuertes diferencias entre los datos financieros y de salud, un factor común es que los enfoques de políticas variarán de acuerdo con las preferencias del público en cada jurisdicción.

En el futuro, puede ser necesario diferenciar entre el uso de datos durante una crisis de salud pública y en tiempos normales. La pandemia actual ofrece una oportunidad única para utilizar tecnologías digitales para promover el bien público. Sin embargo, se debe tener cuidado para garantizar que el uso de los datos respete las preferencias del público en cada jurisdicción. Si los gobiernos o las empresas manejan los datos compartidos de manera responsable y luchan contra Covid-19 con éxito, esto podría mejorar en gran medida la confianza en la tecnología, así como en los gobiernos y las empresas, en los próximos años.

1 En China, la telemedicina es principalmente un servicio ofrecido por empresas privadas de tecnología con el apoyo del sector público, incluidos los hospitales. Por lo tanto, involucra a nuevos intermediarios del sector privado en la recopilación y procesamiento de datos. En Japón, Alemania y Francia, la telemedicina es proporcionada por grupos de expertos, como médicos, dentro de un marco legal claramente definido para la protección de datos y privacidad. En América Latina, los gobiernos se han hecho cargo del desarrollo de aplicaciones virtuales de salud.

2 Ant Financial introdujo un código de salud móvil a mediados de febrero en la ciudad de su sede, Hangzhou. Agregó este código de salud directamente a su billetera Alipay ampliamente utilizada. El código de salud se genera cuando los usuarios de Alipay informan datos sobre su movimiento pasado, lugares visitados y un diagnóstico de coronavirus. Los datos se comparten con el gobierno. Ver Xinhua Net (2020).

3 Un caso anterior de rastreo de contactos es la aplicación FluPhone en Cambridge, desarrollada en 2011 para combatir la influenza. Ver Yoneki (2011). Más recientemente, Apple y Google han anunciado la cooperación en una aplicación de rastreo de contactos basada en Bluetooth (Apple y Google (2020)).

4 Incluso cuando los usuarios informan voluntariamente estos datos, esto puede afectar la privacidad de otros actores, como las empresas que ha visitado una persona potencialmente infectada (Raskar et al (2020)). Las decisiones individuales de compartir datos pueden tener externalidades (Bergemann y Bonatti (2019)).

5 Por ejemplo, los coreanos muestran un gran apoyo al gobierno que publica los movimientos de individuos (Zastrow (2020)). En particular, el país también revisó la Ley de Control y Prevención de Enfermedades Infecciosas después del síndrome respiratorio de Medio Oriente en 2015 para permitir la recopilación y el intercambio de datos en caso de enfermedades infecciosas que pongan en peligro la salud pública.

6 En el Taipei Chino, las autoridades anunciaron que un sistema de rastreo de geofencing se suspendería después de que pase la pandemia. La aplicación TraceTogether desarrollada por el gobierno de Singapur solo almacena datos en forma encriptada utilizando "ID temporales generados criptográficamente". China ha emitido tres nuevas políticas que rigen el uso de la tecnología de la información en la prevención y el control del coronavirus y el desarrollo de consultas médicas basadas en Internet. Las nuevas políticas también destacan la necesidad de salvaguardar la seguridad y la privacidad de los datos. En Israel, el gobierno había utilizado el rastreo de ubicación para mapear los movimientos de las personas y los patrones de infección; El 22 de abril, un comité de supervisión parlamentaria suspendió estas medidas.

7 Por ejemplo, la Oficina de Comisionados de Información del Reino Unido (ICO) ha emitido una declaración sobre modelado de flujo con datos de teléfonos móviles y una opinión sobre la iniciativa Apple-Google. En Francia, la Comisión Nacional de Información Informática y de las Libertades (CNIL) emitió un dictamen sobre el proyecto de aplicación móvil "StopCovid".

Referencias

Apple y Google (2020): “Apple y Google se asocian en la tecnología de rastreo de contactos COVID-19”, 10 de abril. Bain & Company e Research Now (2020): "Evolución de la experiencia del cliente en la banca".

Banco de Pagos Internacionales (BPI) (2019): "Gran tecnología en las finanzas: oportunidades y riesgos", Informe económico anual 2019, Capítulo III, junio.

Bay, J, J Kek, A Tan, C Hau, Y Lai, J Tan y A Tang (2020): “BlueTrace: un protocolo de preservación de la privacidad para el rastreo de contactos impulsado por la comunidad a través de las fronteras”, Libro Blanco del Protocolo BlueTrace, Tecnología gubernamental Agencia de Singapur.

Bergemann, D y A Bonatti (2019): "La economía de los datos sociales: una introducción", Cowles Foundation Discussion Papers, no 2171, Yale University, March Chandran, R (2020): "Así es como Asia está utilizando la tecnología para abordar COVID -19 ", Foro Económico Mundial, 18 de marzo.

Chen S, S Doerr, J Frost y L Gambacorta (2020): "Datos versus privacidad: el papel del género y las normas sociales", mimeo.

The Economist (2020): “Los países están utilizando aplicaciones y redes de datos para controlar la pandemia”, Briefing, 26 de marzo.

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Ferretti, L, C Wymant, M Kendall, L Zhao, A Nurtay, L Abeler-Dörner, M Parker, D Bonsall y C Fraser (2020): "La cuantificación de la transmisión del SARS-CoV-2 sugiere control de epidemia con rastreo digital de contactos", Ciencia, 31 de marzo.

Hellewell, J, S Abbott, A Gimma, N Bosse, C Jarvis, T Russell, J Munday, A Kucharski, J Edmunds, S Funk y R Eggot (2020): "Viabilidad de controlar los brotes de COVID-19 mediante el aislamiento de casos y contactos ”, The Lancet Global Health, vol 8, no 4, pp 488-96.

Hinch R, W Probert, A Nurtay, M Kendall, C Wymant, M Hall, K Lythgoe, A Bulas Cruz, L Zhao, A Stewart, L Ferretti, M Parker, A Meroueh, B Mathias, S Stevenson, D Montero, J Warren, N Mather, A Finkelstein, L Abeler-Dörner, D Bonsall y C Fraser (2020): "Configuraciones efectivas de un seguimiento de contacto digital", mimeo.

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Jones, C y C Tonetti (2020): "La no rivalidad y la economía de los datos", Universidad de Stanford, mimeo.

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Servick, K (2020): “El rastreo de teléfonos celulares podría ayudar a detener la propagación del coronavirus. ¿Es la privacidad el precio? ”, Science, marzo.

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Yoneki, E (2011): "Estudio de FluPhone: propagación virtual de la enfermedad usando Haggle", Universidad de Cambridge. Zastrow, M (2020): "Corea del Sur está informando detalles íntimos de los casos COVID-19: ¿ha ayudado?", Nature.

Fuente: Banco para Pagos Internacionales., información recibida en forma directa por la Srita. María Caneli (Departamento de Comunicaciones (BIS)). Periodista Autorizado para el manejo de Información Bajo Embargo. Con respecto a la traducción por el suscribe, se incluye una declaración., de que la traducción no es una traducción oficial del BPI


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