Sağlıkta Büyük Veri Kullanımı ve Etik Sorunlar – I başlıklı yazıda kavramsal çerçeve ve büyük verinin sağlık alanında kullanımını açıklamıştım. Bu yazıda ise onun devamı olarak büyük veri kullanımının sağlık alanında ortaya çıkardığı etik problemleri ele alıyorum. Yazıda UNESCO’ya bağlı Uluslararası Biyoetik Komitesi (IBC)’nin raporu [1] temel alınarak konu üzerindeki mevcut ahlaki sorunları incelemeye çalışıyorum. IBC, büyük Veri etiği konusundaki tartışmaları 6 başlıkta topluyor.[2] Bu sorunları sistematik bir çerçevede değerlendirmek için, 6 boyutta tespit edilen sorunlara yakından bakmak gerekiyor.
1. Otonomi ve Aydınlatılmış Rıza
Otonomi, bir kişinin kendi hayatına dair kararları kendi hür iradesiyle yönetme hakkı ve kabiliyeti olarak özetlenebilir. Örneğin kanser hastası bir birey, kendi hür iradesi ile tedaviyi reddetme, tüm kişisel bilgilerini dilediği kişi ve kurumlarla paylaşma hakkına sahiptir. Ancak bazı durumlarda kişinin aldığı kararlar kendi aleyhine olabilir. Bu durumda kişinin aldığı kararın getireceği zorlukları ve sonuçları çok iyi anlamış olması gerekiyor. Bu sebeple otonomiyi tam olarak sağlamanın yolu “aydınlatılmış rıza”dan geçiyor. Bu “çok iyi anlama”nın gerçekleşmesi için ise kişinin ilgili konuya dair kapsamlı şekilde bilgilendirilme hakkı var. Ancak büyük veri teknolojilerinin karmaşık yapısını sıradan bir kişinin tüm yönleri ile anlaması neredeyse imkânsız. Bu durumda kişilerin kararlarında verileri işleyecek kurumlar daha baskın hale gelebiliyor, kişinin kendi verileri üzerindeki kontrolü azalıyor, yani kişinin otonomisi korunmamış olabiliyor. Örneğin, genetik dizilimine dair verileri kendi hastalığına çözüm aramak veya yeni ilaç keşifleri için bir veri şirketine bağışlamış olan birinin verileri işlenip kronik hastalık riskleri sigorta firmaları ile paylaşılırsa bu kişi hiçbir sigorta firmasının istemediği birine dönüşebilir, primleri artabilir ve kolaylıkla mağdur olabilir.[3] Yani kişi, rıza verirken hiç düşünmediği ve beklemediği bir sonuçla karşı karşıya kalabilir. Bu sebeple büyük veri analizleri konusunda rızanın yeterince “aydınlatılmış” olabilmesi için yeni mekanizmalar oluşturmak gerekiyor.
Otonominin ve gerçek bir rızanın ilişkili olduğu temel ilkelerden biri de şeffaflıktır. Büyük Verinin karmaşık yapısı, veriyi elde etme, depolama, işleme, bilgiyi kullanma vb. pek çok alt bileşeni içeriyor. Bu bileşenlerin her birini sıradan insanların gerçek anlamda kavraması ise pek mümkün gözükmüyor. Bu durumda insanlar sağlık verilerini buzlu camın ardındaki bir kişiye kaygı ve tedirginlikle teslim etmiş oluyor, hatta teslim olmaya zorlanıyorlar. Büyük veriye toplumun güvenini sağlamak, bu şeffaflığın geliştirilmesini, büyük veri süreçlerinin insanların anlayabileceği şekilde sadeleştirilmesi ve özetlenmesini gerektiriyor. Özetle, büyük verinin kapsadığı tüm bileşenlerin anlaşılabilir kılınması gerekiyor.
Otonominin korunması için kişilere sunulan “rıza formları”, çoğu zaman formu dolduran kişi tarafından anlaşılmıyor. Üstelik form dijital bir ekrandan sunulmuşsa kullanıcının vakit tasarrufu adına onaylayıp geçmesi de olası. Bu formların yazı puntoları dahi pek çok insanın göremeyeceği boyutlarda ve cümle uzunlukları da anlaşılmayı imkansızlaştırıyor. Bu durumda kişi neye onay verdiğini bilemiyor, ilgili şirkette tek imza ile çok fazla yetkiyi devralıyor.
Bir kişiden bir bilimsel çalışma veya klinik bir deney için rıza alınmış olsa dahi kişinin verilerinin başka çalışmalarda ve uygulamalarda kullanılıp kullanılmayacağı da belirsiz olabiliyor. Diğer taraftan bu verinin sadece ilgili çalışma ile sınırlanması ve gelecek çalışmalarda kullanılamaması veriden yeterince istifade edilmemesiyle sonuçlanabiliyor ve elde edilecek kamusal fayda sınırlanabiliyor. Bu esnek kullanıma müsaade edilirse de kişi otonomisi zayıflatılmış oluyor, kişi gelecekte amacı belirsiz çalışmalara daha başından ve bilmeden onay vermiş oluyor. Bu çelişkiye çözüm için IBC “genişletilmiş rıza” (broad consent) kavramını öne çıkarıyor. Genişletilmiş rıza, kişinin verilerinin kullanılacağı çalışma türlerini ve bu çalışmaların amaçlarını belirliyor, kişiye verilerinin kullanımını izleyebileceği bir sistem sunuyor. Bu yöntem Avrupa’da giderek yaygınlaşmakta. Başka bir seçenek ise kişinin dilediğinde kendi verilerini tekrar geri çekebileceği, verilerinin işlenmesini durdurabileceği, verilerinin nasıl işlendiğini her an izleyebildiği çevrimiçi rıza sistemidir. Bu sistemde kişinin ilk rızası varsayılan ayar olarak kodlanıyor ve kişi dilerse profil ayarlarından verilerinin kullanımını kontrol etme hakkına sahip oluyor. Benzer bir seçenek ise “dinamik rıza” sistemi. Bu sistemde kişinin bir kez paylaştığı verinin daha sonra kullanılacağı her çalışmadan önce kişinin SMS veya çevrimiçi bir sistemle uzaktan rızası alınıyor.
Kullanılacak teknoloji karmaşıklaştıkça birey otonomisinin korunması için gerekli olan rıza metninin içeriği de karmaşık bir hal alıyor, üstelik bazı teknik terimler işin içine giriyor. Bu durumda toplumun bu yeni dijital kültürün temel kavramlarına (gizlilik, rıza, hukuki sorumluluk, veri işleme, makine öğrenmesi vb.) dair eğitilmesi, veri işleyenlerle veri sahipleri arasındaki bilgi asimetrisinin minimize edilmesi gerekiyor. Bu çözümler yanında sağlık verilerini işleyecek kurumların bireylerin verilerini etik ilkeler çerçevesinde işleyip işlemediğinin, ticari amaçlarla kullanıp kullanmadığının sürekli gözlemini yapacak denetleyici mekanizmalar da gerekiyor. Bu mekanizmaların ilgili kurumlardaki verinin bireylerin ve kamunun çıkarları lehine kullanıldığından emin olmamızı sağlaması önemli bir husus olarak ortada durmaktadır.
2. Gizlilik ve Mahremiyet
Gizlilik (privacy), bir kişinin kendi hayatının gizli tutulması hakkı olarak tanımlanabilir. Örneğin bir insanın bedensel gizliliği o kişiye rızası olmadan tıbbi test yapmayı engelliyor. Yine bir kişinin dijital gizliliği o kişinin mesajlarının, e-postalarının, telefon konuşmalarının, konum bilgisinin gizlenmesini gerektiriyor. Bilgi gizliliği ise o kişinin tüm kişisel verilerinin kamu otoritesi tarafından gizliliğinin sağlanmasını gerektiriyor.
Mahremiyet (confidentiality) ise iki kişi veya kurum arasındaki hassas bilginin korunmasını ifade ediyor. Örneğin, tıbbi uygulamalardaki “hekim sırrı (yani hekimin hastanın sırlarını saklama yükümlülüğü)” bu kapsamda. Yine bir kişinin ev adresi veya özel iletişim bilgilerinin yetkisiz erişimden korunması mahremiyet kapsamda.
Geleneksel dijital bilgi sistemleri verilerin mahremiyetini ve kişilerin gizliliğini koruma konusunda bazı yasalara tabiler ancak büyük veri farklı türde pek çok verinin bir araya getirilip neredeyse sınırsız şekilde analize tabi tutulabilmesine imkân tanıdığından bu mahremiyet ve gizliliğin de ihlal edilmesi oldukça olası. Mevcut veriden maksimum bilgiyi üretmeye odaklı büyük veri analizleri “fayda” elde etmeye odaklandığı için verilerin daha az korunması söz konusu.
Büyük veri analizleri, veriler anonimleştirilmiş olsa dahi yeterli analizle o verinin kime ait olduğunu tekrar tanımak mümkün hale geliyor. Örneğin, bir okulda boyu 1,78 cm, gözlüklü, erkek, kumral, sınav notu 85 olan öğrencinin ismi bilinmese dahi detaylı bilgiler o kişinin kim olduğunun bilinmesi için yeterli olabiliyor. Bu durum “geri kimlik tespiti” (re-identification) kavramı ile ifade ediliyor ve büyük veri için anonimleştirmeye dayalı gizlilik ve mahremiyet metotlarını geçersiz kılıyor.
Bireylerin verileri ile yapılacak büyük veri analizleri bazı yeni ilaçların üretilmesine, böylece kamusal bir faydaya sebep olabilir, bireyler bu faydadan yararlanabilir. Bunun yanı sıra kişisel verinin gizlilik ve mahremiyetinin artırılması da bu kamusal faydanın ortaya çıkışını engelleyebilir, dolaylı olarak bireylerin kamusal bir faydaya erişmesini engelleyebilir. Bu noktada bir dengenin kurulması gerekiyor. Bu dengede verinin “sahipliği” (ownership) yanında “emanetçiliği” (custodianship) kavramı ortaya çıkıyor.
3. Veri Sahipliğinden Veri Emanetçiliği’ne
Büyük Veri dünyasında bireylerin kendi verileri üzerinde tam ve mükemmel bir kontrol sağlamaları neredeyse imkânsız. Kaçınılmaz olarak kişisel veriler kurumlarla paylaşılıyor. Örneğin Türkiye’de bir bireyin tüm kişisel sağlık kayıtları Sağlık Bakanlığı sunucularında toplanıyor ve E-Nabız uygulaması ile kullanıcının kontrolüne kısmen açılıyor. Bu yönüyle kişiler verilerini kurumlarla paylaştığında artık bu bir sır olmaktan çıkıyor ve muhatap kişi veya kuruma emanet edilmiş oluyor. Haliyle bireyin kendi verileri üzerindeki mülkiyetinin sınırlandığı, bu mülkiyetin zorunlu olarak paylaşıldığı söylenebilir. Bu noktada “veri emanetçiliği” kavramı önem kazanıyor. Bireyler için ürkütücü olabilecek bu zorunluluk karşısında bireye aradığı güvenin sağlanması gerekiyor ki birey özel verilerini kamu yararı üretilebilecek çalışmalardan esirgemesin, büyük veri analizleri ile elde edilebilecek büyük değer daha başından kaybedilmesin. Bu sebeple bu emanetçiliğin sınırlarının ve ilkelerinin belirlenmesi büyük veri dünyası için hayati önem yaşıyor.
Bu konuda yaşanan önemli sorunlardan biri, emanetçiler arasındaki rekabet sebebiyle verinin tek elde toplanması ve kullanıcıların emanetçi seçeneklerinin daralması. Büyük veri teknolojisi alt yapısı itibariyle oldukça pahalı ve gelişkin bir yapıda olduğundan toplumun sadece dev şirketlere mecbur kalması söz konusu. Bu durumda pek çok şirket, umulan kamusal faydayı üretme yarışında elenmiş oluyor. Üstelik, dünyada gelişmemiş ve gelişmiş ülkeler arasındaki dijital kapasite uçurumu (digital divide) sebebiyle gelişmemiş ülkelerin diğer ülke şirketlerine muhtaç hale gelmesi, mecburi olarak verilerini onlarla paylaşmak zorunda kalması da toplumsal mahremiyet ihlali açısından kaygı oluşturuyor. Bu kaygıların şeffaf mekanizmalarla düzenlenmemesi ise büyük veriden damıtılacak büyük değer için bir tehdit teşkil ediyor.
Diğer önemli sorunlardan biri ise veri korsanlığı veya hırsızlığıdır. Günümüzde kişisel verilerin hırsızlığı kredi kartı hırsızlığından daha büyük bir ekonomiye tekabül ediyor. Bu veriler korsanlarca ticari şirketlere pazarlanabiliyor ve böylece bireylerin sağlık risklerinin daha keskin tahmini, kişiye özgü ticari pazarlamaya basamak atlatıyor. İnsanların özel verilerini bilmek, onların yaşamsal ihtiyaçlarını da tahmin etmeyi, böylece onlara hangi ticari ürünlerin pazarlanacağını veya sigorta primlerinin daha keskin tahmin edilebilmesini de mümkün kılıyor. ABD’de bir kurumun 143 milyon müşterisinin, bir sağlık kuruluşunun 4,5 milyon hastasının, ülkenin ikinci en büyük sigorta şirketinin 80 milyon müşterisinin verilerinin çalınabilmiş olması, veri güvenliğinin yeniden tartışılmasını zorunlu kılıyor.[4], [5]
Bu bağlamda verinin kendisinden çıktığı kişiden bu veriyi son işleyen kişi veya kuruma kadar süreçteki tüm paydaşların veri emanetçiliğinin kendilerine yükledikleri sorumlulukları fark etmeleri, bu emanetçiliğin ilkeleri üzerinde mutabakat sağlamaları gerekiyor. Büyük veri teknolojileri birey ve toplum sağlığı için devrimsel bir imkân sunuyor ve IBC’ye göre insanlık için bir kamusal mal olarak ele alınması gerekiyor. Bu imkânın insanlığın hayrına kullanımı için ise uluslararası ölçekte ilkeler belirlenmesi gerekiyor. Açık veri, açık bilim, açık kaynak kodlu yazılım anlayışının yaygınlaştığı dünyada bu açıklığın sağlayacağı faydaya sağlık verilerinin dahil edilmesi bu verilerin hassasiyetini gözeten prensiplerin ve hukuki zeminin sağlanması ile mümkün gözüküyor.
4. Adalet
Büyük verinin sağlayacağı imkanlardan toplumun adil şekilde faydalanması, oluşabilecek zararların ise birlikte göğüslenmesi adalet ilkesi açısından önemlidir. Örneğin, gelişmemiş ülkelerin sağlık verilerinin analiz edilip geliştirilen ilaç cihaz veya imkanların gelişmiş ülkeler için kullanılması adil değildir. Ülkeler arası oluşabilecek bu adaletsizlik yine toplum içi sosyoekonomik sınıflar için de geçerlidir.
Dezavantajlı toplum sınıfları veya ülkeler de büyük verinin sunduğu imkanlardan mahrum kalma riski altındadır. Dünyada evinde internet kullanan insanların oranı %53,6’dır. Gelişmiş ülkelerde bu oran %84,4 iken en az gelişmiş ülkelerde %14,7’dir.[6] Yani her iki insandan biri internet ağının dışında kalmaktadır. Bu durum büyük veriden elde edilecek büyük değerin adil paylaşımı için önemli bir eşitsizlik sorunudur. Pek çok dezavantajlı ülke, gerekli altyapıdan yoksun olduğu için yeni yatırımlara da açık değildir. Bu durumda hem küresel hem yerel düzlemde eşitsizlikler oluşması ve büyük verinin sağlayacağı refahın varlıklı insanlar lehine kullanılması olasıdır.
Büyük verinin imkanları ile bireylerin sağlık risklerinin daha net tahmin edilmesi ve kişilerin profillenmesi insanların sigorta firmalarından yararlanmasını, risk finansmanı sistemine dahil olmalarını imkânsız kılabilir. Sigortacılığın kapsamı dışında kalan bir takım toplum kesimleri oluşabilir ve bu kesimler yüksek primler ödemeye mecbur kalabilir. Yapay zeka teknolojisine sigorta firmalarının yakından ilgi duymasının ardında da bu tahmin kabiliyeti yer alıyor olabilir. Bu durum sağlık alanında risk paylaşım sisteminin varoluşsal temellerinin yeniden tartışılmasını gerektirmektedir.
Büyük veri analizleriyle, bireylerin sağlık davranışlarına göre sağlık risk düzeylerinin tespiti mümkündür. Bu durumda “riskli davranışlar” ve “sağlıklı davranışlar” olarak yeşil ve kara listeler ortaya çıkabilecektir. Ancak burada bir davranışın kime göre yeşil veya kara olacağı belirsizdir ve en itibariyle buna sigorta firmalarının karar vermesi olasıdır. Bu durumda sigorta firmasının uygun görmediği davranışları sergileyenlerin sigorta sisteminden dışlanması ve ayrımcılığa maruz kalması olasıdır. Bu şekildeki bir kurguda insanların davranışlarını kendi özgür iradeleri ile değil, sigorta firmalarının gözetimi ve yönlendirmesiyle belirleme baskısı doğmaktadır. Üstelik birtakım davranışların damgalanması, bireylerin suçluluk hissetmesi gibi durumlar oluşabilecektir. Bu durumda bireysel davranışlarımız üzerine sigorta şirketlerin “normatif” bir etkisi olması insan hakları ve bireysel özgürlükler açısından tartışılmalıdır. Örneğin bir şirket “günde 10 bin adım atarsanız primlerinizde %10 indirim uygulayacağız” diyebilir. Böyle bir durumda yürümekte zorlanan veya bir şekilde bu adımları tamamlayamayan kişilerin mağduriyeti söz konusu olabilecektir. Yine verilerini sigorta şirketiyle paylaşmayan kişilerin kapsam dışında tutulması veya yüksek prime zorlanması, bu şekilde ayrımcılığa uğraması da olasıdır. Bir insanın “sağlıklı olanla sağlıksız olan nedir” konusunda sigorta şirketiyle aynı inanç ve düşünceye sahip olmaması durumunda da ayrımcılığa uğraması olasıdır. Bu sorunlar, büyük verinin getirebileceği dışlanma ve ayrımcılık risklerinin nasıl bertaraf edileceğine dair nitelikli tartışmalar gerektirmektedir.
Bireylerin ve kurumların karşılıklı çıkar ilişkilerinin ne boyutlara erişeceğinin de sürekli olarak gözetilmesi gerekiyor. Örneğin, bireylerin hür iradeleri ile şirketlere veri bağışlaması makul gözükse sonrasında bu şirketlere veri satışının da kapıları aralanıyor. Bireyler, bireysel düzlemde küçük bir yarar sağlamak için kişisel verilerini kurumlara açma baskısı hissettiğinde bu noktada parayla değil, ancak başka bir ödeme türüyle bir veri satışı gerçekleşmiş oluyor. Verilerin satışı gündeme geldiğinde ülkeler için veri ithalatı, ihracatı, kaçakçılığı gibi konular gündeme geliyor. Bu durumda kişisel verinin mülkiyetinin sınırları, olası mağduriyetlerde sorumluların belirlenmesi ve bundan kaynaklı hakların belirlenmesi kritik bir önem taşıyor.
5. Sürdürülebilirlik ve Çevrenin Korunması
Büyük veri bize çok şey vadediyor, ancak “bizden ne götürüyor” diye sormak da gerekiyor. İklim değişikliğinin küresel gündem olduğu, gezegenin sürdürülebilirliğinin tartışıldığı zamanlardayız ve gelişmiş ülkeler başta olmak üzere enerji tüketimimizin nasıl dizginleneceği konusunda insanlığın arayışı sürüyor. Günümüzde kullanılan dijital teknolojilerin tek başına dünyadaki tüm enerjinin %10’unu kullanıyor.[7] Büyük veriyi iletme, depolama, işleme için kullanılan sayısı makinenin 7/24 çalışması gerekiyor. Bu kadar çalışan makinelerin işlemcilerinin soğutulması ise ayrı bir çevresel sorun teşkil ediyor. Bu makinelerin ve elektronik cihazların eskidiğinde çöpe atılması da dünya üzerinde elektronik çöp (e-çöp) miktarının katlanarak artmasına sebep oluyor. Elektronik cihazlarda kullanılan “nadir elementler”in madenciliği ise dünyayı ayrıca tehdit eden bir sorun. Bu elementlerin elde edilmesi için yapılan yüksek hacimli madencilik faaliyetleri radyoaktif çöpler üretiyor. Elektronik alanında her ürünün ve hizmetin, atılan her e-postanın, üretilen her verinin dünyaya çevresel bir maliyeti olduğu akılda tutmak gerekiyor. Büyük veri ahlakı tartışılacaksa, gezegenin göreceği zarar bu tartışmanın merkezi konuları arasında yer alması gerekiyor.
6. Bilimsel Araştırmalar
Bilimsel araştırmalarda kullanılmak üzere dünya genelinde insanların sağlık verilerini bağışladıkları biyobankalar kuruluyor. Bu bankalarda bireylerin genetik dizileri, kan örnekleri, görüntülemeler vb. pek çok sağlık kaydı ortak bir havuzda toplanmış oluyor. Bu devasa biyobankalarda verinin veri sahiplerine taahhüt edilen ilkeler çerçevesinde saklandığı veya bilimsel ilkelere göre işlendiğinin şeffaf bir şekilde denetlenebilmesi gerekiyor. Bilimsel araştırmalarda kullanılan verilerin yayıncılar tarafından açık erişim sağlanacak şekilde araştırmacılardan talep edilmesi ise yine sağlık alanındaki hassas verilerin gizliliği ve mahremiyetini tehdit ediyor.
Diğer taraftan, büyük veri analizlerine toplumun aşırı güvenmesi, kendi sağlıkları üzerindeki sorumlulukları konusunda daha dikkatsiz davranmalarına, belirli hata payına sahip bilimsel araştırma sonuçlarını mutlak doğrular olarak algılamalarına sebep olabiliyor. Buna benzer şekilde bu güven şirketlere karşı da gelişebiliyor. Veri şirketleri bireylerin sağlık verilerini anali ederek bireyin bazı hastalıklarına tanı koyma, sağlık risklerini hesaplama yöntemleri geliştiriyor. Bu durumda bireylerin bu şirketlere aşırı güvenmesinden kaynaklı olarak hastalığa teşhis konulması, tedavinin belirlenmesi sağlık profesyonellerinin denetimi dışına kaymış oluyor. Bu durum ise bireylerin sağlığını doğrudan tehdit ediyor.
Sonuç
Büyük Veri ve beraberinde gelişen yapay zekâ teknolojisi, içinde pek çok sorunu da barındırıyor. Sanayi devrimi gibi tarihte yaşanan diğer teknolojik dönüşümlerde toplum bir şekilde dönüşüme ayak uydurmuş olsa dahi yaşanan her yeni dönüşümde bu adaptasyon daha zor ve karmaşık bir hal alıyor. İçinde yaşadığımız çağda da bir dijital dönüşüm yaşanıyor ve bu Endüstri 4.0, Toplum 5.0 gibi kavramlarla adlandırılıyor. Bu teknolojik dönüşümün insanlığa getireceği hayrın, vereceği zarardan daha fazla olabilmesi ise yeni teknolojilerin etik açıdan nitelikli felsefi ve bilimsel tartışmaların yapılmasına, veri bağışçısından bilim insanına ve şirketlere kadar tüm toplum kesimleri için dijital ahlak kültürü oluşturulmasına bağlı. Bu kültürün oluşumu, toplumun tüm kesimlerini hedefleyerek ahlaki ilkelerin kazandırılmasıyla mümkün gözüküyor. İnsan hakları sözleşmesi ve benzeri sözleşmeler, insanlığın kötü tecrübeleri üzerine kurulu. Bir konuda doğru olanı iş işten geçmeden, kötü tecrübeler yaşamadan önce tartışmak ve tespit etmektir. Bu noktada ahlak felsefesinin kurucusu Sokrates’in bir sözünü hatırda tutmak gerekiyor: “İyi bir kimsenin ölüm kalım hesabıyla uğraşmaması gerekir, hesaplaşması gereken esas şey bir şeyi yaparken doğru mu yoksa yanlış mı, iyi bir insan olarak mı yoksa kötü bir insan olarak mı davrandığıdır.”
Editör Notu:
Yazı ikiye bölünmüştür, yukarıdaki metin ikinci bölümüdür.
Kavramsal çerçeve ve büyük verinin sağlık alanında kullanımının ele alındığı ilk bölüme buradan erişebilirsiniz.
[1] “Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health.” Accessed May 27, 2022. https://www.who.int/publications-detail-redirect/9789240029200.
[2] “Report of the IBC on Big Data and Health – UNESCO Digital Library.” Accessed May 27, 2022. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000248724.
[3] Knoppers, Bartha Maria, and Adrian Mark Thorogood. “Ethics and Big Data in Health.” Current Opinion in Systems Biology, Big data acquisition and analysis • Pharmacology and drug discovery, 4 (August 1, 2017): 53–57. https://doi.org/10.1016/j.coisb.2017.07.001.
[4] Reuters. “Your Medical Record Is Worth More to Hackers than Your Credit Card,” September 24, 2014, sec. Healthcare & Pharma. https://www.reuters.com/article/us-cybersecurity-hospitals-idUSKCN0HJ21I20140924.
[5] McNeal, Gregory S. “Health Insurer Anthem Struck By Massive Data Breach.” Forbes. Accessed May 28, 2022. https://www.forbes.com/sites/gregorymcneal/2015/02/04/massive-data-breach-at-health-insurer-anthem-reveals-social-security-numbers-and-more/.
[6] ITU. “Measuring the Information Society Report 2017.” Accessed May 28, 2022. https://www.itu.int:443/en/ITU-D/Statistics/Pages/publications/mis2017.aspx.
[7] “Report of the IBC on Big Data and Health – UNESCO Digital Library.” Accessed May 28, 2022. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000248724.
