研究人员近日发现，使用从健康追踪设备收集的身体活动数据训练的机器学习算法，可用于重新识别实际人员。该研究表明，目前卫生信息匿名化的实践还远远不够。健身可穿戴设备收集和存储的个人健康和健身数据，可能会在用户不知情或未经用户同意的情况下，出售给雇主、保险公司等第三方。此外，健康应用程序制造商可能会将用户姓名与他们的医疗记录联系起来，然后将这些信息卖给第三方。因此，需要一种去识别算法，其聚合多个个体的身体活动数据以确保单个个体的隐私。在这项研究中，研究人员分析了国家健康与营养调查 (NHANES) 2003-2004 和 2005-2006 数据集。这些数据集包括在训练运行和实际学习模式期间来自身体活动监测器的记录，包括 4,720 名成人和 2,427 名儿童。