Ứng dụng sức khỏe thu thập những loại dữ liệu nào?

Các hệ sinh thái sức khỏe phổ biến cũng cho thấy phạm vi này rất rộng. Apple HealthKit hỗ trợ từ đặc điểm cá nhân, chỉ số định lượng và dữ liệu giấc ngủ đến tập luyện, điện tâm đồ và hồ sơ lâm sàng; Android Health Connect phân nhóm dữ liệu thành hoạt động, số đo cơ thể, theo dõi chu kỳ, dinh dưỡng, giấc ngủ và dấu hiệu sinh tồn. Tuy nhiên, việc một nền tảng hỗ trợ một loại dữ liệu không đồng nghĩa mọi ứng dụng đều được phép đọc hoặc thực tế thu thập loại dữ liệu đó.

Thông tin cơ thể và các chỉ số sinh lý

Một nhóm quan trọng của dữ liệu ứng dụng sức khỏe là những thông tin mô tả cơ thể và trạng thái sinh lý của người dùng. Chúng có thể gồm chiều cao, cân nặng, chỉ số khối cơ thể, tỷ lệ mỡ, nhiệt độ cơ thể hoặc các đặc điểm tương đối ổn định như ngày sinh, giới tính sinh học và nhóm máu.

Ứng dụng kết nối với cảm biến hoặc thiết bị y tế còn có thể xử lý các chỉ số như:

·         Nhịp tim và biến thiên nhịp tim

·         Huyết áp tâm thu và tâm trương

·         Độ bão hòa oxy trong máu

·         Nhịp thở

·         Đường huyết

·         Nhiệt độ cơ thể

·         Điện tâm đồ

·         Một số chỉ số vận động hoặc khả năng di chuyển

Mức độ nhạy cảm của dữ liệu không chỉ phụ thuộc từng con số riêng lẻ. Một chuỗi nhịp tim, giấc ngủ hoặc đường huyết được ghi liên tục theo thời gian có thể phản ánh trạng thái và sự thay đổi sức khỏe rõ hơn nhiều so với một phép đo đơn lẻ.

Dữ liệu này cũng không nhất thiết do ứng dụng trực tiếp đo. Nó có thể được người dùng nhập thủ công, truyền từ đồng hồ thông minh hoặc thiết bị y tế, hoặc được ứng dụng đọc từ kho dữ liệu sức khỏe trên điện thoại sau khi người dùng cấp quyền.

Dữ liệu vận động, tập luyện và hành vi hằng ngày

Ứng dụng theo dõi thể chất thường xử lý dữ liệu về những gì người dùng làm trong ngày. Ví dụ phổ biến gồm số bước chân, quãng đường, thời lượng vận động, loại bài tập, tốc độ, mức tiêu hao năng lượng và thời gian bắt đầu hoặc kết thúc buổi tập.

Điểm đáng chú ý là đây không chỉ là dữ liệu “thể thao”. Khi được ghi liên tục, chúng có thể tạo thành hồ sơ hành vi theo thời gian. Giờ tập luyện thường xuyên, thời gian ít vận động, lịch đi bộ hoặc mức độ hoạt động trong ngày đều có thể cho thấy thói quen sinh hoạt.

Một buổi chạy ngoài trời còn có thể gắn với dữ liệu vị trí để hình thành tuyến đường tập luyện. Vì vậy, cùng một hoạt động có khả năng tạo ra nhiều lớp dữ liệu: loại vận động, thời gian, quãng đường, nhịp tim, năng lượng tiêu hao và vị trí.

Điều này giải thích tại sao hai ứng dụng cùng cung cấp chức năng đếm bước nhưng có thể xử lý lượng thông tin rất khác nhau. Một ứng dụng chỉ cần bộ đếm chuyển động; ứng dụng khác có thể kết hợp dữ liệu từ GPS, đồng hồ thông minh và hồ sơ sức khỏe để phân tích chi tiết hơn.

Giấc ngủ, dinh dưỡng, chu kỳ và các dữ liệu sức khỏe do người dùng ghi nhận

Nhiều ứng dụng còn xử lý các dữ liệu gắn với thói quen hoặc trạng thái sức khỏe mà cảm biến không phải lúc nào cũng tự xác định đầy đủ.

Dữ liệu giấc ngủ có thể bao gồm thời điểm đi ngủ, thức dậy, thời lượng ngủ và các khoảng hoặc trạng thái ngủ được thiết bị ghi nhận. Dữ liệu dinh dưỡng có thể gồm lượng nước, năng lượng, chất dinh dưỡng hoặc thông tin về bữa ăn.

Ứng dụng theo dõi sức khỏe sinh sản có thể tiếp nhận thông tin về chu kỳ kinh nguyệt và các dữ liệu liên quan, chẳng hạn kết quả thử rụng trứng, thai kỳ hoặc các ghi nhận do người dùng cung cấp. Một số nền tảng sức khỏe còn hỗ trợ dữ liệu về hoạt động tình dục, biện pháp tránh thai và những chỉ dấu sinh sản khác.

Ngoài ra, người dùng có thể chủ động nhập triệu chứng, cảm nhận, tâm trạng, thời gian thực hành chánh niệm hoặc những ghi chú sức khỏe cá nhân. Giá trị của nhóm dữ liệu này nằm ở ngữ cảnh: nhiều ghi nhận nhỏ khi kết hợp theo thời gian có thể cho thấy một mẫu hành vi hoặc trạng thái mà từng bản ghi riêng lẻ không thể hiện đầy đủ.

Hồ sơ y tế, thuốc và thông tin lâm sàng có thể được kết nối

Một số ứng dụng không chỉ phục vụ theo dõi thể chất mà còn kết nối với hệ thống chăm sóc sức khỏe hoặc dữ liệu lâm sàng. Trong trường hợp đó, phạm vi dữ liệu có thể mở rộng sang kết quả xét nghiệm, tình trạng bệnh, thuốc, dị ứng, thủ thuật hoặc những thành phần khác của hồ sơ sức khỏe.

Đây là nhóm cần phân biệt rõ với dữ liệu cảm biến. Nhịp tim do đồng hồ ghi trong lúc chạy và kết quả xét nghiệm từ một cơ sở y tế đều liên quan đến sức khỏe, nhưng nguồn gốc, mục đích và ngữ cảnh của chúng khác nhau.

Ứng dụng cũng không mặc nhiên có toàn quyền đối với hồ sơ lâm sàng chỉ vì được cài trên điện thoại. Khả năng truy cập phụ thuộc vào chức năng được triển khai, hệ thống mà ứng dụng kết nối và các quyền tương ứng.

Vì thế, khi đánh giá một ứng dụng, câu hỏi chính không chỉ là “ứng dụng sức khỏe có thể sử dụng loại dữ liệu nào” mà còn phải xem ứng dụng cụ thể đang được cấp quyền truy cập vào loại nào.

Thông tin tài khoản, vị trí và dữ liệu thiết bị cũng có thể trở thành dữ liệu liên quan đến sức khỏe

Bên cạnh các chỉ số trực tiếp về cơ thể, ứng dụng có thể cần dữ liệu để nhận diện tài khoản, vận hành dịch vụ hoặc liên kết thông tin giữa nhiều thiết bị. Nhóm này có thể bao gồm tên hoặc thông tin hồ sơ do người dùng cung cấp, địa chỉ email, mã tài khoản và các thông tin phục vụ đăng nhập.

Thiết bị cũng tạo ra dữ liệu kỹ thuật như loại thiết bị, phiên bản hệ điều hành, phiên bản ứng dụng, mã nhận dạng hoặc metadata gắn với bản ghi. Chẳng hạn, một điểm dữ liệu sức khỏe có thể đi kèm thời gian ghi nhận và thông tin về nguồn đã tạo ra nó. Những metadata này giúp hệ thống xác định dữ liệu đến từ đâu và khi nào được tạo.

Vị trí là trường hợp đặc biệt. Nó không phải lúc nào cũng là một chỉ số sức khỏe, nhưng có thể gắn trực tiếp với hoạt động thể chất, chẳng hạn tuyến đường chạy hoặc đạp xe. Khi kết hợp vị trí, thời gian và lịch vận động, ứng dụng có thể hình thành thông tin chi tiết hơn về thói quen của người dùng.

Do đó, ranh giới giữa “dữ liệu sức khỏe” và “dữ liệu kỹ thuật thông thường” không phải lúc nào cũng tuyệt đối. Ý nghĩa của một dữ liệu còn phụ thuộc vào việc nó được kết hợp với những thông tin nào và được sử dụng trong ngữ cảnh nào.

Không phải ứng dụng sức khỏe nào cũng thu thập toàn bộ các nhóm dữ liệu trên

Danh sách những loại dữ liệu mà một hệ điều hành hoặc nền tảng sức khỏe hỗ trợ chỉ thể hiện khả năng kỹ thuật, không phải danh sách mặc định mà mọi ứng dụng đều nhận được. Phạm vi thực tế thường phụ thuộc vào chức năng ứng dụng và nguồn dữ liệu mà người dùng cho phép kết nối.

Có thể phân biệt ba tình huống:

·         Người dùng chủ động cung cấp: Chẳng hạn nhập cân nặng, bữa ăn, triệu chứng hoặc thông tin tài khoản

·         Ứng dụng hoặc thiết bị ghi nhận: Chẳng hạn bước chân, nhịp tim hoặc một buổi tập được cảm biến tạo ra

·         Ứng dụng truy cập từ nguồn khác: Chẳng hạn đọc những loại dữ liệu cụ thể từ nền tảng sức khỏe hoặc thiết bị đã kết nối sau khi có quyền phù hợp

Sự phân biệt này quan trọng vì “có khả năng truy cập”, “được cấp quyền truy cập” và “đã thu thập hoặc lưu trữ” không phải lúc nào cũng là cùng một việc.

Để biết một ứng dụng cụ thể đang xử lý gì, cần đối chiếu chức năng đang sử dụng, quyền truy cập đã cấp, các nguồn dữ liệu đã kết nối và chính sách quyền riêng tư của chính ứng dụng. Nếu một chức năng không cần đến một nhóm dữ liệu nhất định, việc ứng dụng yêu cầu quyền đối với nhóm đó là tín hiệu đáng để người dùng kiểm tra kỹ mục đích sử dụng.

Dữ liệu ứng dụng sức khỏe vì vậy có thể trải từ thông tin cơ thể và dấu hiệu sinh tồn đến vận động, giấc ngủ, dinh dưỡng, sức khỏe sinh sản, hồ sơ lâm sàng, vị trí, tài khoản và metadata thiết bị. Điểm quan trọng nhất là không đồng nhất khả năng kỹ thuật của một nền tảng với dữ liệu mà một ứng dụng cụ thể thực sự thu thập. Muốn xác định phạm vi chính xác, cần xem cả nguồn tạo dữ liệu, quyền đã cấp và cách ứng dụng tuyên bố sử dụng dữ liệu đó.