Cómo anonimizar (y seudonimizar) datos clínicos

Anonimización y seudonimización no son lo mismo. Esta guía explica cuándo usar cada una y cómo implementarlas correctamente.

1. 1

   Distingue anonimización de seudonimización

   Anonimización = imposible re-identificar. Seudonimización = identificadores directos reemplazados pero con posibilidad de re-identificar con clave separada. La mayoría de estudios usan seudonimización.

2. 2

   Identifica todas las variables identificativas

   Directas: nombre, DNI, historia clínica. Indirectas (cuasi-identificadores): fecha nacimiento, código postal, profesión.

3. 3

   Define tu esquema de seudonimización

   Típico: ID de sujeto tipo 'ES01-001' (centro + orden). La tabla de equivalencia se guarda separada del dataset de análisis.

4. 4

   Aplica generalización a cuasi-identificadores

   Fecha nacimiento → año. Código postal → provincia. Edad → tramo de 5 años. Valora el k-anonimato de tu dataset.

5. 5

   Almacena la clave por separado

   La clave de re-identificación NUNCA en el mismo repositorio que los datos clínicos. Idealmente responsable distinto (DPO).

6. 6

   Documenta el proceso

   El DPO de tu institución debe conocer y aprobar el esquema. Documentado en el RoPA y la DPIA si aplica.