Anonimización de bases de datos médicas

La publicación de los resultados de programas de screening (exámenes médicos orientados a un grupo genérico de la población) es de sumo interés para la comunidad científica. A pesar de eliminar datos personales como DNI, nombre, etc, el resto de la información, los llamados cuasi-identificadores (código postal, género, edad, profesión, o información de la cita médica incluyendo el centro y la hora) pueden ser utilizados para desvelar la identidad de los participantes en el programa. En particular, la información de la cita médica puede resultar comprometedora si, ya sea intencionadamente o por casualidad, se descubre que una persona determinada ha acudido a un determinado centro en una fecha concreta. bastaría entonces con consultar los resultados del test para saber si el individuo cuyos cuasi-identificadores conocemos padece la enfermedad. El objetivo de este trabajo es programar la asignación de citas, de manera que se aumente el nivel de anonimato de las bases de datos finales. Para ello, se pretende que personas con características comunes (edad, etc.) acudan a la misma cita (hora y centro), dificultando la identificación de los resultados médicos de un individuo aunque se conozcan sus datos personales, ya que se encontrarán con varias personas con los que comparte los mismos cuasi-identificadores.

Anonimización de citas médicas mediante programación con restricciones

El actual auge de internet y las comunicaciones genera inmensas cantidades de información. De entre toda esta información tiene especial interés aquella que es personal y privada, ya que puede comprometer la seguridad o intimidad de las personas. La información médica de una persona es una de las más vulnerables y es de vital importancia proteger la identidad de los pacientes, así como los resultados y diagnósticos a los que se someten. Este trabajo se centra en intentar dificultar la identificación de una persona a partir de datos que se publican en las bases de datos médicas de los programas de screening, generando citas que agrupen individuos con mismos datos públicos: edad, género, etc... Se propone una solución basada en la programación con restricciones y se presenta una nueva medida de anonimato. Se compara experimentalmente el incremento en el anonimato que se obtiene en nuestra propuesta con respecto a la generación aleatoria de citas.