Seudonimización de datos en el entorno sanitario

Los problemas de privacidad están aumentando con el uso masivo de dispositivos IoT (Internet of Things) en el ámbito de la Salud y el Bienestar. Estos dispositivos manejan gran cantidad de datos relativos a la salud del individuo que son almacenados y transferidos a través de diferentes dispositivos y plataformas propiedad de empresas privadas. El tratamiento confidencial de estos datos es, por tanto, fundamental para mantener la privacidad de los usuarios. En este trabajo se ha realizado una extensa revisión de la legislación internacional y trabajos de investigación publicados con respecto a los datos que deben protegerse en el ámbito de la salud. El propósito es garantizar la protección de los datos de las personas que hacen uso de estos servicios. Se ha clasificado y optimizado la colección de atributos obtenida con esta revisión a través de la identificación de duplicados y eliminación de aquellos no utilizados. Posteriormente, el conjunto de datos obtenido se ha sometido al criterio de expertos utilizando diferentes técnicas como entrevistas y cuestionarios con el objetivo de obtener el conjunto de datos que debe ser objeto de estudio en cada caso concreto para su protección en el ámbito de la Salud. Los datos finales obtenidos se presentan en este trabajo.

Fully smart cities: Analysis of the city to Smart City transformation process

Ever since the birth of the Smart City paradigm, a wide variety of initiatives have sprung up involving this phenomenon: best practices, projects, pilot projects, transformation plans, models, standards, indicators, measuring systems, etc. The question to ask, applicable to any government official, city planner or researcher, is whether this effect is being felt in how cities are transforming, or whether, in contrast, it is not very realistic to speak of cities imbued with this level of intelligence. Many cities are eager to define themselves as smart, but the variety, complexity and scope of the projects needed for this transformation indicate that the change process is longer than it seems. If our goal is to carry out a comparative analysis of this progress among cities by using the number of projects executed and their scope as a reference for the transformation, we could find such a task inconsequential due to the huge differences and characteristics that define a city. We believe that the subject needs simplification (simpler, more practical models) and a new approach. This paper presents a detailed analysis of the smart city transformation process in Spain and provides a support model that helps us understand the changes and the speed at which they are being implemented. To this end we define a set of elements of change called "transformation factors" that group a city's smartness into one of three levels (Low/Medium/Fully) and more homogeneously identify the level of advancement of this process. © 2016 IEEE.