Anonymiser les données de consultations de télémédecine pour amélioration du service – Anonymisation conforme au RGPD selon CSP L1111-7, L1111-8 ; RGPD art. 9, art. 32 ; Référentiel HDS (ANS)

Les consultations de télémédecine génèrent des enregistrements vidéo, des comptes rendus textuels et des données biométriques (fréquence cardiaque, saturation) constituant des données de santé sensibles au sens de l'article 9 du RGPD. Leur hébergement est soumis à la certification HDS (CSP L1111-8), et leur anonymisation permet l'amélioration des algorithmes de téléconsultation et des études d'usage.

Quand cela s'applique

Ce flux est adapté aux opérateurs de plateformes de télémédecine et aux établissements de santé proposant des téléconsultations, qui souhaitent analyser des enregistrements ou des données de sessions pour améliorer la qualité du service ou développer des fonctionnalités d'assistance à la décision médicale.

  1. Vérifiez que la plateforme de télémédecine est hébergée par un prestataire certifié HDS (CSP L1111-8) et que les consentements des patients pour un usage secondaire des données sont recueillis ou que la base légale alternative est documentée.
  2. Exportez les données de session (comptes rendus textuels, données biométriques, transcriptions) depuis la plateforme.
  3. Téléversez les données ; le moteur identifie les données identifiantes du patient et du médecin (noms, coordonnées, RPPS, date et heure de la consultation).
  4. Les identifiants sont supprimés ou pseudonymisés ; les données biométriques sont agrégées (valeurs moyennes sur la session plutôt que courbe temporelle précise).
  5. Les informations médicales (motif, diagnostic, prescription) sont conservées pour l'analyse qualitative.
  6. Le jeu de données anonymisé est exporté pour analyse d'usage ou entraînement de modèles d'assistance médicale.

Ce que vous fournissez

  • Comptes rendus de téléconsultation (texte) et données biométriques de session
  • Indication de la base légale pour l'usage secondaire (consentement ou art. 9(2)(j) RGPD)
  • Type d'analyse visée (amélioration UX, entraînement IA, étude épidémiologique)
  • Format d'export souhaité (CSV, JSON, FHIR)

Limites & précautions

  • Les enregistrements vidéo de téléconsultation sont des données biométriques (visage, voix) particulièrement difficiles à anonymiser de manière irréversible — leur réutilisation est déconseillée sans avis juridique spécifique.
  • Le traitement de données de télémédecine à des fins d'entraînement IA est un traitement à haut risque nécessitant une AIPD systématique (art. 35 RGPD).
  • L'hébergeur de la plateforme de télémédecine doit être certifié HDS même pendant le processus d'anonymisation — anonym.legal doit donc disposer de la certification HDS ou l'anonymisation doit être effectuée dans l'environnement certifié du client.

FAQ

La plateforme de télémédecine doit-elle être certifiée HDS pour toutes ses fonctionnalités ?

Oui. Dès lors qu'une plateforme de télémédecine héberge ou traite des données de santé à caractère personnel pour le compte de professionnels ou d'établissements de santé, la certification HDS (CSP L1111-8) est requise pour l'ensemble des composants hébergeant ces données. L'hébergement d'une partie seulement dans un environnement non certifié suffit à constituer une non-conformité.

Le consentement initial à la téléconsultation couvre-t-il l'usage secondaire pour l'amélioration du service ?

Non nécessairement. Le consentement à la téléconsultation (base légale art. 9(2)(h) pour la prise en charge médicale) ne couvre pas automatiquement l'usage secondaire des données pour l'amélioration du service ou l'entraînement d'IA. Un consentement séparé et spécifique est requis, ou une autre base légale (art. 9(2)(j) pour la recherche scientifique) doit être documentée.

Les données biométriques issues des objets connectés utilisés en télémédecine sont-elles soumises aux mêmes règles ?

Oui. Les données collectées par des objets connectés (tensiomètre, oxymètre, balance connectée) dans le cadre d'un suivi médical sont des données de santé au sens de l'art. 9 RGPD. Leur hébergement doit se faire sur une infrastructure certifiée HDS et leur anonymisation suit les mêmes règles que les données de consultation.

Données de santé

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.