Anonimizar imágenes médicas DICOM (cabeceras y pixel data) para formación y telediagnóstico – Anonimización conforme al RGPD según Ley 41/2002 arts. 14, 15, 17; RGPD art. 9; RGPD art. 5; ENS — RD 311/2022 categoría ALTA

Las imágenes médicas en formato DICOM contienen en sus cabeceras datos identificativos del paciente (nombre, DNI, fecha de nacimiento, NHC) y en ciertos tipos de imagen —como TC facial o fotografías dermatológicas— datos biométricos en el pixel data, siendo categoría especial RGPD art. 9. anonym.legal anonimiza tanto las cabeceras DICOM como el contenido de imagen identificativo.

Cuándo se aplica

Aplica cuando servicios de radiología, radiofísica, cardiología o dermatología necesitan compartir imágenes con centros externos para teleconsulta, dotar de casos a plataformas de formación de residentes, o contribuir con datos a proyectos de IA médica sin exponer datos del paciente.

  1. Sube los archivos DICOM o el conjunto DICOM ZIP a anonym.legal.
  2. El motor procesa las etiquetas DICOM VR (Value Representation) y suprime o sustituye los tags identificativos: PatientName (0010,0010), PatientID (0010,0020), PatientBirthDate (0010,0030), PatientSex (0010,0040), InstitutionName (0008,0080) y AccessionNumber (0008,0050), entre otros.
  3. Para imágenes TC o RMN con campo de visión que incluya cara, el motor aplica defacing algorítmico sobre el pixel data para eliminar la geometría facial reconocible.
  4. Las fotografías dermatológicas y oftalmológicas se comprueba si contienen estructuras biométricas (iris, cara) y se pixelan las zonas correspondientes.
  5. Las etiquetas clínicas relevantes (Modality, StudyDescription, SeriesDescription, BodyPartExamined) se conservan para el uso diagnóstico o formativo.
  6. El conjunto DICOM anonimizado se exporta con nuevos UIDs generados aleatoriamente para evitar el cruce con el archivo original.
  7. Se genera un registro de los tags modificados y las operaciones de pixel data aplicadas para el expediente de cumplimiento del centro.

Qué proporciona usted

  • Archivos DICOM individuales o carpeta/ZIP de serie DICOM
  • Modalidad (TC, RMN, ecografía, radiografía, mamografía, dermatología) para aplicar las reglas específicas de pixel data
  • Indicación de si las imágenes incluyen campo de visión facial (para defacing automático)
  • Lista de etiquetas DICOM adicionales a suprimir según protocolo local del centro

Limitaciones y precauciones

  • El defacing automático puede no ser suficiente en imágenes TC de alta resolución facial; se recomienda revisión manual por el técnico de imagen antes de compartir.
  • La supresión de tags DICOM debe realizarse conforme al perfil PS 3.15 Annexe E del estándar DICOM (Attribute Confidentiality Profiles); anonym.legal sigue el perfil básico y el perfil de retención clínica.
  • Las imágenes con overlays o burned-in annotations que contengan datos del paciente en el pixel data requieren procesamiento adicional de detección de texto en imagen.
  • La Ley 41/2002 art. 17 exige conservar las imágenes originales durante al menos cinco años desde el alta; la versión anonimizada es una copia derivada.

Preguntas frecuentes

¿Es suficiente con anonimizar solo las cabeceras DICOM sin tocar el pixel data?

No siempre. En TC o RMN de cabeza y cuello, el pixel data puede permitir la reconstrucción facial 3D e identificar al paciente. En radiografías de tórax o extremidades el riesgo es mucho menor. anonym.legal evalúa la modalidad y la zona anatómica para determinar si se requiere defacing o pixelado.

¿Los nuevos UIDs generados preservan la coherencia de la serie y el estudio?

Sí. El motor genera UIDs nuevos de forma consistente dentro de la misma sesión de anonimización, de modo que la relación entre estudio, series e instancias se mantiene aunque los identificadores originales sean eliminados.

¿Puede el conjunto DICOM anonimizado cargarse directamente en un PACS externo?

Sí. Los archivos DICOM anonimizados son conformes al estándar y pueden importarse en cualquier PACS o visor DICOM compatible. La institución receptora debe estar informada de que recibe datos anonimizados y del protocolo de anonimización aplicado.

Datos Sanitarios

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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.

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