Anonimizar informes de consulta externa para formación médica y revisión de protocolos – Anonimización conforme al RGPD según Ley 41/2002 arts. 4, 14, 15; RD 1093/2010; RGPD art. 9; RGPD art. 5

Los informes de consulta externa recogen el motivo de consulta, la exploración, los diagnósticos y el plan terapéutico del paciente, siendo datos de categoría especial bajo el RGPD art. 9 y documentación clínica protegida por la Ley 41/2002. anonym.legal anonimiza estos informes para su uso en sesiones clínicas de formación, revisiones de protocolos y acreditaciones de calidad.

Cuándo se aplica

Aplica cuando servicios de especialidades hospitalarias o clínicas ambulatorias necesitan compartir informes de consulta con residentes, estudiantes de medicina, auditores de calidad o comités de acreditación, y la identidad del paciente no es necesaria para el objetivo formativo o de mejora.

  1. Sube los informes de consulta en PDF o DOCX a anonym.legal.
  2. El motor detecta datos identificativos del paciente (nombre, NHC, DNI, fecha de nacimiento, dirección) y del médico consultante (nombre, número de colegiado).
  3. Los diagnósticos, hallazgos exploratorios y medicación se marcan como categoría especial RGPD art. 9.
  4. Las referencias a familiares o acompañantes mencionadas en la anamnesis se detectan y suprimen.
  5. Las fechas de consulta se generalizan al mes y año para preservar el contexto temporal sin identificar el episodio exacto.
  6. El informe anonimizado se exporta en PDF con marca de agua indicando que es una versión para uso formativo.
  7. El sistema registra el número de documentos procesados y el perfil de riesgo residual para el archivo de cumplimiento.

Qué proporciona usted

  • Informes de consulta en PDF o DOCX
  • Indicación de la especialidad médica para análisis de protocolos específicos
  • Configuración de generalización de fechas
  • Lista de campos locales adicionales a detectar (p.ej. número de episodio del sistema local)

Limitaciones y precauciones

  • Las descripciones de síntomas o condiciones muy inusuales pueden ser indirectamente identificativas incluso tras la anonimización; se recomienda revisión por el médico responsable antes de compartir.
  • El informe anonimizado no puede utilizarse para la continuidad asistencial; el médico receptor debe consultar siempre el historial clínico del paciente real.
  • anonym.legal no valida si el informe cumple el conjunto mínimo de datos del RD 1093/2010.
  • La formación con casos clínicos reales anonimizados debe contar con la aprobación del comité de ética del centro conforme a la Ley 14/2007 art. 4.

Preguntas frecuentes

¿Puede el informe anonimizado publicarse en una revista médica como caso clínico?

La publicación de casos clínicos tiene requisitos específicos, entre ellos el consentimiento del paciente para identificación indirecta. Un informe anonimizado con técnica robusta reduce el riesgo de identificación, pero la decisión final sobre publicación corresponde al comité editorial y al comité de ética, que deben evaluar el riesgo residual.

¿Cómo se tratan las referencias a pruebas de imagen con número de acceso RIS/PACS?

Los números de acceso RIS/PACS son identificadores directos que vinculan el informe con el sistema de imagen del centro. El motor los detecta y suprime, conservando únicamente el tipo de prueba (p.ej. «TC de tórax») como dato estructural.

¿Pueden procesarse informes de interconsulta entre especialidades?

Sí. Los informes de interconsulta contienen datos de dos especialistas además del paciente. El motor detecta y anonimiza los identificadores de ambos profesionales, preservando únicamente las especialidades para mantener el contexto clínico.

Datos Sanitarios

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.