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Taxonomía de información personal de salud para garantizar la
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TAXONOMÍA DE INFORMACIÓN
PERSONAL DE SALUD PARA GARANTIZAR
LA PRIVACIDAD DE LOS INDIVIDUOS
Taxonomy of personal health information to ensure
the privacy of individuals
Abel Lozoya-de-Diego, María-Teresa Villalba-de-Benito y María Arias-Pou
Abel Lozoya-de-Diego es ingeniero técnico en Informática de Gestión, ingeniero en Informática
por la Universidad de Valladolid y máster universitario en Seguridad de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la Universidad Europea de Madrid en la que cursa el programa
de doctorado. Ha complementado su formación con cursos tales como Mitigación de botnets del
Ccdcoe de la OTAN y la certificación de Auditor Jefe en ISO 27001. Colabora como docente en el
Máster Universitario Oficial en Seguridad y Defensa de la Universidad Antonio de Nebrija.
http://orcid.org/0000-0002-3225-8909
María-Teresa Villalba-de-Benito es licenciada en Ciencias Matemáticas, especialidad de Ciencias
de la Computación por la Universidad Complutense de Madrid, y doctora en Ingeniería Informática
por la Universidad de Alcalá con premio extraordinario de doctorado. Profesora titular de Lenguajes y Sistemas informáticos en la Universidad Europea de Madrid desde 2002. Es directora del
Máster Univ. en Seguridad de Tecnologías de la Información y la Comunicación. Acreditada por la
ACAP. Representante española de Legal & Security Issues Task Force en Cepis.
http://orcid.org/0000-0003-0443-5979
María Arias-Pou es licenciada en Derecho por la Universidad de Navarra y máster en Derecho de
las Nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, por Icade. Doctora en Derecho
por la Universidad Europea. Directora de Arias Pou Abogados TIC. En septiembre de 2013 obtuvo
la certificación ACP-APEP como consultor perfil jurídico mediante el procedimiento de grandfathering. Es asociada de APEP y coordinadora de su Comisión de Menores. Ha sido profesora del Departamento de Derecho en la Universidad Europea.
http://orcid.org/0000-0003-4613-4023
Tajo, s/n. Villaviciosa de Odón (Madrid), España
El crecimiento de los dispositivos de la internet de las cosas (IoT, Internet of Things) junto con su capacidad de almacenar
grandes cantidades de datos de los usuarios, supone un nuevo reto a la privacidad del individuo. Un conocimiento de los
datos médicos que son necesarios para los profesionales, supone un importante paso, pero deben ser protegidos y posteriormente anonimizados. Con el fin de avanzar hacia un modelo de datos de carácter médico protegidos específico del
marco español, se ha realizado una revisión sistemática de la legislación sobre protección de datos a nivel internacional,
así como de los trabajos relacionados. Posteriormente, con la ayuda de los actores involucrados, a través de metodologías
cualitativas y cuantitativas se han obtenido los datos médicos más importantes clasificados según su relación, extrayendo
además interesantes conclusiones sobre la importancia dada por los profesionales a los atributos clínicos utilizados.
Protección de datos; Datos médicos; Privacidad; Anonimización; Seudonimización; Big data; Datos masivos; Internet de las
Artículo recibido el 10-09-2016
Aceptación definitiva: 21-11-2016
El profesional de la información, 2017, marzo-abril, v. 26, n. 2. eISSN: 1699-2407
The growth of the internet of things, along with its ability to store large amounts of user data, is a new challenge to individual privacy. Medical data is necessary for professionals, but these data have to be protected (PHI, Protected Health Information) and anonymized. In order to move towards a model of personal health information in Spain, a systematic review of
the data protection legislation at an international level, as well as other related work, was carried out. Later, with the help
of stakeholders, qualitative and quantitative methodologies were applied in order to obtain medical attributes classified
according to their relationship. Interesting conclusions about the importance given by professionals to clinical attributes are
Data protection; Medical data; Privacy; Anonymisation; Pseudonymisation; Big data; Internet of things; IoT.
Lozoya-de-Diego, Abel; Villalba-de-Benito, María-Teresa; Arias-Pou, María (2017). “Taxonomía de información personal de salud para garantizar la privacidad de los individuos”. El profesional de la información, v. 26, n. 2, pp. 293-302.
https://doi.org/10.3145/epi.2017.mar.16
En el último lustro numerosos estudios han demostrado un
aumento progresivo en el número de ciberataques en el área
de la salud con el fin de sustraer datos médicos individuales
de los pacientes (Villalba-de-Benito et al., 2015). El motivo
fundamental es que estos datos médicos tienen un especial
atractivo para los ciberdelicuentes dado que constan de una
gran cantidad de información personal del individuo útil para
ser utilizada con fines maliciosos. Además, diversos informes
han puesto de manifiesto una falta de recursos y tecnologías
para proteger dichos datos (Ponemon Institute LLC, 2015; Symantec, 2015). A esto hay que añadir también el aumento de
las nuevas tecnologías de monitorización sobre la salud y/o el
bienestar (también llamado internet de las cosas o IoT de las
siglas en inglés) (Gachet-Páez et al., 2015) como es el caso de
la tecnología llevable o wearable. Estos dispositivos extraen
diariamente una cantidad ingente de datos individuales que
tendrían que ser sometidos a un nivel alto de protección según las leyes de protección de datos. Posteriormente estos
datos se almacenan en entornos cloud (en la nube) y se analizan usando tecnologías de datos masivos o big data con el
fin de extraer conocimiento. Se estima que la cantidad de datos personales generados por individuos aumente de manera
progresiva y a un ritmo considerable, debido al gran interés
tanto de la industria, como de los gobiernos en esta tecnología por su capacidad para extraer conocimiento (Chen; Mao;
Liu, 2014). Además, la cantidad de datos en abierto o compartidos por la comunidad científica, así como, movimientos
como open access u open data, favorece dicho crecimiento
(Nina-Alcocer; Blasco-Gil; Peset, 2013).
En el caso de España, la LOPD no contempla los datos médicos que deben ser
anonimizados aun siendo datos clasificados de nivel alto de protección
Por otra parte, tanto los dispositivos IoT, como los proveedores cloud disponen de políticas de privacidad en las que
no siempre se especifica qué datos se envían y almacenan
en la nube, o qué se hace con los datos del usuario. Otras
veces, cuando se especifica, se cometen infracciones graves
contra el derecho al acceso y rectificación de los datos por
parte del usuario, no permitiendo, por ejemplo, la objeción
del mismo si los datos son enviados a un tercero (Villalbade-Benito et al., 2015). Por tanto, los usuarios de estos
dispositivos se encuentran indefensos, no teniendo conocimiento de la gran cantidad de información personal que
están compartiendo, ni de la forma de modificar o eliminar
la información personal que no quieran compartir.
En el caso de la salud, existe información que debe ser protegida para mantener el derecho de privacidad del paciente.
En Estados Unidos, dicha información ha sido denominada
Protected Health Information (PHI) (United States, 1996). Tal
como declaró la American Medical Informatics Association
(AMIA) (Hripcsak et al., 2014), la protección de los pacientes como grupo de individuos vulnerables debe ser hecha
mediante técnicas de anonimización y de privacidad desde
el diseño (Fischer; Morte-Ferrer, 2013). La anonimización
consiste en desvincular la información personal del individuo, de manera que dificulte, en la medida de lo posible, el
proceso de reidentificación. La legislación española relativa
a protección de datos, a diferencia de la de otros países, no
contempla los datos médicos que deben ser anonimizados
por ser considerados de nivel alto (clasificación según Ley
orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de datos de carácter personal (España, 1999). Esto dificulta en
gran medida un proceso ya de por sí complejo. Una opción
que se podría plantear en relación a qué campos anonimizar, podría ser la realización de una anonimización del conjunto completo de los atributos clínicos, sin embargo, esto
podría derivar en una pérdida de información relevante a
la hora de extraer conocimiento de los datos recogidos de
los pacientes. Por este motivo es necesario realizar una correcta elección de los datos que deben ser anonimizados,
de manera que se pueda extraer conocimiento de los mismos garantizando el derecho a la protección de datos del
El Grupo de trabajo del Artículo 29 de la Directiva 95/46/CE
(Europa, 1995), publicó el 10 de abril de 2014 su Opinión
05/2014 sobre técnicas de anonimización (Europa, 2014).
En dicha Opinión se reconoce la inexistencia de una técnica
Taxonomía de información personal de salud para garantizar la privacidad de los individuos
segura, aunque sí que se especifica que una estrategia que evite
los riesgos de singularización,
“vinculabilidad”1 e inferencia,
mantendrá la solidez necesaria
para impedir la reidentificación
de los datos mediante los medios más probables y razonables.
Así mismo, este grupo de trabajo
indica que: “han de definirse con
claridad los requisitos previos (el
contexto) y los objetivos del proceso para obtener la anonimización deseada al mismo tiempo
que se generan datos útiles”. Además recomienda que “la solución
óptima debe decidirse caso por
caso y puede conllevar la combinación de diversas técnicas”. Este
es un proceso largo y, en consecuencia, costoso. Por este motivo,
si en la decisión de cada proceso
de anonimización la persona responsable dispusiera del conjunto
https://www.agpd.es/portalwebAGPD/internacional/Europa/grupo_29_europeo/index-ides-idphp.php
de atributos para ese dominio de
conocimiento a ser anonimizados,
podría reducirse significativamente el tiempo dedicado al proceso de anonimización y, en te RGPD) (Unión Europea, 2016) define en su artículo 4 los
consecuencia, los costes, además de limitar la pérdida de datos relativos a la salud como los datos personales relainformación debido a la anonimización de datos que no es tivos a la salud física o mental de una persona, incluida la
necesario anonimizar.
prestación de servicios de atención sanitaria, que revelen
información sobre su estado de salud. Además, el RGPD reEn este trabajo se desarrolla una caracterización de los dafleja en ese mismo artículo el concepto de seudonimización
tos clínicos a anonimizar con el fin de mantener la privacomo técnica para el tratamiento de datos personales que
cidad del paciente, incluido el caso de investigaciones que
garanticen que dichos datos no puedan atribuirse a un intehagan uso de datos médicos de pacientes como grupo vulresado en particular sin recurrir a información adicional. Los
nerable frente a los accesos o consultas del personal sanitadatos que puedan atribuirse a una persona física mediante
rio en general, y en la utilización de técnicas de big data en
la utilización de información adicional deben considerarse
como información sobre una persona física identificable y
Este artículo se organiza de la siguiente manera:
su tratamiento queda sometido a la protección de datos.
La sección 2 muestra un resumen del marco regulatorio; la Para determinar si una persona es identificable el RGPD dissección 3 presenta la metodología utilizada en este trabajo pone que deben tenerse en cuenta todos los medios a su aly el análisis de los datos obtenidos; y la sección 4 presenta cance, por ejemplo, la singularización, que pudiera utilizar el
responsable del tratamiento o cualquier otro individuo para
las conclusiones del estudio.
identificar directa o indirectamente a dicha persona. Para
determinar si existe una probabilidad razonable en la utili2. Marco regulatorio
zación de unos medios determinados para la identificación
En esta sección se recogen las referencias normativas tanto
de una persona física deben tenerse en cuenta todos los faca nivel nacional, comunitario e internacional sobre protectores objetivos, como los costes y el tiempo necesarios para
ción de datos distinguiendo entre ellas de un lado, las que
la identificación. Para ello se debe tomar en consideración
protegen los datos de salud y las que no, y, de otro lado,
tanto la tecnología disponible en el momento del tratamienlas que definen los atributos médicos que deben ser objeto
to como los avances tecnológicos. Y a continuación dispode anonimización de los tratamientos masivos de datos con
ne que, por lo tanto, los principios de protección de datos
el objetivo de favorecer la investigación y evitar los tratano deben aplicarse a la información anónima (información
mientos innecesarios de datos. Se pone así de relieve cómo
que no guarda relación con una persona física identificada
aquellas normativas que detallan los atributos médicos a
o identificable), o a los datos convertidos en anónimos de
anonimizar aportan un mayor grado de seguridad jurídica
forma que el interesado a quien se refieren no sea, o ya no
al desarrollo del tratamiento masivo de datos y a la internet
resulte, identificable. En consecuencia, el Reglamento no
afecta al tratamiento de dicha información anónima, ni a los
En Europa, el recientemente aprobado Reglamento general relacionados con fines estadísticos y de investigación pero sí
de protección de datos, de 26 de abril de 2016, (en adelan- a los datos seudonimizados que son los que regula.
Otras referencias que encontramos en el RGPD a seudonimización son el artículo 32 que se refiere a la seguridad de
los datos. Éste, dispone que teniendo en cuenta el estado de
la técnica, los costes de aplicación, la naturaleza, el alcance,
el contexto, los fines del tratamiento, así como el resto de
probabilidad y gravedad variables, para los derechos y libertades de las personas físicas, el responsable y el encargado
del tratamiento aplicarán medidas técnicas y organizativas
apropiadas para garantizar un nivel de seguridad adecuado
al riesgo. Ello incluiría incluso y según corresponda, la seudonimización y el cifrado de datos personales.
Sudáfrica con su ley Electronic communications and transactions act, 2002 aprobada el 31 de julio de 2002 (South
Africa, 2002) y Marruecos con Loi nº 09-08 relative à la
protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel, de 18 de febrero
de 2009 (Maroc, 2009b) y su desarrollo con el Décret nº
2-09-165 du 25 joumada I 1430 (21 mai 2009) pris pour
l’application de la loi nº 09-08 relative à la protection des
personnes physiques à l’égard des traitements des données
à caractère personnel, de 21 de mayo de 2009 (Maroc,
Por su parte, el artículo 40 del RGPD dedicado a los códigos
de conducta recoge una referencia expresa a la seudonimización de los datos. Así, indica que las asociaciones y otros
organismos representativos de categorías de responsables
o encargados del tratamiento, podrán elaborar códigos de
conducta o modificar/ampliar dichos códigos con el propósito de especificar la aplicación de disposiciones del Reglamento, por ejemplo, la seudonimización de datos personales.
En Europa, Finlandia, Lituania e Islandia han aportado campos médicos protegidos que no habían sido contemplados
en la Directiva 95/46/CE (Europa, 1995), que ha sido derogada por el RGPD con efecto a partir del 25 de mayo de 2018.
En Finlandia la ley Personal data act 523/1999 (Finland,
1999) en su capítulo 3 sección 11 indica qué tipo de datos
médicos se deben proteger: el estado de la salud, enfermedad o discapacidad y tratamientos. En Lituania la ley Law
on legal protection of personal data n. I-1374 (Lithuania,
1996) especifica los datos de la salud descomponiéndolos
en el estado, diagnóstico, pronóstico y tratamiento. Islandia,
aunque no pertenece a la Unión Europea, en su normativa
Act on the protection of privacy as regards the processing of
personal data (Iceland, 2000) incluye datos de consumo de
alcohol, de narcóticos y de drogas.
Los modelos cualitativos en el ámbito
de protección de datos médicos pueden
ser instrumentos de gran utilidad en la
protección de datos relacionados con la
En materia de protección de datos a nivel nacional de España se debe atender a la Ley orgánica 15/1999, de 13 de
diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal, en
adelante LOPD (España, 1999), y al Real decreto 1720/2007,
de 21 de diciembre, por el que se desarrolla el Reglamento
de la LOPD, en adelante RDLOPD (España, 2007). La LOPD
no concreta los atributos clínicos que componen el grupo
de datos de la salud a un nivel tal que permita identificarlos para seguir un proceso de anonimización. Por su parte,
el RDLOPD en su artículo 5.1.g define los datos de carácter
personal relacionados con la salud como “las informaciones
concernientes a la salud pasada, presente y futura, física o
mental, de un individuo. En particular, se consideran datos
relacionados con la salud de las personas los referidos a su
porcentaje de discapacidad y a su información genética”.
Aunque la definición de datos de la salud no acaba de indicar qué tipo de campos de información son considerados
datos relacionados con la salud, cita dos posibles categorías:
a) los atributos relacionados con la discapacidad
b) la información genética.
Debido a la falta de identificación de atributos médicos que
deberían ser anonimizados en la normativa aplicable a nivel
europeo y nacional, hemos llevado a cabo un análisis de la
normativa internacional en protección de datos para conocer los datos médicos que son protegidos en otros países
con el fin de obtener el conjunto total de datos médicos potencialmente anonimizables y analizarlos para adaptarlos al
caso español. Tras el análisis de la legislación en esta materia
a nivel internacional se obtuvieron 122 atributos médicos.
En África las legislaciones de protección de datos que han
aportado nuevos atributos médicos al estudio han sido
En Oceanía, Australia dispone de la ley Privacy act n. 119
of 1988 (Australia, 1988) en la que se han ido realizando
modificaciones hasta el 12 de marzo del 2014. En esta ley
quedan definidos los campos que pertenecen a la información identificable sobre un individuo y un conjunto de datos
que se considera como información médica.
En América, se evidencia una gran diferencia entre la normativa relativa a protección de datos de América del Norte y
la del resto del continente. Las leyes de protección de datos
a) Privacy act de 1985 (Canada, 1985) y
b) Personal information protection and electronic documents act, de 1 de junio de 2000 (Canada, 2000);
En los Estados Unidos, con la Health insurance portability
and accountability act (conocida como Hipaa), de 21 de
agosto de 1996 (United States, 1996), se definieron qué datos son los que están englobados en la categoría de datos
personales. En ese país se proporciona un listado de campos
de información médica que deben ser protegidos. En América Central y América del Sur, la definición tiene un nivel de
abstracción significativo tal y como ha sucedido en Europa
con la Directiva 95/46/CE (Europa, 1995). Sin embargo, el
país Trinidad y Tobago con su Act No. 13 of 2011, aprobada
el 3 de junio de 2011 (Trinidad and Tobago, 2011) y el estado mexicano de Nuevo León con la Ley de transparencia y
acceso a la información del Estado de Nuevo León con una
última reforma de 17 de septiembre de 2012 (Nuevo León,
2008), incluyen unos atributos médicos dentro de la definición de datos personales de la salud.
Tras realizar este análisis exhaustivo de la normativa nacional e internacional sobre protección de datos, se han obtenido las siguientes conclusiones:
- Existen países con leyes de protección de datos personales que no contemplan los datos de salud como datos a
proteger. Sin embargo, son una minoría a nivel mundial.
- Hay una gran mayoría de países que en sus leyes de protección de datos han reutilizado el concepto de protección
de datos de la salud de otras instituciones. Sin embargo,
no han definido qué datos personales se consideran como
datos personales sanitarios. Entre ellos destacamos España con su LOPD.
- Existe un número reducido de países que incluyen en su
ley de protección de datos aquellos datos personales relativos al campo de la salud. Además, incluyen una serie
de campos que deben ser protegidos dentro del campo
sanitario para garantizar la protección del individuo frente
a su identificación.
Una taxonomía es una clasificación construida sobre una
base sólida de revisión del marco teórico y empíricamente
validada (Lai; Cheng; Yeung, 2004). Para validar empíricamente las taxonomías suele utilizarse el análisis de datos
multifactorial, ya que permite reconocer las similitudes entre cada una de las variables o atributos, y agruparlos en
categorías. Por ello, en este trabajo se ha realizado una revisión sistemática de los estudios relacionados que, posteriormente se ha validado con expertos utilizando técnicas
cualitativas y cuantitativas.
En primer lugar, el estudio de la legislación y de los trabajos
dio lugar a un conjunto inicial de 122 atributos médicos (Lozoya-de-Diego; Villalba-de-Benito; Arias-Pou, 2016). Dado
que estos atributos se recogieron de trabajos internacionales, se llevó a cabo un proceso de adaptación y filtrado de
los mismos a través: primero de una revisión interna para
identificar duplicados y renombrar cuando fuera necesario
y, posteriormente de consultas a expertos usado métodos
cualitativos y cuantitativos. Con el fin de obtener una visión
más amplia y resultados que reflejaran de forma más precisa la visión de todos los actores involucrados en el proceso,
se recogió la perspectiva tanto de personal sanitario, como
de personal informático trabajando en el área de la salud.
Para apoyar el proceso de revisión interna de atributos se
utilizó el Real decreto 1093/2010, de 3 de septiembre (España, 2010), por el que se aprueba el conjunto mínimo de
datos de los informes clínicos en el Sistema Nacional de Salud. Este Real decreto en su artículo 3 y en los anexos aporta el listado de campos médicos que como mínimo deben
contener una serie de documentos clínicos, lo que permitió
apoyar la decisión sobre qué atributos son utilizados a nivel
En la revisión interna se llevó a cabo un proceso de consultas
a expertos tanto cualitativas como cuantitativas. En primer
lugar, se utilizaron técnicas cualitativas realizando entrevistas estructuradas a personal sanitario, personal informático
involucrado en procesos médicos e investigadores del área.
Los entrevistados eran:
- cuatro médicos (uno de medicina interna, un forense, un
psicólogo y un urólogo);
- dos investigadores del área de informática aplicada a la
salud, y
- un informático del área de salud.
Tras esta revisión interna, el número de atributos clínicos se
redujo a 88.
Finalmente, con el fin de confirmar los atributos y obtener
los esenciales, se llevó a cabo una investigación cuantitativa
usando como instrumento el cuestionario para la recogida
de información sobre los atributos médicos. Dado que el
objetivo era confirmar los atributos se llevaron a cabo diferentes análisis estadísticos basados en el estudio de las
correlaciones entre las variables. Además, se comprobó la
fiabilidad del cuestionario para validar la consistencia interna del mismo. Posteriormente se aplicó análisis multifactorial con el fin de reducir las redundancias de los atributos
bajo análisis y obtener una clasificación de los mismos. En
las siguientes secciones se presentan las fases del proceso
de investigación utilizados en este trabajo.
El modelo propuesto puede ser incorporado en tecnologías de análisis masivas
de datos, tales como big data, para facilitar de forma significativa la manipulación de la ingente cantidad de datos
3.1. Recogida de datos
Tomando como base el conjunto de 88 atributos médicos ya
depurado, se elaboró un cuestionario con el propósito de
recoger la opinión de los expertos para su posterior análisis
estadístico. El cuestionario constaba de dos partes: una sección inicial en la que se explicaba el objetivo del estudio y se
recopilaban los datos demográficos de los encuestados con
el fin de confirmar el nivel de conocimiento de los profesionales invitados a participar en el estudio; y la sección principal con las preguntas asociadas a los atributos médicos obtenidos de la revisión bibliográfica tras el análisis interno y
el estudio preliminar con expertos. Dado el gran número de
atributos, con el fin de hacer más comprensible al encuestado esta sección, los atributos se clasificaron en categorías.
Dichas categorías fueron validadas por el grupo de expertos
a través del análisis cualitativo resultando finalmente en las
siguientes: datos personales, datos de dispositivos implantados y datos médicos. Se utilizó una escala de 5 puntos tipo
Likert desde 1 (nunca o casi nunca) a 5 (siempre). Al final
de todas las preguntas se disponía de un espacio en blanco
para que el participante pudiera sugerir atributos médicos
no recogidos en el cuestionario y que considerase de importancia en el estudio.
Debido a que una parte importante del proceso está basada
en la recogida de los datos, se deben controlar los perfiles
de los profesionales invitados a complementar el cuestionario. Por este motivo los cuestionarios se elaboraron en dos
aplicaciones web con acceso restringido y con garantías de
anonimato para los participantes. Los encuestados fueron
invitados específicamente a instancias de su perfil durante
eventos, desde los contactos obtenidos del Catálogo Nacional de Hospitales del Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad (España, 2015) y con la colaboración de las
asociaciones profesionales como la Asociación de Técnicos
de Informática o la Asociación Profesional Española de Privacidad. Para excluir los cuestionarios de los participantes
que no cumplieran con el perfil sanitario, se incluyeron los
El proceso de recogida de datos recopiló un total de 169
cuestionarios de los cuales 120 eran cuestionarios completos y válidos por lo que el margen de error fue del 7,5% con
un intervalo de confianza del 90%. La mayoría de los encuestados tenían entre 36 y 49 años (42,37%) o de 50 a 65 años
(33,89%). El sector más representado por los encuestados el
de salud pública (55,93%) seguido del sector de educación
y formación (12,71%). La muestra estaba homogéneamente
balanceada en relación a la especialidad médica de los profesionales de la salud. Además, los profesionales contaban
con alta experiencia en su trabajo (41,52%). En relación a
la protección de datos, la mayoría de los encuestados tenía un nivel de familiaridad de usuario/paciente (64,41%);
disponiendo el 42,37% de formación a nivel básico en esta
materia y el 27,12% nivel alto o de responsable de ficheros de datos. Por último, casi la mitad de los profesionales
encuestados se dedicaba al cuidado de pacientes (49,15%),
seguidos por personal dedicado a la investigación en el área
de la salud (14,41%).
Además, se incluyó una pregunta adicional al cuestionario
con el fin de saber, desde el punto de vista de los expertos,
la importancia de disponer de un modelo de atributos con
datos médicos personales que puedan vulnerar la privacidad de los pacientes/usuarios. Los resultados mostraron
que para el 51% de los encuestados es muy importante disponer de un modelo de este tipo, mientras que el 32% consideran que es indispensable. Podemos, por tanto, concluir
en la alta utilidad de disponer de un modelo de atributos
médicos personales que contengan información sensible
del usuario/paciente a proteger a partir del cual los profesionales de la salud puedan determinar cuáles son realmente necesarios y deben ser protegidos, y cuáles no y, por
tanto, deben eliminarse.
No se debe ignorar el uso y aplicación de
técnicas de ciberdefensa en tecnologías
de tratamiento masivo de datos para minimizar los riesgos asociados a la fuga de
3.2. Análisis de los datos
El análisis estadístico se llevó a cabo con el programa SPSS
versión 22. En primer lugar como medida de control se hizo
un análisis exploratorio con el fin de detectar posibles errores durante la recogida de datos, así como para comprobar
la viabilidad del análisis factorial. Posteriormente se hizo un
análisis descriptivo de todas las variables o atributos médicos del estudio (medias, desviación estándar, mediana, mínimo y máximo y las frecuencias absolutas y relativas). Además, se realizó una revisión de los diagramas de caja para
determinar los errores de entrada de datos y el coeficiente
de variación para comprobar la homogeneidad de los datos.
Como resultado de este análisis se eliminaron 37 atributos
médicos por tener todos ellos una baja importancia según
los expertos (media inferior a 2, mediana menor o igual a 2
y moda de 1).
Posteriormente se llevó a cabo una exploración preliminar
de las relaciones entre los atributos a través del análisis de
la matriz de correlación usando el coeficiente de Pearson. Se
considera que existe correlación entre las variables, cuando
los valores del coeficiente de Pearson son superiores a 0,30
y los determinantes de matrices cercanos a 0 (Hair et al.,
1998). En nuestro estudio, el análisis de la matriz de correlación resultó en variables correladas al arrojar valores superiores a 0,30 del coeficiente de Pearson y determinantes con
valores positivos y cercanos a 0. Por lo tanto, se confirma
que se puede aplicar el análisis factorial.
Se ha obtenido una taxonomía de los datos personales a proteger sobre la salud
y bienestar de los individuos, basada en
los marcos legales internacionales y artículos y trabajos relacionados
Con el objetivo de verificar la fiabilidad del cuestionario se
llevó a cabo un análisis del coeficiente alfa de Cronbach,
calculándolo tanto para el total del cuestionario, como para
cada una de las categorías o dimensiones consideradas. Dicho análisis permite verificar que todos los factores (atributos médicos, en nuestro caso) miden el mismo concepto, así
como si los resultados son precisos y consistentes. Convencionalmente el mínimo utilizado para el coeficiente alpha de
Cronbach como aceptable está establecido como 0,7, siendo considerados los valores por encima de 0,8 como buena
fiabilidad, y 0,9 como excelente (Tabachnick; Fidell, 2006).
Como se puede observar en la tabla 1, para todas las variables los coeficientes alfa están comprendidos entre 0,880 y
0,964, demostrando así, una alta consistencia y fiabilidad.
Por otra parte, la validez del constructo es el grado en el que
el instrumento (cuestionario) mide aquello para lo que fue
diseñado. Para medir la validez se utilizó análisis factorial
exploratorio que, además, permite identificar la estructura
subyacente de las relaciones entre las variables, obteniendo
así una validación predictiva del modelo. Antes de aplicar
dicho análisis es necesario verificar que se cumplen las condiciones para ello. El índice Kaiser-Meyer-Oklin, o KMO, y
el test de esfericidad de Bartlett son las medidas utilizadas
en este caso. El índice KMO mide la relación entre las variables. El valor mínimo comúnmente aceptado para dicho
índice es 0,5, considerando buenos valores a aquellos entre
0,7 y 0,8, y meritorios los superiores a 0,8 (Punter; Solingen;
Trienekens, 1997). En relación con el test de esfericidad de
Bartlett el modelo es significativo para p-valores menores
de 0,05. Como puede verse en la tabla 1, los valores de KMO
se encuentran entre 0,807 y 0,826 y el test de esfericidad
de Bartlett es en todos los casos inferior al valor mínimo de
referencia. En ese caso, se concluye por tanto que puede
aplicarse el análisis multifactorial.
La tabla 1 muestra el resultado final tras aplicar el análisis
factorial exploratorio. Como el objetivo era reducir los atri-
Tabla 1. Resumen de análisis factorial exploratorio
Datos de envejecimiento
Edad o elemento indicativo de edad
Estado de enfermedad
Información recolectada durante el servicio sanitario
Fecha de tratamiento
Información psiquiátrica
Salud mental (otra información mental no recogida en
anteriores campos)
Códigos de diagnosis
Códigos de tratamiento
Número de registros de ensayos clínicos
Laboratorios que analizaron las pruebas médicas
Fecha de recogida de muestras
Otra información médica
Medidas corporales (talla, peso)
Salud física (otra información física no recogida en anteriores campos)
Términos médicos que identifican patologías no habituales
Sig 0,000
chi.square 1.962,729
chi-square 5.035,253
gl 1275
Chi-square 8.329,498
Tabla 2. Taxonomía de datos médicos de carácter personal
butos eliminando duplicidades, se aplicó rotación Varimax
con normalización de Kaiser y el criterio de los eigenvalues
(Hair et al., 1998) para decidir qué factores o atributos mantener. El valor de corte utilizado para mantener un factor
fue 0,32 (Tabachnick; Fidell, 2006). Como resultado de ello,
las categorías iniciales fueron subdivididas a su vez en otras
categorías o componentes que a su vez fueron renombradas
según los atributos que contenían, dando lugar a la taxonomía de atributos médicos personales para el caso de España
que se muestra en la tabla 2. Así, la taxonomía queda definida por 2 dominios, datos personales y datos médicos, y cada
uno de ellos, por 4 y 6 dimensiones.
Se requiere de una concienciación de los
profesionales de la salud y usuarios finales sobre la importancia de proteger la
información personal de salud
un escenario de 9 dimensiones y 122 items, a 2 dimensiones
y 88 items. Por consiguiente, se ha logrado una reducción
de un 27,86% de las variables. Con ello, se ha obtenido una
taxonomía de atributos médicos que deben ser protegidos
mediante técnicas de anonimización. La utilización de dicha
taxonomía permitirá no sólo mejorar la privacidad del paciente sino, además, mejorar el tiempo de análisis de cada
proceso de anonimización propuesto por el Grupo de trabajo del Artículo 29, así como limitar la pérdida de información relevante debida a una mala elección de los atributos
a anonimizar.
Otra posible aplicación de la taxonomía aquí presentada es
la de la concienciación del personal de salud y del usuario
en general sobre la importancia de mantener la privacidad
de los datos personales. La extensión de tecnologías big
data e IoT hacen que el entorno en el que estos datos son
manipulados sea cada vez menos restringido, lo que conlleva a un peligro de privacidad para el usuario de datos catalogados como de nivel alto de protección. Se hace necesario, por tanto, una mayor transparencia por parte de los
proveedores de estos servicios y un empoderamiento digital
del usuario, dotándole de herramientas que le permitan conocer el grado de información que está compartiendo en
cada momento, así como la posibilidad de modificación y
eliminación de esos datos. La Unión Europea, por su parte,
ya está tomando medidas al respecto a través del Grupo de
trabajo del Artículo 29 (Europa, 2014) enviando notificaciones formales a los proveedores para que se ajusten a las
leyes de protección de datos, como es el caso de Microsoft
Windows 10 en Francia (France, 2016).
Por último, resaltar el valor de la taxonomía propuesta de
atributos clínicos como pilar base para la creación de futuros modelos más robustos y amplios no sólo para la protección de datos clínicos, sino para cualquier otra área relacionada con las tecnologías de uso masivo de datos.
Los modelos cualitativos en el ámbito de la protección de datos médicos pueden ser instrumentos de gran importancia
en la protección de datos. Sin embargo, la caracterización,
diseño, adaptación y desarrollo de un modelo cualitativo
que simule el comportamiento de un proceso de anonimización de atributos clínicos no es un trabajo sencillo dada la
gran cantidad de factores involucrados en el mismo, como
son las legislaciones existentes, zonas geográficas, tipos de
pacientes, tecnologías utilizadas o umbrales biométricos.
Ello hace fundamental disponer de una taxonomía con los
datos médicos a proteger adaptados al país o zona geográfica en donde va a ser aplicado.
1. Vinculabilidad. Palabra extraída del documento aunque
no existe en español (Grupo de trabajo sobre protección de
datos del artículo 29, 2014).
En base al amplio conjunto de referencias de la bibliografía
se ha conceptualizado, construido, refinado y validado una
taxonomía de atributos clínicos. Para ello, se ha recogido la
opinión de expertos acerca de los atributos utilizados a nivel nacional y, a continuación, se han analizado estos datos.
Como resultado hemos obtenido una taxonomía que permite reducir un conjunto inicial de atributos médicos, así como
identifica aquellos que tienen que someterse a procesos de
anonimización para mantener la privacidad de los pacientes
en el ámbito de la salud. Este diseño ha permitido pasar de
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Informe sobre el uso de las bases de datos del sistema sanitario
DISOCIACIÓN/ANONIMIZACIÓN DE LOS DATOS DE SALUD
El impacto del big data en la sociedad de la información. Significado
2. Minería de datos

References: Artículo 29
 artículo 4
 artículo 32
 artículo 40
 Real decreto 
 artículo 5
 Real decreto 
 Real decreto 
 artículo 3
 Artículo 29
 Artículo 29
 artículo 29