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Cómo hacer un POC de anonimización: 100 a 200 documentos reales y recall por entidad
Un plan práctico para evaluar herramientas de anonimización sobre tus propias historias clínicas: muestreo, anotación, métricas por tipo de entidad y el criterio de aceptación que tu comité necesita.
Por qué con tus propios documentos
Los benchmarks públicos usan otros hospitales, otras plantillas y a menudo casos sintéticos, muchos en español de España. Tus exportaciones de historia clínica tienen sus propios encabezados, abreviaturas y formatos de identificador. El único número que predice el comportamiento en producción es el que se mide sobre tus documentos.
Paso 1: muestrear
- Toma documentos de las fuentes con más volumen: epicrisis, evoluciones, remisiones, formatos escaneados.
- Mezcla PDF nativos y escaneados en la proporción en que realmente los recibes.
- Entre 100 y 200 documentos suele bastar para ver dónde falla una herramienta; agrega más para tipos de documento poco frecuentes.
Paso 2: anotar
Dos personas anotan de forma independiente y luego resuelven los desacuerdos. Para cada fragmento registra el tipo de entidad: nombre, cédula, historia, EPS, dirección, fecha, teléfono, correo, institución y cualquier tipo propio que te importe. Mantén la guía de anotación corta y por escrito.
Paso 3: correr las candidatas
Corre cada herramienta sobre el mismo set, on-premise, con la misma configuración que usarías en producción. Guarda las detecciones crudas, no solo la salida redactada, para poder calificarlas.
Paso 4: calificar por tipo de entidad
- Recall: de los identificadores que marcó una persona, ¿cuántos encontró la herramienta? Es la métrica de privacidad.
- Precisión: de lo que marcó la herramienta, ¿cuánto era realmente un identificador? Es la métrica de utilidad; la sobre-redacción destruye el sentido clínico.
- Reporta ambas por tipo de entidad. Un puntaje global esconde las fallas que importan.
Paso 5: acordar el criterio de aceptación
Escríbelo antes de ver resultados. Por ejemplo: recall de 99% o más en identificadores directos, medido sobre el set de validación, más muestreo humano mensual en producción. El marco legal está en Pseudonimizar vs. anonimizar: qué dicen la Ley 1581, HIPAA, GDPR y la LGPD.
Paso 6: decidir la política por entidad
Cuando confíes en la detección, decide qué pasa con cada tipo: tokenizar nombres, desplazar fechas, generalizar edades y municipios, redactar cédulas. Esa política, las métricas y el plan de muestreo son el documento que firma tu comité.
Hazlo con Velo
Un POC de Velo sigue exactamente este plan, en tu sede, en una a tres semanas, y termina con el recall por tipo de entidad y un informe para tu comité. Para la arquitectura que el POC protege, ver Cómo enviar historias clínicas a un LLM en la nube sin enviar al paciente.
Este artículo es información general, no asesoría legal.