Implementación de un software Open Source para procesos de anonimización y pseudoanonimización de muestras médicas en el Laboratorio clínico GB-LAB de la ciudad de Guayaquil.

Abstract

PDFEste proyecto se centró en implementar un software de anonimización y pseudoanonimización en el Laboratorio Clínico GB-LAB de la ciudad de Guayaquil, con el propósito de mejorar la protección de datos médicos sensibles y cumplir con las normativas de privacidad. El marco teórico se basó en una revisión de herramientas de código abierto como ARX, Amnesia y OpenPseudonymiser, permitiendo un análisis comparativo para determinar la opción más adecuada. La importancia de este trabajo radica en su contribución a la seguridad de la información médica, asegurando la confidencialidad e integridad de los datos en el entorno clínico. El estudio incluyó la selección y evaluación de herramientas, la integración de ARX en el laboratorio, la capacitación del personal y la validación de la efectividad del software mediante revisiones de expertos y pruebas de aceptación. Los resultados destacaron a ARX por su avanzada capacidad de anonimización, facilidad de uso e integración eficiente, superando a las demás herramientas. Este proyecto establece una base sólida para futuras investigaciones en el ámbito de la anonimización de datos médicos, aportando significativamente a la protección de la información en contextos clínicos.This project focused on implementing anonymization and pseudonymization software in the GB-LAB Clinical Laboratory in the city of Guayaquil, with the aim of enhancing the protection of sensitive medical data and complying with privacy regulations. The theoretical framework was based on a review of open-source tools such as ARX, Amnesia, and OpenPseudonymiser, enabling a comparative analysis to determine the most suitable option. The importance of this work lies in its contribution to the security of medical information, ensuring data confidentiality and integrity in the clinical environment. The study included the selection and evaluation of tools, the integration of ARX into the laboratory, staff training, and validation of the software's effectiveness through expert reviews and acceptance testing. The results highlighted ARX for its advanced anonymization capabilities, ease of use, and efficient integration, outperforming the other tools. This project establishes a solid foundation for future research in the field of medical data anonymization, significantly contributing to information protection in clinical contexts