La de-identificazione del dataset di ricerca rimuove gli identificatori dei partecipanti prima della condivisione o della pubblicazione. L'<strong>art. 89(1) GDPR</strong> e l'<strong>art. 110-bis del D.Lgs. 196/2003</strong> disciplinano il riutilizzo dei dati personali per finalità scientifiche. Dopo un'anonimizzazione efficace, il dataset esce dall'ambito del GDPR ai sensi del Considerando 26. anonym.plus tratta ogni file interamente offline.
Quando si applica
Il gruppo di ricerca vuole pubblicare i dati grezzi come open data. Nomi, codici fiscali e recapiti dei partecipanti devono essere rimossi prima della pubblicazione.
Come lo gestisce anonym.plus
- Carica il dataset (CSV, XLSX o JSON) in anonym.plus.
- Il programma analizza ogni colonna per gli identificatori diretti e quasi-identificatori.
- Esamina la selezione e conferma i campi sensibili.
- Scegli Sostituisci per token stabili o Elimina per cancellazione completa.
- Applica le regole all'intero dataset con un solo passaggio.
- Esporta il file ripulito: nessun dato ha lasciato il tuo dispositivo.
Cosa serve fornire
- Il dataset di ricerca (CSV, XLSX, JSON o TXT).
- Operatore: Sostituisci, Oscura o Elimina per colonna.
- Facoltativo: piano di anonimizzazione con elenco campi e strategie.
Tipi di entità rilevati nei dati sanitari
| Categoria | Tipo di entità anonym.plus | Esempio |
|---|---|---|
| Nome partecipante | PERSON | Marco Esposito → [PARTECIPANTE_1] |
| Codice fiscale | IT_FISCAL_CODE | SPSMRC80H01H501W → [CF] |
| EMAIL_ADDRESS | m.esposito@email.it → [EMAIL] | |
| Data visita | DATE_TIME | 22/04/2026 → [DATA_VISITA] |
| Indirizzo | LOCATION | Corso Buenos Aires 15, Milano → [INDIRIZZO] |
| ID record | MEDICAL_RECORD_NUMBER | RIC-2026-00789 → [ID_RECORD] |
Conformità raggiunta
- Garanzie per gli studi scientifici — l'art. 89(1) GDPR impone misure tecniche e organizzative adeguate, in primo luogo minimizzazione e pseudonimizzazione, ogni volta che le finalità possono essere raggiunte senza identificare l'interessato.
- Ricerca medica in Italia — l'art. 110 del D.Lgs. 196/2003 ammette il trattamento per scopi di ricerca medica, biomedica ed epidemiologica anche quando informare gli interessati risulta impossibile o comporta uno sforzo sproporzionato, previa consultazione preventiva del Garante; l'art. 110-bis disciplina il riutilizzo per finalità scientifiche o statistiche.
- Regole deontologiche — il trattamento a fini statistici o scientifici segue le regole deontologiche approvate dal Garante il 19 dicembre 2018, richiamate dall'art. 106 del D.Lgs. 196/2003: il loro rispetto è condizione di liceità del trattamento.
- Uscita dall'ambito — il dataset è anonimo solo quando isolamento, collegabilità e inferenza non sono più ragionevolmente possibili, secondo il Considerando 26 GDPR e i criteri del Parere 05/2014 del Gruppo di lavoro Art. 29 sulle tecniche di anonimizzazione. Elaborazione 100% locale, copie di lavoro cifrate con AES-256-GCM + Argon2id.
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Limiti & avvertenze
La combinazione di variabili rare (età, patologia, regione geografica) può consentire la re-identificazione anche senza identificatori diretti. Valuta un'analisi del rischio di re-identificazione prima della pubblicazione.
Domande frequenti
Il GDPR Art. 89 esonera la sperimentazione dagli obblighi GDPR?
Fornisce deroghe specifiche per il trattamento a fini di studio, ma non esime dall'obbligo di adottare misure tecniche adeguate, inclusa l'anonimizzazione.
Quando un dataset è veramente anonimo?
Quando la re-identificazione è praticamente impossibile, tenendo conto di tutte le tecniche ragionevolmente disponibili, come stabilisce il Considerando 26 GDPR.
Il Provvedimento Garante 9/2016 si applica alla pubblicazione di dati?
Sì. Il provvedimento disciplina la pubblicazione di dati per indagine scientifica e richiede misure idonee a ridurre il rischio di re-identificazione.