Anonimizzare un dataset di immagini diagnostiche in blocco significa applicare la de-identificazione a migliaia di serie e referti in una sola sessione. Il legame fra esami dello stesso soggetto si conserva senza il nome con le opzioni <strong>Retain UIDs</strong> e <strong>Retain Longitudinal Temporal Information</strong> dell'<strong>Allegato E di DICOM PS3.15</strong>. Su un lotto ampio il rischio va misurato sull'insieme, con i criteri di individuazione, correlabilità e deduzione del <strong>Parere 05/2014 del Gruppo di lavoro Art. 29 (WP216)</strong>. anonym.plus elabora l'intero archivio sul dispositivo; nessun file viene trasmesso.
Quando si applica
Un istituto di ricerca del Policlinico Umberto I deve de-identificare 10.000 serie TAC addominale per uno studio multicentrico europeo. Tutti i metadati DICOM e i referti PDF associati devono essere anonimizzati prima della consegna al partner.
Come lo gestisce anonym.plus
- Seleziona la cartella o l'archivio DICOM/PDF in anonym.plus.
- Configura le regole: tipo di documento, campi da rimuovere, azione.
- Avvia la sessione batch — il programma elabora ogni file in sequenza.
- Il log mostra lo stato di ogni serie: completata, con avvisi o con errori.
- Rivedi i file con avvisi prima di procedere alla consegna.
- Esporta il dataset anonimizzato — tutti gli originali restano sul dispositivo.
Cosa serve fornire
- Cartella con serie DICOM, PDF o mix di formati.
- Configurazione batch: regole di de-identificazione, azione per tipo di campo.
- Facoltativo: tabella di corrispondenza per ricollegare le serie in seguito.
Tipi di entità rilevati nei dati sanitari
| Categoria | Tipo di entità anonym.plus | Esempio |
|---|---|---|
| Pazienti (batch) | PERSON | 1.000+ soggetti → [PAZIENTE_N] |
| Date esami (batch) | DATE_TIME | 01/01/2020–31/12/2025 → [DATA_N] |
| Numeri cartella (batch) | MEDICAL_RECORD_NUMBER | Cart. XXXXX → [CARTELLA_N] |
| Codici fiscali (batch) | IT_FISCAL_CODE | 16 caratteri × N → [CF_N] |
| AccessionNumber (batch) | MEDICAL_RECORD_NUMBER | ACC-N → [ACC_N] |
| StudyInstanceUID (batch) | MEDICAL_RECORD_NUMBER | UID-N → [UID_N] |
Conformità raggiunta
- Coerenza degli identificatori di studio — su migliaia di serie il legame fra esami dello stesso soggetto va conservato senza il nome: le opzioni Retain UIDs e Retain Longitudinal Temporal Information dell'Allegato E di DICOM PS3.15 descrivono esattamente questo compromesso.
- Rischio di re-identificazione — il Parere 05/2014 del Gruppo di lavoro Art. 29 sulle tecniche di anonimizzazione (WP216) misura l'esito su tre criteri, individuazione, correlabilità e deduzione: su un lotto ampio il rischio si valuta sull'insieme, non sul singolo file.
- Consegna al partner — se il destinatario è fuori dallo Spazio economico europeo servono le garanzie degli artt. 44-46 GDPR, tipicamente le clausole contrattuali tipo della Decisione di esecuzione (UE) 2021/914; per l'uso secondario dei dati sanitari il quadro europeo si sta spostando sullo spazio europeo dei dati sanitari (EHDS).
- Responsabilizzazione — l'art. 5(2) GDPR chiede di dimostrare la conformità dell'intera catena: il lotto è elaborato in locale, con esito verificabile file per file e copie cifrate in AES-256-GCM + Argon2id.
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Limiti & avvertenze
I tag privati del costruttore non coperti da PS3.15 richiedono una revisione manuale dopo il lotto. Le annotazioni integrate nei pixel richiedono l'OCR dedicato: attivare l'opzione burned-in nella configurazione sequenza.
Domande frequenti
Quante serie posso elaborare in una singola sessione gruppo?
Non c'è un limite imposto dal software. La velocità dipende dall'hardware del tuo dispositivo. Dataset di 10.000+ serie sono stati elaborati con successo.
Posso mescolare DICOM e PDF nello stesso blocco?
Sì. Il programma rileva automaticamente il tipo di file e applica le regole appropriate per ciascun formato.
Come verifico che tutti i file siano stati de-identificati correttamente?
Il log lotto mostra lo stato di ogni file. I file con avvisi vengono marcati per revisione manuale prima della consegna.