caso de uso
Privacidad extrema: datos de salud en MediTrack — Mundo Real
Caso de uso 6: Industria: Salud. Nivel: Mid-Senior. 8 lecciones. GDPR categoria especial, k-anonymity, RLS, audit trail.
Bienvenido a MediTrack
Conoce la plataforma de telemedicina, el equipo, los 500K pacientes con datos de categoría especial GDPR y la regulación que puede cerrar la empresa.
Día 1 -- Derecho al olvido en datos de salud
Un paciente ejerce su derecho al olvido. Inventarias sus datos en 6 tablas, diseñas el proceso de borrado selectivo respetando excepciones legales sanitarias y generas evidencia auditable.
Día 2 -- Anonimización avanzada para investigación médica
El Dr. Martin necesita un dataset para su estudio de adherencia. Implementas k-anonymity con k=5, generalización progresiva de quasi-identificadores y verificación automática antes de entregar.
Día 3 -- Audit trail inmutable de accesos a datos
Nuevo requisito regulatorio: registrar TODOS los accesos a datos de pacientes en una tabla append-only con triggers automáticos en PostgreSQL. SLA: responder a la AEPD en menos de 72 horas sobre cualquier acceso.
Día 3 (tarde) -- El incidente de acceso no autorizado
Javier accedió a datos de pacientes sin autorización. El audit trail que acabas de implementar lo detecta. Gestión del incidente en tiempo real: contención, investigación, documentación y decisión sobre notificación a la AEPD.
Día 4 -- Row-level security y data masking post-incidente
Después del incidente de Javier, implementas Row-Level Security en PostgreSQL para que cada rol solo vea los datos que necesita. Además, configuras dynamic data masking para entornos de desarrollo y staging.
Día 5 -- Presentación al compliance board y consent management
Viernes: presentas la arquitectura de gobernanza al board (CEO, DPO, abogada externa, Director Médico). Además implementas un pipeline consent-aware que respeta automáticamente las preferencias de cada paciente.
Retrospectiva -- Skills ganadas, impacto social, preparación SmartFactory
Reflexión sobre la semana: responsabilidad de trabajar con datos de salud, skills técnicas ganadas, impacto social del trabajo, y preparación para el siguiente reto en SmartFactory (IoT industrial).