Redacta: Uma Habilidade OpenClaw que Pseudonimiza Texto Clínico Antes de Chegar a um LLM

Se você está construindo um agente de IA que processa texto clínico, provavelmente está preocupado com vazamento de PHI para um modelo externo. Redacta, uma nova skill do OpenClaw, enfrenta isso de frente, pseudonimizando identificadores antes que eles saiam do seu ambiente.

O que o Redacta faz

Em vez de simplesmente excluir identificadores (o que destrói o contexto), o Redacta os substitui por pseudônimos consistentes. Por exemplo:

João Silva → PESSOA_001

Referências repetidas permanecem consistentes ao longo do documento, e o mapeamento pode ser usado posteriormente para restaurar o texto original, se necessário. Isso preserva o contexto útil, mantendo os dados do paciente locais.

Principais recursos da fonte

• Detecta nomes, datas, detalhes de contato e números de prontuário (MRNs).
• Substitui por pseudônimos determinísticos como PESSOA_001 — não um genérico [NOME].
• Mapeamento permite restauração de ida e volta do texto original.
• Executa inteiramente local — nenhum dado identificável é enviado a um modelo externo.
• Código aberto e empacotado como uma skill do OpenClaw.
• Ultrapassou 1.400 downloads no ClawHub.

Por que isso importa para fluxos de trabalho de agentes

Quando você envia texto clínico para uma API de LLM, você está expondo o que quer que esteja nesse texto. O Redacta permite transformar os dados primeiro, para que o modelo veja apenas pseudônimos. Para desenvolvedores em saúde ou qualquer lugar que lide com PII/PHI sensível, esta é uma forma prática de adicionar uma camada de privacidade ao seu pipeline de agente.

O Redacta está disponível em ClawHub e o código-fonte está em GitHub.

Se você tem usado regex caseiro para remover identificadores ou depende de serviços externos de limpeza, confira. A abordagem de pseudônimos consistentes é um meio-termo entre a redação completa e o texto bruto.