Auditoría Abierta al Ministerio Público Fiscal de CABA
Propósito e Hipótesis de Investigación
Este proyecto nace a partir de la denuncia penal por la muerte de Margarita Leonor Kuchasky dentro del Hospital General de Agudos Dr. Parmenio Piñero (CABA) el 28 de abril de 2020 luego de la "expulsión" del hijo el 25 de marzo de 2020. Lo que inicialmente se presentó ante la justicia como una investigación por abandono de persona e irregularidades médicas derivó en un entramado de más de una veintena de expedientes, denuncias cruzadas y resoluciones judiciales.
A través del análisis sistemático y cruzado de las actuaciones, el proyecto busca responder dos interrogantes centrales:
¿Opera el Ministerio Público Fiscal de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (MPF CABA) como un engranaje corporativo o una asociación ilícita orientada a garantizar la impunidad y el encubrimiento sistemático de delitos estatales? Y a su vez: ¿operaría en estas supuestas condiciones cuasi-mafiosas únicamente durante la gestión del actual Ministro de Justicia o continúa operando de la misma forma?
A lo largo del proceso, los expedientes evidencian un patrón reiterado:
- Desestimaciones y archivos inmediatos bajo fórmulas prearmadas (atipicidad manifiesta, principio de oportunidad o supuesta cosa juzgada).
- Omisión deliberada de medidas de prueba esenciales, como la realización de la autopsia judicial o el secuestro oportuno de registros clínicos.
- Contradicciones insalvables entre funcionarios y médicos, utilizando la pandemia de COVID-19 alternativamente como motivo para no investigar y a la vez negando el contagio en las resoluciones.
- Mutilación y sustracción de prueba documental, incluyendo la desaparición de más de 90 fojas de la historia clínica original.
- Criminalización de la víctima/denunciante, abriendo causas en su contra por hostigamiento mientras se cerraban todas las denuncias hacia los efectores públicos.
Metodología e Ingeniería de Datos Judiciales
Para analizar este volumen de información sin sesgos, sin pérdida de contexto y permitiendo la auditoría automatizada mediante Inteligencia Artificial (LLMs), se diseñó un pipeline de extracción, procesamiento y estructuración multimodal de toda la evidencia documental:
Digitalización profunda y normalización (PDF a Markdown)
- Todos los documentos oficiales (cédulas de notificación, resoluciones, decretos de archivo, dictámenes de fiscalías de cámara y correos electrónicos institucionales de
@fiscalias.gob.ar) fueron convertidos de PDFs a formato Markdown (.md) limpio y semántico. - Cada documento cuenta con un encabezado estructurado de metadatos (frontmatter YAML) que fija fechas ciertas, números de caso (MPF), denuncias de origen (DEN) y cadena de custodia digital, eliminando el ruido visual para su indexación en motores de búsqueda de texto completo (FTS5) y agentes de IA.
Análisis forense de la Historia Clínica (Doble modelo de visión)
La historia clínica médica representó un desafío técnico crítico debido a la presencia de manuscritos ilegibles, sellos superpuestos y alteraciones en la foliación:
- Paginado a imágenes de alta definición: Cada foja del expediente PDF se convirtió en una imagen individual optimizada, permitiendo auditar la foliación manuscrita en los círculos originales (
fojas/). - Transcripción multimodal cruzada: Cada imagen fue procesada de manera independiente por dos modelos de inteligencia artificial con capacidades de visión. Esto permitió cotejar lecturas dudosas, capturar con precisión indicaciones de enfermería, horarios y evoluciones médicas, y documentar de forma irrefutable qué fojas faltaban o habían sido suprimidas.
- Control y cotejo ortográfico: Se desarrollaron herramientas de validación léxica para contrastar los términos médicos contra las imágenes originales y descartar artefactos de OCR.
Procesamiento multimodal de evidencia complementaria
- OCR temporal de videos: Procesamiento cuadro a cuadro y extracción de marcas temporales en los registros en video del hospital.
- Transcripciones de audio: Desgrabación estricta y sincronizada de llamadas, testimonios y comunicaciones.
- Fotografías y material pericial: Catalogación, descripción y vinculación con los hechos correspondientes.
Anonimización y Protección de Datos Personales (Redacted)
Para hacer posible la publicación abierta del caso sin vulnerar la privacidad de personas particulares ni infringir normas de protección de datos:
- Se implementó un sistema de anonimización determinista basado en un diccionario de reglas (
anonimizar.yaml). - En los archivos de texto (
.md), los datos personales de denunciantes, testigos y domicilios particulares fueron sustituidos por etiquetas estandarizadas (ej.<dni01>,<telefono01>). - Anonimización vectorial en PDFs (
redactar_pdf.py): Para los documentos PDF originales, se desarrolló una herramienta que interviene directamente en los streams de texto vectorial del PDF, reemplazando la información sensible respetando la tipografía original, los anchos de glifo y la maquetación del documento oficial, garantizando que el archivo siga siendo visualmente idéntico y fidedigno sin exponer datos personales.
Disponibilidad Pública y Datos Abiertos en GitHub
A diferencia de los expedientes judiciales tradicionales que quedan ocultos en despachos o sistemas cerrados, toda la evidencia preprocesada, transcrita y estructurada se encuentra disponible públicamente en repositorios de GitHub bajo la organización Justicia para Margarita:
- Repositorios individuales clasificados por expediente (
mpf*yden*). - Documentos listos para clonar, auditar o alimentar pipelines de investigación periodística, académica o legal.
- Código abierto de las herramientas y scripts utilizados para descargar, indexar, buscar y verificar la evidencia.
Este repositorio es una herramienta abierta de rendición de cuentas (accountability) para que cualquier ciudadano, periodista o profesional del derecho pueda auditar, con pruebas en mano, el funcionamiento real de la justicia penal en la Ciudad de Buenos Aires.