Ospedali Sotto Attacco Cyber: Come Simuliamo il Caos per Proteggere i Pazienti

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che mi sta molto a cuore e che, francamente, dovrebbe preoccupare un po’ tutti noi: la sicurezza digitale dei nostri ospedali. Immaginate la scena: un ospedale moderno, super tecnologico, dove macchinari all’avanguardia e sistemi informatici lavorano insieme per curarci al meglio. Bello, vero? Ma cosa succede se questi sistemi vengono presi di mira da un attacco informatico? Il rischio non è solo perdere dati, ma mettere a repentaglio la vita stessa dei pazienti.

Ricordo ancora l’attacco ransomware all’Ospedale Universitario di Düsseldorf nel 2020. Un errore degli hacker, che pensavano di colpire l’università e non l’ospedale, ma che ha paralizzato il pronto soccorso e gran parte delle infrastrutture per settimane. Questo evento, e molti altri simili, mi ha fatto riflettere profondamente: come possiamo prepararci a questi scenari? Come possiamo capire *davvero* cosa succede quando i sistemi critici vanno offline nel bel mezzo di un’emergenza?

Il Tallone d’Achille Digitale degli Ospedali

Vedete, la sanità moderna dipende sempre di più dalla tecnologia. Dispositivi medici connessi, cartelle cliniche elettroniche, sistemi informativi ospedalieri (HIS), sistemi informativi di laboratorio (LIS), sistemi di archiviazione e comunicazione delle immagini (PACS)… tutto è interconnesso. Questa connessione porta enormi vantaggi, ma crea anche nuove vulnerabilità.

Un’interruzione dei sistemi IT, che sia dovuta a un guasto tecnico casuale (che, credetemi, succede più spesso di quanto si pensi) o, peggio ancora, a un attacco cyber mirato, può avere conseguenze devastanti. Pensate a un attacco ransomware che blocca l’accesso alle immagini radiologiche o ai risultati di laboratorio: come possono i medici fare diagnosi rapide e accurate? Come possono pianificare interventi chirurgici urgenti?

Il problema è che i processi medici sono documentati principalmente per il personale ospedaliero, per sapere *cosa* fare, ma non sono pensati per analizzare la criticità di ogni singola risorsa umana o tecnologica in caso di crisi. Manca una visione d’insieme di come un singolo guasto possa scatenare un effetto domino.

Perché Simulare? Il Problema della Complessità

Qui entro in gioco io, o meglio, il lavoro di ricerca che sto portando avanti con il mio team. Ci siamo chiesti: e se potessimo simulare questi scenari da incubo in un ambiente virtuale sicuro? Se potessimo vedere, con dati alla mano, come un attacco ransomware o un guasto improvviso impatta sui tempi di attesa, sull’efficienza del personale, e soprattutto, sull’esito per i pazienti?

I processi ospedalieri sono incredibilmente complessi, pieni di dipendenze nascoste. Un piccolo intoppo può causare ritardi enormi o addirittura il fallimento di interi percorsi di cura. E non parliamo solo di attacchi: a volte, le stesse misure di sicurezza implementate per proteggere i sistemi possono, paradossalmente, rallentare le operazioni, richiedere più personale o rendere l’uso dei dispositivi meno intuitivo. In un pronto soccorso, ogni secondo conta.

Ecco perché servono strumenti di analisi del rischio specifici per la sanità, che vadano oltre i modelli industriali generici. Dobbiamo poter modellare la realtà ospedaliera, con le sue specificità, per creare piani di emergenza (Business Continuity Management – BCM) davvero efficaci e validati.

La Nostra Arma Segreta: Un Modello di Simulazione Ibrido

Per affrontare questa sfida, abbiamo sviluppato un modello di simulazione innovativo. Non è una semplice simulazione di eventi discreti (DES), né una pura simulazione basata su agenti (ABS). È un ibrido! Questo approccio ci permette di combinare il meglio dei due mondi: possiamo modellare sia gli eventi che scandiscono i processi (come l’arrivo di un paziente, l’inizio di un esame), sia i comportamenti individuali (come le decisioni dei medici o le caratteristiche specifiche dei pazienti).

Il risultato? Simulazioni più realistiche, capaci di adattarsi a diversi scenari e di mostrare come i comportamenti individuali influenzano il sistema e viceversa. Per rendere il tutto ancora più concreto, abbiamo utilizzato dati reali anonimizzati provenienti dal TraumaRegister DGU® (TR-DGU) tedesco, un enorme database che raccoglie informazioni dettagliate sui casi trattati nei centri traumatologici. Questo ci ha permesso di “tarare” il nostro modello sulla base di migliaia di casi reali.

Abbiamo anche creato uno strumento software, che abbiamo chiamato SICKPATH. È un’applicazione web (basata su Django e Python, con database MariaDB ed Elasticsearch per i risultati) pensata per essere usata direttamente dal personale ospedaliero, anche senza competenze tecniche specifiche. Permette di:

• Documentare i processi medici in modo strutturato (usando lo standard BPMN v2).
• Definire le dipendenze da risorse (personale con specifiche competenze, attrezzature mediche, infrastrutture IT).
• Configurare e lanciare simulazioni dettagliate.
• Analizzare i risultati per capire come cambia il tempo totale del processo quando le risorse critiche sono compromesse.

Si può partire con pochi dati per avere una visione generale, oppure inserire informazioni molto dettagliate per ottenere risultati estremamente precisi.

Dentro la Simulazione: Pazienti, Risorse e Percorsi Critici

Ma come funziona esattamente una simulazione con SICKPATH? Immaginate di voler simulare il percorso di un paziente grave in un Pronto Soccorso Traumatologico (ETR – Emergency Trauma Room).

Definiamo prima il processo: una sequenza di azioni (task), dal momento in cui il paziente arriva fino al ricovero in terapia intensiva o in sala operatoria. Ogni azione richiede specifiche risorse: medici con certe competenze (chirurgo traumatologo, anestesista, radiologo…), infermieri, attrezzature (TAC, ecografo, ventilatore, pompe infusionali…) e si svolge in una determinata area (sala shock, radiologia, sala operatoria…). Le risorse possono essere fisse (come una TAC) o portatili (come un ventilatore mobile). Anche il personale è una risorsa, con diverse “skill class”.

Poi definiamo i pazienti. Non sono tutti uguali! Li raggruppiamo per “gruppi di lesioni” (basati sulla scala AIS – Abbreviated Injury Scale), ognuno con caratteristiche specifiche e, crucialmente, con valori di Time till Damage (TTD) – il tempo massimo prima di subire danni irreversibili – e Time to Reanimate (TTR) – il tempo massimo prima di necessitare rianimazione. Questi valori possono cambiare durante il processo: un intervento che ferma un’emorragia, ad esempio, allunga TTD e TTR.

Consideriamo anche gli spostamenti tra aree (il tempo per portare un paziente dalla sala shock alla TAC) e le possibili alternative (percorsi ridondanti) se il percorso principale è bloccato o sovraffollato.

Stress Test: Mettere alla Prova il Pronto Soccorso Virtuale

Per dimostrare le potenzialità del nostro modello, abbiamo preso un processo ETR reale (basato su quello dell’Ospedale Universitario di Münster, UKM) e lo abbiamo messo sotto stress con diversi scenari. Abbiamo usato dati reali del TR-DGU per definire 6 gruppi di pazienti e i tempi medi delle varie procedure per ciascun gruppo.

Ecco cosa abbiamo simulato:

1. Scenario 1: Attacco Ransomware Acuto al Sistema di Imaging
Immaginate che WannaCry (o un suo successore) colpisca il sistema PACS, rendendo inaccessibili TAC e radiografie. Cosa succede? Abbiamo simulato un’interruzione della TAC per durate crescenti. Risultato? Un blocco fino a 30 minuti ha un impatto limitato. Ma dopo 120 minuti, l’efficienza del processo crolla del 47%. Dopo 230 minuti (quasi 4 ore), il tempo di gestione del paziente aumenta del 128%! Questo tipo di analisi aiuta a definire i tempi massimi di downtime tollerabili e a pianificare le strategie di recupero (ripristino backup vs. pagamento riscatto? Trasferimento pazienti?).

2. Scenario 2: Impatto delle Misure di Sicurezza
A volte, per proteggerci, installiamo software o procedure che rallentano i sistemi. Abbiamo simulato una riduzione dell’efficienza della TAC (cioè un aumento del tempo necessario per ogni scansione) a causa di una nuova misura di sicurezza. Fino all’80% di efficienza (un rallentamento del 20%), l’impatto sul processo generale è minimo. Ma sotto questa soglia, i tempi si allungano significativamente. Questo aiuta a valutare il rapporto costo-beneficio delle misure di sicurezza: vale la pena implementare qualcosa che rallenta un processo critico, o è meglio cercare alternative (come la segmentazione della rete)?

3. Scenario 3: Piani di Emergenza per Incidenti di Massa (MCI – Mass Casualty Incident)
Qui usciamo dal contesto cyber, per mostrare la versatilità del modello. Abbiamo simulato l’arrivo di 12 pazienti gravi in due ondate ravvicinate, creando una situazione di sovraccarico. Il tempo medio di gestione è schizzato da 69 minuti (baseline) a 158 minuti! Poi, abbiamo simulato l’attivazione di un piano di emergenza che aumenta le risorse (personale, aree dedicate) nel trauma room. Risultato: un miglioramento significativo, ma limitato dal collo di bottiglia della singola TAC. Allora abbiamo simulato l’aggiunta di una seconda TAC: con risorse potenziate e due TAC, i pazienti venivano trattati addirittura più velocemente che in condizioni normali! Questo dimostra come la simulazione possa aiutare a identificare i veri colli di bottiglia e a validare l’efficacia dei piani di emergenza e degli investimenti in risorse.

Cosa Abbiamo Imparato (e Cosa Significa per Voi)

Questi esperimenti ci dicono una cosa fondamentale: simulare funziona. Ci permette di passare da ipotesi qualitative a dati quantitativi. Possiamo:

• Identificare le risorse veramente critiche nei processi complessi.
• Stimare l’impatto reale di guasti o attacchi informatici sulla sicurezza del paziente.
• Valutare l’efficacia dei piani di emergenza e di business continuity *prima* che servano davvero.
• Prendere decisioni informate sull’implementazione di misure di sicurezza, bilanciando protezione e performance.
• Pianificare meglio le capacità regionali e l’allocazione delle risorse, specialmente in caso di incidenti maggiori.

In pratica, diamo ai responsabili degli ospedali uno strumento per “vedere il futuro” (o almeno, possibili futuri) e prepararsi al meglio.

Limiti e Prospettive Future: La Strada è Ancora Lunga

Siamo onesti: la simulazione non è una sfera di cristallo. Non potrà mai sostituire l’esperienza pratica del personale medico e logistico. La sua accuratezza dipende dalla qualità dei dati inseriti e dalla fedeltà con cui i processi reali vengono modellati (e sappiamo che nella realtà, spesso ci si adatta al momento). Inoltre, ottenere dati dettagliati e validati per ogni processo ospedaliero non è sempre facile.

Il nostro strumento SICKPATH ha anche limiti di performance con simulazioni estremamente complesse, anche se stiamo lavorando per ottimizzarlo.

Ma la direzione è quella giusta. Credo fermamente che questo tipo di approccio possa diventare uno standard per la gestione del rischio negli ospedali. Il prossimo passo è testare il modello in altri contesti reali, affinarlo con dati ancora più precisi (magari includendo TTD e TTR più realistici per diversi tipi di pazienti), confrontare le performance di diversi pronto soccorso e usare la simulazione per analizzare retrospettivamente incidenti reali.

L’obiettivo finale? Rendere i nostri ospedali più resilienti, migliorare la pianificazione delle emergenze e, in ultima analisi, ridurre i rischi per la sicurezza di tutti noi quando abbiamo più bisogno di cure. È una sfida complessa, ma affascinante, e sono convinto che la simulazione sia una delle chiavi per vincerla.

Fonte: Springer