Из-за атаки вымогателя медучреждение не могло принять пациентов

Из-за атаки вымогателя медучреждение не могло принять пациентов

Из-за атаки вымогателя медучреждение не могло принять пациентов

Вымогатель атаковал медицинский центр округа Миссури, затронута система, отвечающая за электронные медицинские карты. По словам представителя медицинского центра, машины скорой помощи, которые доставляли пациентов с инсультом и различными травмами, были переправлены в другие медицинские учреждения «по соображениям безопасности».

В настоящее время, как заявила пресс-секретарь, около 70 % пострадавших систем восстановлено. Однако строчных пациентов в тяжелом состоянии центр все еще не принимает, оказывая стационарные и амбулаторные услуги лишь менее срочным пациентам.

Медицинскому учреждению еще предстоит восстановить некоторые системы после этой кибератаки.

«Мы реорганизовали наши системы, в том числе используем бумажные документы. Система электронных медкарт находится в автономном режиме на время исследования и проведения следственных мероприятий», — говорит пресс-секретарь.

Центр работает с неназванной компанией, специализирующейся на цифровой криминалистике, их задача сейчас — расшифровать все пострадавшие данные. На данном этапе медицинское учреждение отказалось назвать тип программы-вымогателя, которая атаковала ее системы.

Также пресс-служба не пожелала уточнить, заплатил ли медицинский центр выкуп за получение ключа для расшифровки.

Это еще один тревожный звонок, служащий напоминанием о том, что кибератаки вымогателей крайне опасны, особенно опасны там, где оказывают помощь пациентам.

«Это очень яркий пример того, насколько серьезное влияние на здоровье и жизнь пациентов могут оказать различные киберинциденты», — отметила Ребекка Герольд, глава ИБ-компании Simbus. — «Отрадно наблюдать, что некоторые врачи и медсестры, которые столкнулись с этим, теперь гораздо активнее поддерживают внедрение систем для киберзащиты сетей медицинских учерждений».

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru