ランサムウェアで院内死亡は3分の1増える。有名になった事件は殺人として捜査され、無関係とされた

2020年9月9日の夜、DoppelPaymerというランサムウェアが、デュッセルドルフ大学病院の30台のサーバーを暗号化しました。病院は数百件の手術を中止し、新規患者の受け入れを止め、その後2週間ほどは通常の半分程度の体制で運営されました。大動脈瘤の女性患者は受け入れを断られ、32km離れたヴッパータールの病院へ搬送されました。彼女は到着後まもなく亡くなりました。

ドイツの検察は過失致死の疑いで捜査を始めました。この件は「サイバー攻撃による初の死者」として世界中で報じられます。ところが、捜査は2か月後に打ち切られました。主任検事のMarkus Hartmann氏の説明は明快です。搬送の遅れは結果に影響しておらず、死因は攻撃とはまったく関係なく、病状そのものだったというものでした。この時点で、さらに2つの事実が明らかになっていました。身代金を要求する脅迫文の宛先は病院ではなくハインリッヒ・ハイネ大学で、攻撃者は標的を間違えたとみられること。そして警察が「暗号化したのは病院だ」と伝えると、攻撃者は金銭を要求せずに復号鍵を渡したことです。侵入経路は、1月から公表されていたCitrix VPNの脆弱性でした。

つまり、病院へのランサムウェア攻撃を有名にしたこの事件では、詳しく調べてみると、誰も殺されてはいなかったのです。その後、研究者たちは個々の死亡例を探すのをやめ、集団全体を測定するようになりました。見えてきたのは、殺人事件よりは小さく、しかし1件の事例よりはずっと大きな影響です。攻撃を受けた病院での業務の混乱、すでに入院していた患者への害、そして一度も攻撃されていない病院への波及。そのどれもが、数字で測れるかたちで確認されています。

どのくらいの頻度で、どこが狙われるのか

最初の体系的な集計は、ミネソタ大学のHannah Neprashらによるもので、2022年末にJAMA Health Forumに掲載されました。独自に構築したデータベースを使い、2016〜2021年に米国の医療提供機関が受けたランサムウェア攻撃を374件特定しています。年間件数は、この期間に倍以上に増えました。攻撃によって約4,200万人分の個人の健康情報が流出し、約4分の3の攻撃で何らかの形で患者のケアに支障が出ています。救急車の受け入れ停止、電子システムの停止、予約のキャンセルなどです。

Claire McGlaveらによる関連論文は、どんな病院が狙われるのかを調べました。その答えは、多くの人の予想とは違うものでした。

ランサムウェアに狙われる病院の特徴

米国の短期急性期病院、2016〜2021年。攻撃を受けた病院と受けなかった病院の比較。

規模が大きい攻撃を受けた病院は純営業収益が多く、黒字である傾向がありました。著者らはこれを、犯罪者が「支払い能力がありそうか」で標的を選んでいる証拠と見ています。

より急性期寄り外傷・救急・産科を担っていることが多く、都市部に多い傾向がありました。いずれも、システム停止にもっとも弱い診療です。

ITが遅れているわけではないIT化の進み具合を示す指標は、攻撃を受けた病院と受けなかった病院で差がありませんでした。進んでいても守られなかったのです。

3.7%と23.5%6年間で攻撃を受けたのは米国の短期急性期病院の3.7%。しかし、それらの病院は医療圏の23.5%に存在していました。ほぼ4つに1つの医療圏に被害病院があったことになります。

McGlave, C. et al., Health Affairs Scholar, 2023（American Hospital Association Annual Survey および Healthcare Cost Report Information System のデータを使用）

覚えておきたいのは、この最後の2つの数字です。自分のかかる病院が攻撃される確率が100分の3なら、まだ許容できそうに思えます。しかし、同じ街のどこかの病院が攻撃され、その患者が自分の病院に押し寄せてくる確率が4分の1となると、話はまったく変わってきます。

攻撃を受けた病院で止まるもの

Neprashらは次に、この攻撃データベースをメディケアの出来高払い請求データと突き合わせ、スタック型イベントスタディを行いました。攻撃を受けた病院と受けなかった病院の患者数を、週ごとに比較したものです。落ち込みは即座に起こり、回復も早いという結果でした。

ランサムウェア攻撃の最初の週の患者数の変化

攻撃を受けた病院と、攻撃を受けなかった対照病院のメディケア出来高払いの患者数（2016〜2021年）。

地方の病院都市部の病院

−14.7%

−16.9%

−35.3%

−22.0%

−10.0%

—

入院外来救急受診

Neprash, H.T. et al., Journal of Rural Health, 2024。入院：地方 p = 0.04、都市部 p = 0.01。外来：地方 p < 0.01、都市部 p = 0.03。患者数は2〜3週間以内に攻撃前の水準に戻りました。都市部の救急受診の推定値は、同じ形式では個別に報告されていません。

地方の病院も都市部と同じくらい大きな打撃を受け、外来ではむしろ影響が大きくなりました。これは重要な点です。地方の病院の診療圏には、無理なく行ける範囲に別の選択肢がないことが多いからです。つまり、この数字から消えた患者は、単にほかの病院に行ったわけではありません。

死亡率の数字と、その読み方

同じチームによる本格的な分析は、2026年初めにAmerican Economic Journal: Economic Policyに掲載されました。いまあちこちで引用されている数字は、この研究から来ています。攻撃を受けた週の病院の患者数は17〜24%減り、3週間以内に回復しました。そして、ランサムウェア攻撃の開始時にすでに入院していた患者では、院内死亡率が34〜38%上昇していました。

大きな効果であり、慎重に読む必要があります。この数字には3つの制約があります。

「34〜38%」の正しい読み方

相対的な数字院内死亡率がもともと数%の水準なら、34%の上昇は約1〜2ポイントの上昇にあたり、34ポイントではありません。患者一人ひとりの絶対リスクは小さいものの、集団としての影響は小さくありません。

すでに入院していた人だけの数字この推定値は、攻撃開始前に入院した患者についてのものです。ほかの病院へ移ることも、予定を変えることもできず、研究で曝露をはっきり特定できたのはこのグループだけでした。

分母が変わっている同じ週に入院数は約5分の1減っています。攻撃中の入院患者について計算した指標は、前の週とは構成の異なる集団を対象にしていることになります。

Neprash, H.T., McGlave, C. and Nikpay, S., American Economic Journal: Economic Policy, 2026（病院へのランサムウェア攻撃のデータベースをメディケア請求データと連結）

とはいえ、これで結果が否定されるわけではありません。全国の請求データを使い、攻撃を受けなかった病院を対照とした準実験的なデザインは、このテーマで得られるエビデンスとしてはほぼ最上級です。病院をランダムに選んでハッキングさせる研究など、誰もできないからです。ただ、正直に言うなら「ランサムウェアは入院患者の死亡率を数ポイント程度押し上げる」のであって、「入院患者の3分の1を死なせる」わけではありません。

この研究デザインでは見えないものにも注意が必要です。病院が受け入れを止めたために入院できなかった患者、つまり通常の1週間の入院数の約5分の1は、その病院の死亡統計にまったく痕跡を残しません。ほかの病院に行って無事だった人もいれば、手術が3週間延期された人もいるでしょう。彼らに何が起きたかは、どこかで数えられているとしても、別の病院のデータに含まれています。したがって、34〜38%という数字は混乱の大きさの下限ではあっても、何かの上限を示すものではありません。

攻撃されなかった病院で起きたこと

2021年5月、サンディエゴで4つの急性期病院を運営し、地域の退院患者の約4分の1を担う医療システムが、1か月にわたってランサムウェアの被害を受けました。そこから1マイル（約1.6km）も離れていない場所に、別の医療システムに属する2つの大学病院があり、退院患者の約11%を担っていました。こちらは一度も攻撃されていません。2つの研究グループが、この病院に何が起きたかを測定しました。

Christian DameffらはJAMA Network Openで、攻撃を受けなかった病院の救急受診1万9,857件を3つの期間に分けて調べました。攻撃前が6,114件、攻撃中と復旧期が7,039件、攻撃後が6,704件です。攻撃中と攻撃後の期間には、患者数、救急車の到着数、待合室での待ち時間、診察を受けずに帰った患者数、総滞在時間、郡全体の救急搬送の受け入れ停止、急性期脳卒中ケアの指標が、いずれも有意に増加していました。

続いてThaidan Phamらのグループが、同じ攻撃を受けなかった病院での心停止に絞って調べました。

攻撃されていない2つの病院での心停止

2021年、サンディエゴ。ランサムウェアに感染した医療システムから1マイル（約1.6km）以内の2つの大学病院。4週間ずつ3期間で心停止78件。

攻撃前（4月3〜30日）21

攻撃中（5月1〜28日）38

攻撃後（5月29日〜6月25日）19

42.9% → 18.4%心停止後に生存退院した割合（攻撃前と攻撃中の比較、p = 0.04）。攻撃後は47.4%に戻りました（p = 0.02）。

40.0% → 4.5%院外心停止後に、良好な神経学的転帰で生存した割合（p = 0.02）。攻撃後は41.2%に戻りました（p = 0.01）。

Pham, T. et al., Critical Care Explorations, 2024。過去4年分のデータに当てはめたARIMAモデルでは、2021年5月の心停止は27件（95%信頼区間 17.0〜37.4）と予測されましたが、実際は41件でした。院外心停止は12件（95%信頼区間 6.0〜18.8）の予測に対し、実際は24件。郡全体の病院前心停止は期間による差がありませんでした（225件対258件、p = 0.13）。

この研究の著者たちは、見出しが伝えるよりもずっと慎重です。その注意書きは脚注ではなく本文で紹介すべきでしょう。心停止の件数は増えましたが、入院1,000件あたりの発生率には有意な変化がありませんでした。攻撃前0.9、攻撃中1.6、攻撃後0.8で、p = 0.20です。心停止が増えたのは、患者が増えたからでした。変化し、しかも患者数の増加では説明できなかったのは生存率です。また著者らは、救急車の搬送時間、心停止の目撃の有無、居合わせた人による蘇生の有無について完全なデータがないと述べています。いずれも結果を左右しうる要素です。

そうした留保を踏まえても残るのが、3つの期間のパターンです。心停止後の生存退院率は、攻撃前の4週間が42.9%、攻撃中が18.4%、攻撃後の4週間が47.4%でした。もし交絡因子がこの形をつくったのだとすれば、その因子は攻撃のスケジュールとぴったり同じタイミングで現れて消え、しかも攻撃された病院から1マイル（約1.6km）の2つの病院でだけ作用し、その間、郡全体の病院前心停止は横ばいだった、ということになります。もっとも無理のない説明は、著者らの示すものです。救急車が振り分けられ、救急部門は混雑し、入院の決まった患者がベッドの空きを待って救急部門にとどまっていた。そして時間との勝負である蘇生処置は、部門が想定以上の負荷で動いているときにこそ質が落ちるケアなのです。

対策そのものにもコストがある

こうした話への当然の反応は「病院はもっとセキュリティにお金をかけるべきだ」というものでしょう。ところが、その対応自体もタダではないことを示す研究があります。

Sung Choi、Eric Johnson、Christoph Lehmannの3人は、米国保健福祉省（HHS）の病院の情報漏えいデータベースと、2012〜2016年のMedicare Compareの医療の質データを統合しました。病院3,025施設、のべ1万4,297病院年のパネルデータをつくり、差の差分析を行っています。評価項目は、患者が来院してから心電図をとるまでの時間と、急性心筋梗塞後の30日死亡率です。

情報漏えいのあった病院で、その後3年間に起きたこと

米国の病院3,025施設における差の差分析による推定値（2012〜2016年）。

+2.7分情報漏えい後3年間の、来院から心電図までの時間の増加（推定範囲の最大値）。

+0.36ポイント同じ期間の、急性心筋梗塞後30日死亡率の増加（推定範囲の最大値）。

著者らは、この悪化を情報漏えいそのものではなく、事後対策によるものと考えています。新しい認証手順、ログの追加、業務フローの変更、職員の再教育。そのすべてが、医療者とカルテの間に入り込むからです。著者らの結論は「病院はセキュリティを省くべきだ」ではありません。情報漏えいのあった病院と規制当局は、事後対策が診療に与える影響を評価すべきだ、というものです。現在、それを体系的に行っているところはありません。

Choi, S.J., Johnson, M.E. and Lehmann, C.U., Health Services Research, 2019

これを、攻撃を受けた病院と受けなかった病院でIT化の進み具合に差がなかったというMcGlaveの結果と並べてみてください。「病院がハッキングされるのは対策が遅れているからで、追いつけば解決する」というわかりやすい話は、どちらのデータとも合いません。攻撃を予測したのは、規模が大きく、収益性が高く、救急部門をもっていることでした。そして情報漏えいの後に続くのは、心臓病の診療を目に見えて遅らせるセキュリティ対策なのです。

デュッセルドルフ事件の全体像

騒ぎの発端となった事件に、もう一度戻っておく価値があります。この事件がいまだにどう引用されているかは、それ自体が「リスクの数字がどう広まっていくか」の小さな教訓になっているからです。

報じられたことと、確定したこと

報道ドイツの病院へのランサムウェア攻撃で、32km離れた別の都市に搬送された女性が死亡した。検察は過失致死の疑いで捜査を開始し、当時「初の事例」とされた。

確定捜査は約2か月で終結。主任検事は、搬送の遅れは結果に影響しておらず、死因は攻撃とは関係なく病状のみであったと述べた。

これも確定病院はおそらく本来の標的ではなかった。脅迫文の宛先はハインリッヒ・ハイネ大学。警察が病院を暗号化したと伝えると、攻撃者は復号鍵を渡し、要求を取り下げた。

それでも事実侵入経路は、2020年1月から公表されていたCitrix VPNの脆弱性。サーバー30台が暗号化され、数百件の手術が中止され、病院は約2週間、通常の半分程度の体制で運営された。

どちらの側面も覚えておく価値があります。具体的な因果関係の主張は成り立ちませんでした。一方で業務の混乱は紛れもなく現実で、2週間続き、しかも8か月前から公開されていたパッチを当てていれば防げたものでした。病院へのランサムウェアが患者に害を与えるという最も強いエビデンスは、この事件や似たような個別の事件から得られたものではありません。何千件もの入院を数え、対照群と比較することで得られたものです。

患者にできること（多くはありません）

この記事は「自分ではコントロールできないリスク」のカテゴリーに入っていますが、それは正直な分類です。病院が暗号化されるリスクを減らせる製品やサービス、予防策はありません。エビデンスから言えるのは、短くて地味なリストだけです。

エビデンスから言えること

2番目の病院を知っておくもっともよく裏づけられているのは周辺への波及です。最寄りの救急病院が攻撃を受けていたり、近隣の病院の影響で混雑していたりするとき、次に近い病院がどこで、どのくらい離れているかを知っていることは、何を買うよりも役に立ちます。

自分用の簡単な記録をもつ服用中の薬、アレルギー、体内の医療機器、最近受けた処置を、紙かスマートフォンにまとめておきます。システム停止中、医療者は患者本人から聞いた情報で動きます。研究が記述しているのは、まさにこの手作業への逆戻りです。

「遅れ」をサインと考える測定された害は、時間を通じて生じています。待ち時間や入院期間が延び、救急車が振り分けられ、脳卒中や心臓病の診療の流れが遅くなる。システム上の理由で治療が先送りされているなら、それが代わりの選択肢を尋ねるタイミングです。

漏えい通知は届くものと考える6年間で4,200万人分の健康情報が流出しました。健康データは、カード番号のように再発行できません。信用情報の凍結（クレジットフリーズ）は別の問題への対策で、この問題にはほとんど効きません。

残りは政策の問題で、研究はその焦点をかなり正確に示しています。攻撃は個々の病院ではなく医療圏に集中し、害は何も悪くない医療機関にまで広がります。そして、地震や多数傷病者の発生に備えた地域の災害計画はあっても、この種の事態に対する計画はほとんど存在しません。サンディエゴの2つの論文は、どちらも同じ提言で締めくくられています。病院へのサイバー攻撃は、1つの組織のIT問題ではなく、地域の災害として扱うべきだ、というものです。

よくある質問

Q. 病院へのランサムウェア攻撃で、実際に亡くなった人はいますか？

ランサムウェア攻撃が原因だと、裁判所や検視官によって認定された個人の死亡例はありません。もっとも注目されたデュッセルドルフの捜査も、逆の結論に達しました。統計的に確認されているのは、攻撃中にすでに入院していた患者の院内死亡率が34〜38%上昇すること、そして攻撃を受けた医療システムに隣接する2つの病院で、心停止後の生存率が大きく下がったことです。これらは集団レベルの結果で、特定の患者にさかのぼって結びつけることはできません。

Q. 病院は身代金を払うべきですか？

これは臨床ではなく政策と法執行の問題で、この記事で紹介した研究はその答えを出していません。研究からわかるのは、復旧に米国の請求データでは2〜3週間、デュッセルドルフでは約2週間かかったということです。デュッセルドルフでは、最終的に鍵が無償で渡されていました。支払ってもシステムがすぐに戻るわけではなく、復号自体に時間がかかります。

Q. 自分のかかる病院が攻撃される可能性は高いですか？

2016〜2021年に攻撃を受けたのは、米国の短期急性期病院の3.7%でした。ただ、それは問いの立て方が適切ではありません。医療圏の23.5%に攻撃を受けた病院があり、波及に関するエビデンスによれば、攻撃された病院の患者は数日のうちに近隣の病院の問題になるからです。

Q. 米国以外でも起きていますか？

はい。デュッセルドルフのほか、2017年のWannaCryによるイングランドのNHS（国民保健サービス）の混乱など、その後も多数の例があります。ただし、患者の転帰に関する定量的なエビデンスは、ほぼすべて米国のデータから得られています。米国のメディケア請求データと情報漏えいの報告制度があってこそ、分析が可能になるからです。受け入れ能力や救急搬送の振り分け方、報告制度が異なる医療制度に、同じ効果の大きさが当てはまるかは検証されていません。

Q. 病院のITが進んでいれば防げますか？

これを調べた唯一の研究では、IT化の進み具合を示す指標は、攻撃を受けた病院と受けなかった病院で差がありませんでした。違いがあったのは、規模、収益、収益性、そして外傷・救急・産科の有無です。さらに別の分析では、情報漏えい後のセキュリティ対策が、その後3年間の来院から心電図までの時間の延長と、心筋梗塞による死亡率の上昇に関連していました。セキュリティは必要です。しかしコストがかからないわけではなく、言葉から想像されるほど明確に患者を守ってくれるわけでもありません。

まとめ

• 2016〜2021年に、米国の医療提供機関に対するランサムウェア攻撃が374件確認されました。件数は期間中に年々倍以上のペースで増え、約4,200万人分の健康情報が流出しています。約4分の3の攻撃で、患者のケアに支障が出ました。
• 攻撃を受けたのは米国の短期急性期病院の3.7%。しかし、それらの病院は医療圏の23.5%に存在していました。
• 攻撃を受けた病院は規模が大きく、収益性が高く、外傷・救急・産科を担っている傾向がありました。IT化の進み具合は、攻撃を受けなかった病院と差がありませんでした。
• 攻撃を受けた週の患者数は17〜24%減り、3週間以内に回復します。外来患者数の落ち込みは、都市部より地方の病院のほうが大きくなりました。
• すでに入院していた患者の院内死亡率は34〜38%上昇します。ただしこれは、低い水準からの相対的な上昇で、特定のグループについての数字です。しかも同じ週には分母も変わっています。
• 害は周囲に広がります。攻撃を受けた医療システムから1マイル（約1.6km）の2つの病院では、心停止が21件から38件に増え、生存退院率は42.9%から18.4%に下がりました。ただし、入院1,000件あたりの発生率は変わっていません。
• 情報漏えい後の対策そのものが、その後3年間、来院から心電図までの時間が最大2.7分長くなること、心筋梗塞の30日死亡率が最大0.36ポイント高くなることと関連していました。
• もっとも有名な2020年のデュッセルドルフの事件は、過失致死の疑いで捜査され、嫌疑なしとされました。検察は、搬送の遅れは結果と無関係と判断しています。混乱は現実でしたが、死亡の原因ではありませんでした。

この記事は、病院の運営に関する集団レベルの研究を紹介するものです。医学的な助言ではなく、ご自身や他の方が受けた医療について何かを判断できるものでもありません。ご自身の治療の遅れが害をもたらしたと考える場合は、平均値を扱う記事ではなく、担当の医療者や、必要に応じて弁護士に相談してください。

さらに読むなら：サンディエゴの2つの論文は、最も読みやすい入り口で、どちらもオープンアクセスです（JAMA Network OpenのDameffら、Critical Care ExplorationsのPhamら）。どの病院が攻撃されるかを扱ったHealth Affairs Scholarの論文も無料で読めます。

参考文献

• Neprash, H.T., McGlave, C., Cross, D.A., Virnig, B.A., Puskarich, M.A., Huling, J.D. et al., “Trends in Ransomware Attacks on US Hospitals, Clinics, and Other Health Care Delivery Organizations, 2016–2021”, JAMA Health Forum, December 2022.（ランサムウェア攻撃374件を特定。年間件数は期間中に倍以上に増加。約4,200万人分の個人の健康情報が流出。病院への攻撃の約75%で、救急車の受け入れ停止、システム停止、予定された診療の遅れなど患者のケアに支障）
• McGlave, C., Nikpay, S., Henning-Smith, C., Rydberg, K. and Neprash, H.T., “Characteristics of short-term acute care hospitals that experienced a ransomware attack from 2016 to 2021”, Health Affairs Scholar, August 2023.（ランサムウェア攻撃は米国の短期急性期病院の3.7%、医療圏の23.5%に及んだ。攻撃を受けた病院は営業収益が大きく、黒字である傾向があり、都市部で外傷・救急・産科を提供している傾向があった。IT化の進み具合を示す指標は、攻撃を受けた病院と受けなかった病院で差がなかった）
• Neprash, H.T., McGlave, C. and Nikpay, S., “Hacked to Pieces? The Effects of Ransomware Attacks on Hospitals and Patients”, American Economic Journal: Economic Policy, February 2026.（病院へのランサムウェア攻撃のデータベースをメディケア請求データと連結。攻撃の最初の週に病院の患者数は17〜24%減少し、3週間以内に回復。攻撃開始時にすでに入院していた患者では、院内死亡率が34〜38%上昇）
• Neprash, H.T., McGlave, C., Rydberg, K. and Henning-Smith, C., “What happens to rural hospitals during a ransomware attack? Evidence from Medicare data”, Journal of Rural Health, March 2024.（スタック型イベントスタディ、2016〜2021年。攻撃の最初の週に、入院は地方の病院で14.7%減〔p = 0.04〕、都市部で16.9%減〔p = 0.01〕。外来は地方で35.3%減〔p < 0.01〕、都市部で22.0%減〔p = 0.03〕。救急受診は地方の病院で10.0%減。患者数は2〜3週間以内に回復）
• Dameff, C., Tully, J., Chan, T.C., Castillo, E.M., Savage, S., Maysent, P. et al., “Ransomware Attack Associated With Disruptions at Adjacent Emergency Departments in the US”, JAMA Network Open, May 2023.（1か月にわたるランサムウェア攻撃を受けた医療提供機関に隣接する、都市部の2つの大学病院の救急部門。救急受診1万9,857件を評価〔攻撃前6,114件、攻撃中・復旧期7,039件、攻撃後6,704件〕。患者数、救急車の到着数、待合室での待ち時間、診察を受けずに帰った患者数、総滞在時間、郡全体の救急搬送の受け入れ停止、急性期脳卒中ケアの指標が有意に増加）
• Pham, T., Loo, T., Malhotra, A., Longhurst, C., Hylton, D.J., Dameff, C. et al., “Ransomware Cyberattack Associated With Cardiac Arrest Incidence and Outcomes at Untargeted, Adjacent Hospitals”, Critical Care Explorations 6(4), April 2024.（攻撃を受けた医療システム：急性期病院4施設、地域の退院患者の25%。攻撃されていない隣接システム：大学病院2施設、退院患者の11%、距離は1マイル未満。心停止78件：攻撃前21件、攻撃中38件、攻撃後19件〔p = 0.03、p = 0.01〕。入院1,000件あたりの1日平均発生率は0.9、1.6、0.8〔p = 0.20、有意差なし〕。生存退院率は42.9%対18.4%〔p = 0.04〕、攻撃後47.4%〔p = 0.02〕。院外心停止後の良好な神経学的転帰は40.0%対4.5%〔p = 0.02〕、攻撃後41.2%〔p = 0.01〕。2021年5月のARIMA予測は27件〔95%信頼区間 17.0〜37.4〕に対し実際は41件、院外心停止は12件〔95%信頼区間 6.0〜18.8〕に対し実際は24件。郡全体の病院前心停止は225件対258件〔p = 0.13〕）
• Choi, S.J., Johnson, M.E. and Lehmann, C.U., “Data breach remediation efforts and their implications for hospital quality”, Health Services Research, September 2019.（HHSの病院情報漏えいデータベースとMedicare Compareの医療の質データを統合、2012〜2016年。病院3,025施設、のべ1万4,297病院年のパネル。差の差分析。情報漏えい後3年間で、来院から心電図までの時間が最大2.7分、急性心筋梗塞の30日死亡率が最大0.36ポイント増加）
• ケルン検察庁、およびデュッセルドルフ大学病院のDoppelPaymer事件に関する報道、2020年9〜11月。（攻撃は2020年9月9〜10日に検知。侵入経路は2020年1月から公表されていたCitrix VPNの脆弱性。サーバー30台が暗号化され、数百件の手術が中止され、約2週間の復旧期間中、病院は通常の約50%の体制で運営された。脅迫文の宛先はハインリッヒ・ハイネ大学で、警察が病院が被害を受けたと伝えると、身代金を要求せずに復号鍵が提供された。大動脈瘤の患者が32km離れたヴッパータールへ搬送され、死亡。主任検事Markus Hartmann氏は、遅れは最終的な結果に影響しておらず、死因はサイバー攻撃とは関係なく病状のみであったと述べた。過失致死の捜査は約2か月後に終結）