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Enregistrement W4413921349 · doi:10.2196/69958

Resilience in the Face of Disruption: Viewpoint on the CrowdStrike Incident in July 2024

2025· article· en· W4413921349 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher Dennis, Christopher S. Evans, Kathleen Duckworth, M Skinner, John Hanna, Richard J Medford

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careResilience (materials science)WorkflowPatient safetyComputer securityTriageProcess managementComputer scienceBusinessMedicineMedical emergencyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlabelled: In an era where health care is increasingly dependent on digital infrastructure, the resilience of health IT systems has become a cornerstone of patient safety and operational continuity. As cyber threats grow in frequency and sophistication, health care organizations have turned to advanced cybersecurity tools to safeguard their systems. Yet even the most robust defenses can falter. On July 19, 2024, a routine update from a widely used cybersecurity platform triggered a widespread IT disruption. A flawed sensor configuration led to 8647 "blue screen of death" (BSOD) events, with 729 devices requiring manual remediation. What unfolded was not just a technical crisis but a test of organizational agility, collaboration, and resilience. This viewpoint traces the response to that disruption, highlighting the pivotal role of clinical informaticists and the coordinated efforts that enabled a rapid recovery. From the formation of an incident response team to the triage and mitigation of impacted systems, the response was swift and strategic. Clinical informaticists emerged as key players, bridging the gap between technical teams and frontline care providers. They identified workflow disruptions, facilitated communication, and ensured that patient care remained as uninterrupted as possible. Despite the scale of the outage, operations continued with minimal disruption-thanks to early recognition, decisive action, and cross-disciplinary collaboration. This incident underscored the importance of a well-practiced response plan, clear communication channels, and the integration of clinical expertise in technical recovery efforts. As we reflect on this event, several lessons emerge: the need for continuous refinement of incident response strategies, the value of regular training exercises, and the critical role of clinical informatics in navigating digital crises. This paper calls for a renewed commitment to building resilient health IT ecosystems-ones that can withstand disruption and continue to support the delivery of safe, effective care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0240,011
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0120,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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