Muchos estándares de comunicación han sido propuestos recientemente y se están desarrollando más como una visión para equipos médicos dinámicamente componibles e interoperables. Sin embargo, pocos tienen sistemas de seguridad lo suficientemente extensos o flexibles para cumplir con los requisitos actuales y futuros de seguridad. Este artículo tiene como objetivo analizar la ciberseguridad del Entorno Clínico Integrado (ICE) a través de la investigación de su grafo de ataque y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial que puedan demostrar eficientemente las vulnerabilidades de los subsistemas. Los grafos de ataque son ampliamente utilizados para evaluar la seguridad de la red. Por otro lado, suelen ser demasiado grandes y sofisticados para que los administradores de seguridad los comprendan y evalúen. Por lo tanto, este artículo presenta un enfoque de análisis de grafo de ataque basado en Q-learning en el que un grafo de ataque generado para el sistema de Entorno Clínico Integrado se asemeja al entorno, y se asume que el agente es el atacante. Q-learning puede ayudar a determinar la mejor ruta que el atacante puede tomar para dañar el sistema lo más posible con el menor número de acciones. Se asignarán valores numéricos al grafo de ataque para determinar mejor la parte más vulnerable del sistema y sugerir que este análisis se utilice más adelante para grafos más grandes.