Úvod
Generativní umělá inteligence přináší do zdravotnictví revoluci - a ne vždy k lepšímu. V roce 2025 vzrostl počet podvodů ve zdravotnictví digitálnější a sofistikovanější, poháněné úniky dat, automatizací a generativní umělou inteligencí.[1]. Zločinci využívají nástroje umělé inteligence k vytváření falešné identity pacientů, syntetické pojistné události, lékařské dokumenty generované umělou inteligencí, padělané recepty a dokonce i falešné interakce mezi lékařem a pacientem.. Tyto technologicky vyspělé podvody dosahují nových rozměrů a ohrožují finance pojišťoven a bezpečnost pacientů po celém světě. Výzva je obrovská: podvody ve zdravotnictví již stojí desítky miliard ročně a vzestup umělé inteligence je zintenzivnění rozsahu i složitosti podvodů[2][3]. Tento dokument poskytuje podrobný přehled nejnovějších trendů podvodů ve zdravotnictví založených na umělé inteligenci, skutečných případů z roku 2025 a strategií - od detektorů obsahu s umělou inteligencí až po ověřování identity - pro boj s touto vyvíjející se hrozbou.
Vzestup podvodných schémat ve zdravotnictví s využitím umělé inteligence
Celosvětový sektor zdravotní péče zažívá bezprecedentní nárůst pokusů o podvod na bázi umělé inteligence.. S tím, jak se generativní umělá inteligence stává dostupnou, mohou podvodníci automatizovat to, co se dříve dělalo ručně, a vytvářet přesvědčivé falešné identity, dokumenty, a dokonce i hlasy nebo videa ve velkém měřítku. Úřady zaznamenaly, že např. pokusy o podvody s využitím falešných médií vzrostly v roce 2023 o 3,000% samostatně[4][5]. Počet případů souvisejících s deepfake se téměř zdvojnásobil z 22 v roce 2022 na 42 v roce 2023, poté se zvýšil na 150 případů v roce 2024; překvapivě v prvním čtvrtletí roku 2025 bylo zaznamenáno 179 případů deepfake podvodů, což již překročilo celkový počet za rok 2024.[6][7]. Tento trend naznačuje, že rychlý růst podvodů založených na umělé inteligenci., přičemž analytici předpovídají, že generativní umělá inteligence by mohla zvýšit ztráty z podvodů z $12,3 miliardy v roce 2023 na $40 miliard v roce 2027. (32% CAGR)[8].
Obrázek: Výrazný nárůst případů podvodů s využitím umělé inteligence v posledních letech. Odhalené případy deepfake podvodů nebo podvodů s pomocí umělé inteligence dramaticky vzrostly v letech 2022 až 2025, což ilustruje, jak generativní nástroje umělé inteligence nadužívaly pokusy o podvod.[4][7].
Už nikdy se nemusíte obávat podvodů s umělou inteligencí. TruthScan Může vám pomoci:
- Detekce generované umělou inteligencí obrázky, text, hlas a video.
- Vyhněte se velké podvody řízené umělou inteligencí.
- Chraňte své nejzajímavější citlivé majetek podniku.
Zdravotnictví je vůči této vlně kriminality poháněné umělou inteligencí obzvláště zranitelné. Rozsáhlý a roztříštěný ekosystém tohoto odvětví - zahrnující nemocnice, kliniky, pojišťovny, lékárny a telezdravotní platformy - nabízí tisíce bodů útoku.[9][10]. Tradiční podvody (např. falešné průkazy pojištěnce nebo odcizené průkazy pacientů) mají se vyvinul v systémové vykořisťování pomocí umělé inteligence[10][11]. V roce 2025 ministerstvo spravedlnosti USA obvinilo 324 obviněných v systémech v celkové hodnotě. $14,6 miliardy ve falešných žádostech - největší případ podvodu ve zdravotnictví v historii.[12][13]. Mnoho podvodů se týkalo telemedicínských konzultací a podvodů s genetickým testováním a nová zpráva ministerstva spravedlnosti Centrum pro slučování dat o podvodech ve zdravotnictví použil analytiku AI k proaktivnímu odhalování vzorců.[14][15]. Je zřejmé, že umělá inteligence je dvousečná zbraň: pomáhá vyšetřovatelům zachytit podvody, ale také... umožňuje zločincům páchat podvody v nebývalém rozsahu a sofistikovanosti.[11][2].
Běžné techniky podvodů ve zdravotnictví založené na umělé inteligenci (2025)
Podvodníci v roce 2025 mají k dispozici sadu nástrojů, které jim umožňují podvádět zdravotnické systémy a pojišťovny. Mezi klíčová schémata patří padělání identit a dokumentů, generování falešných zdravotních údajů a vydávání se za důvěryhodné pracovníky prostřednictvím deepfakes. Níže rozebíráme nejrozšířenější podvodné techniky založené na umělé inteligenci a způsoby jejich využití proti zdravotnickým organizacím:
Obrázek: Rozdělení hlavních technik podvodů ve zdravotnictví založených na umělé inteligenci v roce 2025. Falešné identity pacientů a Dokumenty padělané umělou inteligencí (např. lékařské záznamy, žádosti o odškodnění) tvoří velký podíl systémů, zatímco deepfake hlas a video imitace představují rychle rostoucí hrozbu. Mezi "další systémy řízené umělou inteligencí" patří phishingové e-maily vytvořené umělou inteligencí, boti útočící na portály pro pacienty a podobná zneužití (odhadované procento na základě zpráv z odvětví[8][16]).
Syntetické identity pacientů
Falešné identity pacientů - často vytvořené s pomocí umělé inteligence - jsou základní taktikou podvodů. Namísto krádeže identity jednoho člověka zločinci kombinují skutečné údaje od více lidí s vymyšlenými údaji a vytvářejí tak syntetické identity které se vydávají za nové pacienty[17][18]. Generativní umělá inteligence to urychluje vytvářením realistických osobních záznamů. Umělá inteligence může například generovat věrohodné průkazy totožnosti, profily, dokonce i rodinné historie ("syntetičtí rodiče") pro falešného pacienta.[19][20]. Tito fantomoví pacienti se pak používají k otevírat účty, uzavírat pojistné smlouvy nebo účtovat služby. které se nikdy neuskutečnily. Během pandemie COVID-19 podvodníci používali syntetické průkazy totožnosti k čerpání mimořádných zdravotních dávek, nyní je používají k tomu, aby podávat falešné žádosti o pojištění nebo si nechat předepisovat léky., s vědomím, že dobře vytvořená identita se může vyhnout odhalení.[21][22]. Podle Federálního rezervního systému USA dosáhly ztráty způsobené podvody se syntetickou identitou výše $35 miliard v roce 2023 a nadále stoupají[23]. Dopad na zdravotní péči je závažný: podvodníci mohou použít ukradené číslo sociálního pojištění dítěte k vytvoření falešného pacienta s dokonalým kreditem nebo mohou kombinovat ukradené údaje o pacientovi, aby obešli ověření pojišťovny.[17][24]. Každý syntetický pacient zavedený do systému narušuje integritu dat a může vést k neoprávněným výplatám. nebo dokonce klinické chyby, pokud se falešná identita proplete se skutečnými lékařskými záznamy.
Lékařské dokumenty a pojistné události generované umělou inteligencí
Generativní umělá inteligence se nyní používá k vytváření lékařské dokumenty, záznamy a celé pojistné události. Jazykové modely mohou vytvářet autenticky vypadající lékařské zprávy, propouštěcí zprávy, laboratorní výsledky nebo výpisy z účtů plné lékařské hantýrky - vše přizpůsobené tak, aby podpořilo podvodné tvrzení. Ve skutečnosti pozorovatelé z oboru hlásí 89% nárůst lékařských dokumentů generovaných umělou inteligencí v porovnání s předchozími roky[25][26]. Podvodníci využívají tyto falešné záznamy k ospravedlnění drahých zákroků nebo léků, které nikdy nebyly poskytnuty, nebo k navýšení úhradových kódů. Umělá inteligence by například mohla vygenerovat falešný diagnostická zobrazovací zpráva nebo laboratorní výsledek k doložení nároku na vysoké náklady na onkologické léky. Pojišťovny a zdravotnické systémy čelí záplavě takových žádostí. syntetické papíry, což ztěžuje rozlišení oprávněných tvrzení od padělků. Ve Velké Británii pojišťovny zaznamenávají. rychle rostoucí využívání falešných dokumentů a padělaných dokumentů při podvodech s pohledávkami., často u zdánlivě rutinních pohledávek s nízkou hodnotou, aby se vyhnuly kontrole.[27]. Ani klinické snímky nejsou imunní - existují důkazy, že podvodníci používají generativní umělou inteligenci k napodobování lékařských snímků jako jsou rentgenové snímky nebo skeny[3]. Důsledky přesahují finanční ztráty: pokud se zfalšované lékařské záznamy dostanou do dokumentace pacienta, mohou vést k chybné diagnóze nebo nesprávné léčbě. Proto, Zdravotní dokumentace psaná umělou inteligencí představuje vážné riziko pro integritu a bezpečnost..
Padělané recepty a lékárenské podvody
Podvody s předpisy vstoupily do digitálního věku díky umělé inteligenci. Padělané recepty - tradičně prováděné pomocí ukradených bločků s recepty nebo základními úpravami - lze nyní automaticky generovat s realistickými detaily a podpisy lékařů. Generátory obrázků AI nebo šablony umožňují triviální vytváření autenticky vypadající výtisky elektronických receptů nebo lékárenské objednávkové formuláře. Ještě zákeřnější je, že pachatelé využívají klonování hlasu vydávat se při hovorech s lékárníky za lékaře. V jednom případě se podvodníci nabourali do lékařských záznamů, aby ukradli registrační čísla lékařů DEA a poté tato pověření použili k zasílání elektronických receptů na kontrolované látky.[28]. Byly zaznamenány případy Hluboké podvrhy hlasu umělé inteligence používané k autorizaci doplňování zboží - lékárník obdrží hovor, který zní přesně jako známý lékař potvrzující recept, ale ve skutečnosti je to hlas generovaný umělou inteligencí. Výsledkem je, že kontrolované léky (jako jsou opioidy nebo stimulancia) mohou být nelegálně získány a zneužity. Podvody s padělanými recepty způsobují finanční ztráty nejen pojišťovnám a lékárnám, ale ohrožují i pacienty, kteří mohou ve svých záznamech dostat nesprávné léky. Například pokud se podvodník vydává za pacienta, aby získal recepty na opioidy, může se lékařská dokumentace skutečného pacienta může být doplněna o léky, které nikdy neužíval, což může vést k nebezpečným interakcím nebo k označení pacienta jako osoby vyhledávající drogy.[29]. Tato kombinace kybernetické kriminality a zneužívání umělé inteligence vyvolala varování regulačních orgánů. Zdravotnické organizace nyní musí ověřovat, zda je každý předpis - zejména vysoce rizikových léků - legitimní a skutečně pochází od autorizovaného poskytovatele, nikoliv deepfake nebo narušení dat.
Deepfake imitace lékaře a pacienta
Snad nejzajímavější novinkou je použití technologie deepfakes, které se vydávají za zdravotnický personál nebo pacienty.. V oblasti telemedicíny a zákaznického servisu používají podvodníci video a audio generované umělou inteligencí, aby oklamali lidi na druhé straně. Zločinci například vytvořili deepfake videa pacientů pro telehealth konzultace, které lékaře podvádějí, aby poskytli "léčbu" nebo doporučení, která jsou pak účtována pojišťovně.[30][31]. Podvodník naopak může ve videohovoru falešně zobrazit lékaře - s použitím jeho tváře a hlasu - a tím mu přesvědčit pacienta, aby zaplatil za podvodnou službu nebo prozradil osobní údaje.. Odborníci na IT ve zdravotnictví varují, že telehealth se stal zralým cílem: lze si domluvit virtuální schůzku pod falešnou identitou pacienta a poté nechat na videu vystupovat avatara s umělou inteligencí, aby pod falešnou záminkou získal recepty nebo lékařské rady.[31][32]. Kromě telemedicíny se na sociálních sítích objevují deepfakes v podobě... "lékařská" videa propagující zázračné léky. V roce 2024 odborníci zjistili, že deepfaked videa slavných lékařů "se opravdu rozjela," zaměřené na starší publikum s falešnými zdravotními tipy a podvodnými produkty.[33][34]. Důvěryhodní televizní lékaři ve Velké Británii a Francii si nechali naklonovat podobizny, aby podpořili falešné léky na cukrovku a doplňky stravy na zvýšení krevního tlaku.[35][36]. Až polovina diváků nepoznala, že tato deepfake lékařská videa jsou falešná.[37]. Tato eroze pravdy má hmatatelné náklady: pacienti se mohou řídit škodlivými radami z falešných videí lékařů nebo podvodníci mohou pojišťovnám účtovat konzultace, které se nikdy neuskutečnily, kromě falešných nahrávek. Celkově, Vydávání se za umělou inteligenci podkopává základní důvěru v interakce ve zdravotnictví. - pokud nemůžete věřit, že osoba na obrazovce nebo v telefonu je ta, za kterou se vydává, je ohrožen celý systém.
Dopad a rozsah: 2025 podvodů v číslech
Podvody řízené umělou inteligencí již nejsou okrajovou záležitostí - nyní představují hlavní finanční únik a bezpečnostní hrozbu napříč globálními zdravotnickými systémy. Vezměte si následující nedávné statistiky a případy ilustrující rozsah problému:
- Roční ztráty: Odhaduje se, že podvody ve zdravotnictví stojí Spojené státy $68 miliard nebo více ročně.[25], zhruba 3-10% všech výdajů na zdravotnictví[38]. V celosvětovém měřítku mohou podvody spotřebovat přibližně 6% výdajů na zdravotní péči[39] - což je vzhledem k celosvětovým výdajům na zdravotnictví v řádu bilionů dolarů ohromující číslo. Tyto ztráty se v konečném důsledku promítají do vyššího pojistného, zvýšených nákladů na nemocnice a snížených prostředků na péči o pacienty.
- Nárůst podvodů v letech 2023-2025: Nástup generativní umělé inteligence vedl k explozi pokusů o podvod. Počet případů podvodů souvisejících s Deepfake se zvýšil v letech 2022 až 2023 desetinásobně[4]. V roce 2024 vzrostl počet hlášených deepfake incidentů na 150 (nárůst o 257%).[40]a rok 2025 je na nejlepší cestě tento počet výrazně překonat (580 incidentů jen v první polovině roku 2025, což je téměř 4× více než v roce 2024).[7]. Odborníci na podvody upozorňují, že 46% se setkalo s podvody se syntetickými průkazy totožnosti, 37% s hlasovými deepfakes a 29% s video deepfakes. při vyšetřování[8] - upozorňuje na to, jak běžné se tyto techniky umělé inteligence staly.
- Rekordní takedowny: Donucovací orgány reagují většími zásahy. V červnu 2025 oznámilo ministerstvo spravedlnosti USA, že největší podvody ve zdravotnictví v historii, obvinění 324 osob a odhalení $14,6 miliardy v podvodných nárocích[1][13]. Podvody zahrnovaly podvody s telezdravotními konzultacemi, podvody s genetickými testy a podvody s trvanlivým zdravotnickým vybavením v masovém měřítku.[13]. Součástí tohoto úsilí je i systém Medicare pozastavené výplaty ve výši $4 miliard. považovány za podezřelé[41], čímž se těmto ztrátám zabrání. Jeden ze stěžejních případů ("Operace Gold Rush") odhalil mezinárodní skupinu, která využívala ukradené identity k podání $10,6 miliardy za falešné žádosti o úhradu zdravotnického materiálu.[42] - svědčí o tom, jak daleko jsou zločinci schopni zajít, když mají k dispozici prolomené údaje a automatizaci.
- Dopady na pojistitele: Pojišťovny po celém světě zaznamenávají nárůst podvodů souvisejících s umělou inteligencí. Pojišťovny ve Spojeném království hlásí, že při pojistných událostech se stále častěji používají falešné údaje (často se jedná o "low touch" pojistné události, aby se zabránilo jejich odhalení).[27]. Přední zajišťovna varuje, že falšování zdravotních záznamů a falešné zdravotní stavy podkopávají upisování a mohou zvýšit ztráty v životním a zdravotním pojištění.[43]. Analýza společnosti Deloitte z roku 2024 předpokládá, že do roku 2027, generativní podvody s využitím umělé inteligence by mohly v USA představovat roční ztráty ve výši $40 miliard. (z $12,3 miliardy v roce 2023)[8]. Tato trajektorie znamená významný zásah do hospodářských výsledků pojišťoven, pokud nebudou přijata důrazná protiopatření.
- Oběti z řad pacientů: Pacienti a veřejnost také přicházejí o peníze kvůli těmto podvodům. Zejména starší dospělí se stávají terčem podvodů s umělou inteligencí (telefonáty typu "vnouče v nesnázích") a podvodů s falešnými zdravotními informacemi. V roce 2023 hlásili američtí senioři. $3,4 miliardy v důsledku podvodů, což je o 11% více než v předchozím roce.[44][45] - některé z nich jsou řízeny systémy s podporou umělé inteligence. A kromě peněžních nákladů je tu ještě jedna věc. lidské náklady: podvodné lékařské rady a falešné léčebné postupy inzerované prostřednictvím UI mohou vést k fyzické újmě nebo ztrátě důvěry v legitimní zdravotní poradenství.
Celkově lze říci, že rok 2025 jasně ukázal, že Umělá inteligence posiluje tradiční podvody ve zdravotnictví. Z původně menších oportunistických programů se staly průmyslové operace, které se rozprostírají na celých kontinentech. Kombinace velkého množství dat (často z narušení bezpečnosti) a generování umělé inteligence znamená, že podvody mohou být nasazeny s děsivou rychlostí a věrohodností. Celosvětové ztráty se pohybují v desítkách miliard a stále stoupají.a ohroženy jsou všechny zúčastněné strany - od nemocnic a pojišťoven až po pacienty. Další část pojednává o tom, jak se může odvětví bránit pomocí stejně pokročilých technologií a strategií.
Obrana proti podvodům řízeným umělou inteligencí: Strategie a řešení
Boj proti podvodům ve zdravotnictví s využitím umělé inteligence vyžaduje arzenál stejně pokročilých obranných prostředků. Vedoucí pracovníci ve zdravotnictví, týmy kybernetické bezpečnosti, úředníci odpovědní za dodržování předpisů a pojišťovny musí koordinovat své kroky, aby zavedení opatření proti podvodům na každém zranitelném místě. - od nástupu pacienta až po výplatu pojistného plnění. Níže jsou uvedeny klíčové strategie a technická řešení pro boj proti podvodům řízeným umělou inteligencí:
- Nástroje pro detekci obsahu AI: Stejně jako zločinci využívají umělou inteligenci k vytváření obsahu, mohou organizace využívat umělou inteligenci k jeho odhalování. Pokročilé Detektory obsahu napsané umělou inteligencí (jako je například sada TruthScan) analyzují text, obrázky, zvuk a video a identifikují příznaky vytváření umělé inteligence. Například platforma TruthScan používá strojové učení k odhalení statistických vzorců a jazykových zvláštností, které indikují text generovaný umělou inteligencí s více než 30 %. Přesnost 99%[46][47]. Tyto nástroje lze integrovat do systémů pro správu nároků nebo do elektronických zdravotních záznamů a automaticky označit. podezřelé dokumenty - např. lékařskou zprávu, kterou pravděpodobně napsal ChatGPT - pro ruční kontrolu. Podobně může forenzní analýza obrázků s umělou inteligencí odhalit zmanipulované lékařské skeny nebo falešné průkazy totožnosti a algoritmy pro hloubkovou detekci falzifikátů mohou analyzovat videa na známky syntézy (artefakty v pixelech, podivné načasování pohybů obličeje atd.).[48][49]. Nasazením multimodálních detektorů AI mohou zdravotnické organizace zobrazit velkou část obsahu vytvořeného umělou inteligencí v reálném čase. než způsobí škodu.
- Ověřování lékařských záznamů a dokumentů: Poskytovatelé zdravotní péče se obracejí na specializovaná řešení, aby ověřovat pravost záznamů a dokumentů o nárocích. Patří mezi ně hashování a digitální podepisování legitimních záznamů, jakož i používání databází známých dobrých šablon dokumentů k porovnání s předloženými dokumenty. Ověřovací služby založené na umělé inteligenci (např. služba TruthScan. Ověřování pravosti lékařských dokumentů ) dokáže okamžitě analyzovat obsah dokumentu a metadata a určit, zda byl dokument vytvořen strojově nebo pozměněn.[50][51]. Hledají nesrovnalosti, které by člověk mohl přehlédnout - například jemné anomálie ve formátování nebo metadata naznačující, že obrázek byl vytvořen umělou inteligencí. Monitorování záznamů o pacientech a pojistných událostí v reálném čase pro anomálie je rovněž zásadní[52]. Průběžným skenováním nových záznamů (laboratorních výsledků, poznámek lékaře, příloh k žádostem) mohou tyto systémy zachytit falešné záznamy. před vedou k podvodným výplatám nebo klinickým chybám. Někteří pojistitelé zavedli pravidla, podle kterých je jakákoli dokumentace k žádosti o pojistné plnění identifikovaná jako vytvořená umělou inteligencí automaticky stažena pro účely vyšetřování podvodů. Cílem je zajistit, aby každý lékařský záznam nebo žádost, které vstupují do pracovního procesu, jsou důvěryhodné a nezměněné..
- Prokazování a ověřování totožnosti: Posílení ověřování totožnosti je v době syntetických průkazů totožnosti zásadní. Zdravotnické subjekty by měly prosazovat důsledné prokazování totožnosti nových pacientů, poskytovatelů a prodejců.. To může zahrnovat vícefaktorovou autentizaci, biometrické kontroly (jako je rozpoznávání obličeje nebo otisků prstů při registraci) a používání služeb ověřování totožnosti, které využívají umělou inteligenci k odhalování. falešné průkazy totožnosti nebo neshodné osobní údaje.. Rozpoznávání obličeje lze například kombinovat s testy živosti, které zabrání tomu, aby se obličej vytvořený umělou inteligencí na fotografii vydával za skutečného pacienta. Na zadní straně mohou algoritmy křížově ověřovat údaje o pacientovi (adresa, telefon, e-mail, přítomnost na sociálních sítích), aby odhalily "tenké" identity, které postrádají běžnou historii - známé prozrazení syntetických ID.[53]. Finanční instituce tyto kontroly konzistence pozadí řízené umělou inteligencí s velkým úspěchem využívají.[54], a zdravotní péče může udělat totéž: např. označit nového žadatele o zdravotní péči, pokud před letošním rokem neměl digitální stopu. Ověřování totožnosti poskytovatele je stejně důležité - zajistit, aby lékař na videu telezdravotnického systému měl licenci a byl skutečně tím, za koho se vydává, třeba vydáním digitálních certifikátů nebo videozáznamů opatřených vodoznakem, které by bylo obtížné napodobit. V lékárnách by měli zaměstnanci překontrolovat neobvyklé žádosti o předpis prostřednictvím přímého zpětného volání poskytovatelům a používat kódové fráze nebo ověřovací otázky, aby znemožnili případné hlasové podvodníky s umělou inteligencí.
- Integrovaná detekce podvodů v pracovních postupech: Aby byl systém skutečně chráněn, nemůže být odhalování podvodů samostatným krokem - je třeba, aby se jednalo o začleněny do každého pracovního postupu ve zdravotnické organizaci.
V praxi to znamená, že nemocnice a pojišťovny zavádějí integrace API, aby v kritických okamžicích volaly služby pro odhalování podvodů. Například když poskytovatel odešle žádost s přiloženými dokumenty, služba umělé inteligence může během několika sekund automaticky vyhodnotit pravost těchto příloh. Pokud je iniciována schůzka na dálku, platforma by mohla na pozadí spustit analýzu pasivního hlasu, aby se ujistila, že volající nepoužívá syntetický hlas. Průběžné monitorování Moderní platformy pro podvody nabízejí ovládací panely, které sledují signály podvodů v celé organizaci (neúspěšné validace, časté označování žádostí určité kliniky atd.), aby bylo možné identifikovat vzorce, jako je organizovaná skupina podvodníků, která působí ve více žádostech. Tím, že se k podvodům ve zdravotnictví přistupuje více jako ke kybernetickým hrozbám - s nepřetržité monitorování, detekce anomálií a rychlá reakce na incidenty - organizace mohou zachytit problémy dříve, než se roztočí.[55].
- AI pro analýzu podvodů a rozpoznávání vzorů: Objem zdravotnických dat je tak velký, že umělá inteligence je nepostradatelná při hledání vzorců podvodů, které lidem unikají. Modely strojového učení lze vycvičit na historických případech podvodů a odhalit tak nové (například shlukování nároků, které mají podobné neobvyklé ICD kódy, nebo identifikace případů, kdy se účtování jednoho lékaře výrazně odchyluje od ostatních). Pojišťovny již využívají prediktivní analýzu k tomu, aby vyhodnocovat žádosti z hlediska rizika podvodu v reálném čase. Nové techniky, jako jsou grafové neuronové sítě, mohou mapovat vztahy mezi pacienty, poskytovateli, diagnózami a nároky na odškodnění a odhalit nepravděpodobné souvislosti (například stejné sériové číslo přístroje použité v nárocích na odškodnění z různých států). Sada TruthScan pro pojistné podvody zahrnuje např. rozpoznávání vzorů pohledávek a prediktivní modelování, které umožňuje zachytit organizované skupiny podvodníků a atypické vzorce dříve, než se ztráty nahromadí.[56][57]. Příkladem tohoto přístupu je Fusion Center ministerstva spravedlnosti z roku 2025, které shromažďuje údaje napříč zdravotními pojišťovnami a soukromými pojišťovnami a proaktivně vyhledává shluky podezřelých aktivit.[58]. Zdravotnické organizace by měly rovněž sdílet data a modely AI v konsorciích, aby se rozšířil okruh signálů o podvodech, které může každý z nich odhalit. Čím více dat (v rámci ochrany osobních údajů) se do těchto modelů přivádí, tím lépe dokáží rozeznat normální a podvodné chování.
- Školení zaměstnanců a řízení procesů: Technologie je klíčová, ale lidská informovanost zůstává silnou obranou. Zdravotnický personál a administrátoři by měli být proškoleni o taktikách podvodů využívajících umělou inteligenci - například o tom, že je třeba vědět, že dokonale napsaný e-mail od generálního ředitele může být phishing vytvořený umělou inteligencí.nebo že by měly ověřit totožnost volajících pokud se vám něco nezdá (podivné pohyby očí nebo zpoždění zvuku mohou naznačovat deepfake). V případě nových hrozeb, jako jsou deepfake telefonní podvody, lze provádět pravidelná cvičení a poskytovat tipy (podobně jako při školeních o phishingu). Jednoduché kontroly procesů přidávají další vrstvy zabezpečení: vyžadování zpětného volání nebo sekundárního ověření u velkých nebo neobvyklých žádostí o platbu, používání známých bezpečných komunikačních kanálů pro citlivé informace a udržování plánu reakce na incidenty speciálně pro podezření na podvody zprostředkované umělou inteligencí. Důležité je, že organizace by měly pěstovat kulturu, v níž se zaměstnanci se cítí oprávněni zpochybňovat anomálie., i když jde o "lékaře" na videu, který žádá o zvláštní požadavek. Mnoho deepfake podvodů uspěje díky zneužití důvěry a autority; ostražití pracovníci, kteří o těchto tricích vědí, mohou incidenty včas zastavit. Jak poznamenal jeden odborník, konfrontace s deepfakes se může stát stejně rutinní jako odhalování phishingových e-mailů - standardní součástí hygieny kybernetické bezpečnosti.[32][59].
- Využití specializovaných služeb: Vzhledem k rychlému vývoji hrozeb spojených s umělou inteligencí spolupracuje mnoho zdravotnických organizací se specializovanými poskytovateli prevence podvodů. Služby jako např. TruthScan pro zdravotnictví nabízejí komplexní řešení přizpůsobená případům použití v lékařství, včetně: monitorování integrity elektronických lékařských záznamů (EMR) v reálném čase, ověřování dokladů pacienta proti manipulaci s umělou inteligencí, detekci falešných údajů pro telezdravotnictví a vykazování shody (např. auditní záznamy, které pro regulační orgány prokazují náležitou péči při odhalování podvodů).[60][51]. Tyto platformy často poskytují Integrace API pro bezproblémové začlenění do stávajících systémů a jsou vytvořeny tak, aby splňovaly předpisy v oblasti zdravotní péče (HIPAA, GDPR).[61][62]. Pomocí nástrojů podnikové úrovně mohou i menší kliniky nebo regionální pojišťovny získat přístup k pokročilým možnostem detekce AI, aniž by je musely vyvíjet ve vlastní režii. Pojišťovny a poskytovatelé by navíc měli sledovat aktualizace předpisů a oborových standardů - například nové zákony proti podvodům typu deepfake (některé jurisdikce nyní výslovně zakazují lékařské deepfakes a USA rozšiřují zákony o krádežích identity tak, aby zahrnovaly i vydávání se za UI[63]). Sladění s těmito standardy a nasazení nejmodernějších nástrojů nejen sníží ztráty způsobené podvody, ale také prokáže partnerům, auditorům a pacientům silnou bezpečnostní pozici.
Závěr a výhled
Rok 2025 ukázal, že Džin je venku z láhve - generativní umělá inteligence a automatizace se nyní prolínají s podvody ve zdravotnictví. Do budoucna budou podvodníci pravděpodobně pokračovat v inovacích: možná se dočkáme modelů AI, které se naučí napodobovat styl psaní konkrétních lékařů, nebo deepfakes, které budou v reálném čase reagovat na náročné otázky. Tento boj bude neustálým závodem ve zbrojení. Zdravotnický průmysl však reaguje se stejnou vervou a investuje do obranných mechanismů využívajících umělou inteligenci a přísnějších bezpečnostních pracovních postupů. Kombinací nejmodernější detekční technologie, přísné ověřovací procesy, sdílení dat napříč odvětvími a ostražitost zaměstnanců., mohou zdravotnické organizace podstatně zmírnit hrozbu podvodů podporovaných umělou inteligencí.
Zásadní je, že se nejedná pouze o problém IT, ale o problém správy a důvěry. Správní rady a vedoucí pracovníci ve zdravotnictví musí uznat podvody s umělou inteligencí jako strategické riziko pro finance a důvěru pacientů, které si zaslouží pravidelnou pozornost a zdroje. Týmy pro dodržování předpisů by měly aktualizovat hodnocení rizika podvodu tak, aby zahrnovalo aspekty AI, a pojišťovny by mohly přehodnotit předpoklady upisování s vědomím, že určité procento pojistných událostí může být podvodem s pomocí AI. Na druhou stranu, etické využití AI ve zdravotnictví (pro podporu klinického rozhodování, efektivitu účtování atd.) bude i nadále přinášet velké výhody - pokud budou zavedena silná ochranná opatření, která zabrání zneužití.
Shrnutí, generativní umělá inteligence změnila pravidla podvodů ve zdravotnictví, ale díky informovanosti a pokročilým protiopatřením nemusí systém zahltit. Úspěšné budou ty organizace, které budou informovány o vznikajících hrozbách, rychle se přizpůsobí pomocí obranných systémů založených na umělé inteligenci a budou podporovat kulturu "ověřuj a důvěřuj" namísto "důvěřuj standardně". Tímto způsobem může zdravotnictví bezpečně využít pozitivní stránky AI a zároveň neutralizovat její zneužití, čímž ochrání jak hospodářský výsledek, tak i blaho pacientů v digitálním věku.
Zdroje: Nedávné zprávy a případy z odvětví, jak je uvedeno výše, včetně Pymnts (červenec 2025).[2][3], Swiss Re Institute (červen 2025)[27], Federální rezervní banka v Bostonu (duben 2025)[19], BMJ (2024)[37]a stručné informace o řešení TruthScan (2025)[51][64], mimo jiné. Všechny údaje a citace odrážejí nejnovější dostupné údaje z let 2024-2025 a ilustrují současný stav podvodů ve zdravotnictví založených na umělé inteligenci a reakce na boj proti nim.
[1] [2] [3] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [41] [42] [55] [58] Ministerstvo spravedlnosti oceňuje nástroje umělé inteligence při historickém potírání podvodů ve zdravotnictví
[4] [5] [6] [7] [16] [40] [44] [45] Deepfake statistiky a trendy 2025 | Klíčová data a poznatky - Keepnet
https://keepnetlabs.com/blog/deepfake-statistics-and-trends
[8] Deepfakes a krize poznání | UNESCO
https://www.unesco.org/en/articles/deepfakes-and-crisis-knowing
[17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [53] [54] Generace AI zvyšuje hrozbu podvodů se syntetickou identitou - Federal Reserve Bank of Boston
[25] [26] [56] [57] [62] [64] Odhalování podvodů v oblasti zdravotního a životního pojištění pomocí umělé inteligence | TruthScan
https://truthscan.com/solutions/health-life-commercial-insurance-fraud-detection-solution
[27] [43] Jak deepfakes, dezinformace a umělá inteligence posilují pojistné podvody | Swiss Re
[28] DEA varuje před podvody s elektronickými recepty - Pharmacy Practice News
[29] [39] Kybernetická bezpečnost a podvody ve zdravotnictví: Hluboký ponor do největších současných rizik a obranných opatření | CrossClassify
https://www.crossclassify.com/resources/articles/healthcare-cybersecurity-and-fraud/
[30] [31] [32] [59] Vyvíjející se hrozba podvodů v oblasti telemedicíny, Mike Ruggio
https://insights.taylorduma.com/post/102jkzn/the-evolving-threat-of-deepfake-telemedicine-scams
[33] [34] Odborníci varují před podvodníky, kteří na sociálních sítích používají "hluboké podvrhy" slavných lékařů
[35] [36] [37] Důvěryhodní televizní lékaři "falešně" propagovali zdravotní podvody na sociálních sítích - BMJ Group
https://bmjgroup.com/trusted-tv-doctors-deepfaked-to-promote-health-scams-on-social-media/
[38] [PDF] současný stav výzkumu Ajit Appari a M. Eric Johnson
http://mba.tuck.dartmouth.edu/digital/Research/ResearchProjects/AJIJIEM.pdf
[46] [47] [48] [49] TruthScan - Podniková detekce umělé inteligence a zabezpečení obsahu
[50] [51] [52] [60] [61] Odhalování podvodů s lékařskými záznamy pomocí umělé inteligence | Řešení pro CRO ve zdravotnictví | TruthScan
https://truthscan.com/solutions/healthcare-cro-fraud-detection
[63] Jak nebezpečné jsou deepfakes a další podvody s umělou inteligencí?