世界の医療におけるAIを活用した不正：2025年の傾向と対策

はじめに

ジェネレーティブAIは医療に革命をもたらしつつあるが、必ずしも良い方向に向かっているわけではない。2025年、医療詐欺の手口はますます拡大している。 データ侵害、自動化、生成的AIによって、よりデジタルで洗練されたものになる。[1].犯罪者は、AIツールを悪用して 偽の患者ID、合成された保険請求、AIが生成した医療文書、偽造された処方箋、さらには医師と患者のやり取りまでもが深く偽造されている。.こうしたハイテクを駆使した詐欺は、詐欺の規模を新たな高みへと引き上げ、世界中の保険会社の財政と患者の安全を脅かしている。医療詐欺の被害額はすでに年間数百億ドルに上っており、AIの台頭はこの問題をさらに大きくしている。 規模も複雑さも増している 詐欺の[2][3].このホワイトペーパーでは、医療におけるAIを活用した不正の最新動向、2025年の実際の事例、AIコンテンツ検出器から本人確認まで、この進化する脅威に対抗するための戦略について詳しく解説している。

医療におけるAIを活用した詐欺の台頭

世界のヘルスケア・セクターは、次のような変化を経験している。 AIを利用した詐欺未遂がかつてない規模で急増.ジェネレーティブAIが利用できるようになると、詐欺師はこれまで手作業で行っていた詐欺を自動化し、説得力のある偽の身分証明書や書類、さらには声や動画を大規模に作り出すことができるようになる。例えば、当局は次のように指摘している。 ディープフェイク・メディアによる詐欺未遂が2023年に3,000%急増 一人で[4][5].ディープフェイク関連の事件は、2022年の22件から2023年には42件へとほぼ倍増し、2024年には150件へと爆発的に増加した。驚くべきことに、2025年第1四半期には179件のディープフェイク詐欺事件が発生し、すでに2024年の合計を上回っている。[6][7].この傾向は AIによる不正行為の急増アナリストは、ジェネレーティブAIによって、詐欺の損失は次のようになると予測している。 2023年の1TP7123億ドルから2027年には1TP740億ドルへ (32% CAGR)[8].

世界の医療におけるAIを活用した不正：2025年の傾向と対策
図：近年、AIを利用した詐欺事件が爆発的に増加している。2022年から2025年にかけて、ディープフェイクやAIによる詐欺の検出件数が劇的に増加しており、ジェネレーティブAIツールがいかに詐欺の試みを加速させているかを示している。[4][7].

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医療はこのAIによる犯罪の波に対して特に脆弱である。病院、診療所、保険会社、薬局、遠隔医療プラットフォームなど、この分野の広大で断片的なエコシステムは、何千もの攻撃ポイントを提供している。[9][10].従来の詐欺（偽の保険証や盗んだ患者IDなど）は、以下のようなものだった。 組織的搾取に発展 エーアイ[10][11].司法省は2025年の米国での摘発で、合計324人の被告を起訴した。 $146億ドル 医療費不正請求事件としては過去最大規模[12][13].多くの詐欺は、遠隔医療相談や遺伝子検査詐欺に関与しており、司法省の新しい報告書では、このような詐欺の多くは、遠隔医療相談や遺伝子検査詐欺に関与しているとしている。 医療不正データ融合センター AI分析を使ってパターンを積極的に検出[14][15].明らかに、AIは諸刃の剣である。捜査当局が詐欺を摘発するのに役立っている一方で、次のような問題もある。 犯罪者がかつてない規模と精巧さで詐欺を行えるようにする。[11][2].

医療におけるAIを活用した一般的な不正手法（2025年）

2025年の詐欺師は、医療システムや保険者を欺くためのAIを駆使した手口のツールボックスを手にしている。主な手口には、IDや文書の偽造、偽の医療データの生成、ディープフェイクによる信頼できる職員のなりすましなどがあります。以下では、最も一般的なAIを利用した詐欺の手口と、それらが医療機関に対してどのように利用されているかを解説する：

世界の医療におけるAIを活用した不正：2025年の傾向と対策
図：2025年におけるAIを活用した主な医療詐欺手法の内訳。 偽の患者ID そして AIによる偽造文書 (医療記録や請求書など）がスキームの大きな割合を占めている。 声 そして ものまねビデオ の脅威が急増している。「その他のAI主導型スキーム」には、AIが作成したフィッシングメール、患者ポータルを攻撃するボット、および同様の悪用が含まれる（業界レポートに基づく推定割合[8][16]).

合成患者ID

偽の患者ID - 多くの場合、AIの助けを借りて作成されるが、これは詐欺の基本的な手口である。犯罪者は1人のIDを盗む代わりに、複数の人物から得た実際のデータと捏造された詳細情報を組み合わせて、次のようなIDを作成する。 合成アイデンティティ 新患を装う[17][18].ジェネレーティブAIは、現実的な個人記録を生成することでこれを加速する。例えば、AIはもっともらしい 偽患者のためのID、プロフィール、家族歴（「合成両親」）まで[19][20].これらのファントム患者を 口座開設、保険契約、サービス料金の請求 詐称者は合成IDを使い、緊急医療給付金を引き出した。COVID-19のパンデミックでは、詐欺師は緊急医療給付金を得るために合成IDを使用した。 虚偽の保険請求をしたり、処方箋をもらったりするよく練られたIDは検知を逃れることができる。[21][22].米連邦準備制度理事会（FRB）によると、合成ID詐欺による損失は、最高で4億ドルに達した。 2023年に$350億ドル そして上昇し続ける[23].医療への影響は深刻である。詐欺師は、子供の盗んだ社会保障番号を使って完璧な信用を持つ偽の患者を作ったり、保険会社の確認をバイパスするために盗んだ患者データを混ぜたりするかもしれない。[17][24].システムに導入されたすべての合成患者 データの完全性が損なわれ、不正な支払いにつながる可能性がある。 あるいは、偽のIDが本物の医療記録と結びつけば、臨床ミスさえも引き起こす可能性がある。

AIが生成する医療文書と保険請求

ジェネレーティブAIは今、鍛造に使われている。 医療文書、記録、保険請求全体.言語モデルは、本物そっくりの診断書、退院サマリー、検査結果、あるいは医療専門用語で埋め尽くされた請求明細書を作成することができる。実際、業界のオブザーバーによれば 89% AIが作成する医療文書の増加 前年比[25][26].詐欺師はこのような偽の記録を利用して、提供されたことのない高額な処置や薬剤を正当化したり、診療報酬コードを水増ししたりする。例えば、AIは偽の記録を作成することができる。 画像診断報告書または検査結果 がん治療薬の高額請求を立証するためである。保険会社や医療システムは、このような請求の洪水に直面している。 合成書類そのため、正当な請求と偽物の区別が難しくなっている。英国では、保険会社は次のように指摘している。 クレーム詐欺におけるディープフェイクと偽造文書の利用が急増精査を避けるため、一見、日常的で低額な請求が多い。[27].臨床のイメージでさえ、免疫力がないわけではない。 医療画像を模倣する生成AIを利用した詐欺師たち X線やスキャンのような[3].改ざんされた医療記録が患者のファイルに記載されれば、誤診や不適切な治療につながりかねない。このように AIが書いた健康文書が深刻な完全性と安全性のリスクをもたらす.

偽造処方箋と薬局詐欺

処方箋詐欺はAIによってデジタル時代に突入した。 偽造処方箋 - 従来は盗んだ処方箋パッドや初歩的な編集で行っていた、リアルな詳細や医師のサインを自動生成できるようになりました。AI画像ジェネレーターやテンプレートで、簡単に作成できます。 本物そっくりの電子処方箋プリントアウト または薬局の注文書。さらに狡猾なことに、犯罪者は ボイスクローニング 薬剤師との通話で医師になりすます。報告されているある傾向では、詐欺師が医療記録をハッキングして医師のDEA登録番号を盗み出し、その資格情報を使って規制薬物の電子処方箋を送信していた。[28].というケースもある。 リフィルの承認に使われるAI音声ディープフェイク - 薬剤師が処方箋を確認する電話を受けるが、その声はAIが生成したものである。その結果、規制薬物（オピオイドや覚せい剤など）が不正に入手され、横流しされる可能性がある。偽造処方箋詐欺は、保険会社や薬局に金銭的損失をもたらすだけでなく、記録上誤った薬を受け取る可能性のある患者を危険にさらす。例えば、詐欺師が患者になりすましてオピオイドの処方箋を入手した場合患者の医療ファイルが、服用したことのない薬で更新され、危険な相互作用につながったり、薬物嗜好者であるとのフラグが立てられたりする可能性がある。[29].このサイバー犯罪とAIの悪用の融合は、規制当局からの警告を促した。医療機関は現在、すべての処方箋（特にリスクの高い薬）が正規のものであるかどうかを確認しなければならない。 正規プロバイダーからのものであることディープフェイクでもデータ漏洩でもない。

ディープフェイクの医師と患者のなりすまし

おそらく、最も注目を集める開発は、次のようなものだろう。 医療従事者や患者になりすます偽の医療行為.遠隔医療や顧客サービスの場面では、詐欺師はAIが生成した映像や音声を駆使して、相手側の人間を騙す。例えば、犯罪者は 患者のディープフェイク映像 医師をだまして「治療」や紹介をさせ、それを保険に請求する。[30][31].逆に、詐欺師がビデオ通話で、評判の良い医師の顔や声を使い、医師の肖像を偽装することもある。 患者に詐欺的なサービスの料金を支払わせたり、個人情報を漏らしたりすること。.医療ITの専門家は次のように警告している。 テレヘルスは絶好のターゲットとなった偽の患者IDを使ってバーチャル予約を取り、AIアバターをビデオに立ち会わせることで、偽の処方箋や医療アドバイスを得ることができる。[31][32].遠隔医療にとどまらず、ディープフェイクは次のような形でソーシャルメディアを席巻している。 奇跡の治療を宣伝する「医師」のビデオ.2024年、専門家たちは、有名な医師のディープフェイクビデオを観察した。大成功高齢者をターゲットにしたインチキ健康法や詐欺商品[33][34].イギリスとフランスの信頼できるテレビ医師が、糖尿病の偽治療薬や血圧サプリメントを推奨するために、彼らの似顔絵をクローン化した。[35][36].視聴者の半数までが、これらのディープフェイク医療ビデオを偽物と見抜けなかった。[37].患者が偽医師のビデオからの有害なアドバイスに従うかもしれないし、詐欺師が、ディープフェイクの録画以外にはなかった診察料を保険会社に請求するかもしれない。つまり AIによるなりすましが医療対話の根本的な信頼を損なう - 画面や電話に映っている人物が本人だと信用できなければ、システム全体が危険にさらされる。

影響と規模：数字で見る2025年の不正行為

AIを利用した不正行為は、もはや小さな問題ではなく、世界の医療システム全体において、大きな財政支出とセキュリティの脅威となっている。以下のような最近の統計や事例が示すように、AIによる不正は、世界的な医療システム全体において、大きな財政的損失とセキュリティの脅威となっている。 問題規模:

年間損失： 医療詐欺による米国での損失は、推定で以下の通りである。 毎年$680億円以上[25]おおよそ 全医療費の3-10%[38].世界全体では、詐欺の被害は約 医療費の6%[39] - 世界の医療費が数兆ドルに上ることを考えると、これは驚異的な数字である。このような損失は、最終的には保険料の値上げ、病院コストの増加、患者ケアのためのリソースの減少につながる。
2023年から2025年にかけて詐欺が急増： ジェネレーティブAIの登場により、詐欺の試みが爆発的に増加した。ディープフェイク関連の詐欺事件が増加 2022年から2023年にかけて10倍[4].2024年、報告されたディープフェイク事件は150件に急増（257%の増加）[40]そして2025年はそれをはるかに上回る勢いだ（2025年上半期だけで580件、2024年の合計の約4倍）。[7].詐欺の専門家は次のように指摘する。 46%が合成ID詐欺に遭遇し、37%が音声ディープフェイク、29%がビデオディープフェイクに遭遇している。 調査中[8] - このようなAI技術がいかに一般的になったかを浮き彫りにしている。
記録的なテイクダウン 執行機関はより大規模な取り締まりで対応している。2025年6月、米司法省は以下のような声明を発表した。 史上最大の医療詐欺事件324人を告発し、摘発した。 $146億ドル 不正請求で[1][13].遠隔医療相談詐欺、遺伝子検査詐欺、耐久消費財詐欺などが大規模に行われた。[13].この努力の一環として、メディケアは $4億ドルの支払い保留 疑わしいと思われる[41]このような損失を防ぐためである。ある重要な事件（「ゴールドラッシュ作戦」）は、盗まれた身分証明書を使って、国際的な組織による損害賠償請求が行われていたことを明らかにした。 $106億円の医療品虚偽請求[42] - 侵入されたデータとオートメーションで武装した犯罪者がどこまでやるかの証左である。
保険会社への影響： 世界の保険会社は、次のように見ている。 AI関連詐欺の急増.英国では、保険金請求の際にディープフェイクが使用されるケースが増えている（発覚を避けるために「ロータッチ」な請求が多い）と保険会社は報告している。[27].大手再保険会社が、医療記録の改ざんや健康状態の偽装が保険引受を弱体化させ、生命保険・医療保険の損失を増大させる可能性があると警告している。[43].2024年のデロイトの分析によると、2027年までに、このような結果になると予測されている、 AIを活用したジェネレーティブ詐欺は、米国で年間$400億ドルの損失をもたらす可能性がある。 (2023年の$123億円から増加)[8].この軌跡は、しっかりとした対策が採用されなければ、保険会社の収益に大きな打撃を与えることを意味する。
患者の犠牲者 患者や一般市民もまた、こうした詐欺でお金を失っている。特に高齢者は、AI音声詐欺（「孫が困っている」という電話）やディープフェイクの健康詐欺に狙われている。2023年、米国の高齢者は次のように報告した。 $34億ドル 不正行為による損失は前年度から11%増加した。[44][45] - その一部は、AIによって強化されたスキームによって推進されている。また、金銭的なコストだけでなく、次のような問題もある。 人的コストAIを介して宣伝される詐欺的な医療アドバイスや偽の治療法は、身体的危害や正当な医療指導に対する信頼の喪失につながりかねない。

全体として、2025年は次のことを明らかにしている。 AIが従来の医療詐欺を加速させる.以前は小規模で日和見的な詐欺であったものが、今では大陸をまたぐ産業化された作戦にまで拡大している。ビッグデータ（多くの場合、情報漏えいから）とAI世代の組み合わせは、詐欺が恐ろしいスピードで、もっともらしく展開できることを意味する。 世界的な損失は数百億ドルに達し、さらに増加している。病院、保険会社、患者に至るまで、すべての利害関係者が危険にさらされている。次のセクションでは、同様に先進的な技術と戦略を使って、業界がどのように反撃できるかを論じる。

AI主導の不正行為に対する防御：戦略とソリューション

AIを活用した医療詐欺に立ち向かうには、同様に高度な防御の武器が必要である。医療機関の経営幹部、サイバーセキュリティチーム、コンプライアンス担当者、保険会社は、次のように連携しなければならない。 あらゆる脆弱なポイントに不正防止策を組み込む - 患者のオンボーディングから保険金支払いまで。以下は、AIによる不正行為に対抗するための主な戦略と技術的ソリューションである：

AIコンテンツ検出ツール： 犯罪者がAIを使ってコンテンツを捏造するように、組織もAIを使ってそれを検知することができる。高度な AIによるコンテンツ検出 (TruthScanのスイートなど）は、テキスト、画像、音声、動画を分析し、AI生成の兆候を特定する。例えば、TruthScanのプラットフォームは、機械学習を適用して、AIが生成したテキストを示す統計的パターンや言語的クセを見分ける。 99%精度[46][47].これらのツールは、請求管理システムや電子カルテに統合して、自動的にフラグを立てることができる。 怪文書 - 例えば、ChatGPTによって書かれた可能性の高い医療報告書などを手作業でレビューする。同様に、AI画像フォレンジックは、操作された医療スキャンや偽のIDを検出することができ、ディープフェイク検出アルゴリズムは、合成の兆候（ピクセルのアーチファクト、顔の動きの奇妙なタイミングなど）のためにビデオを分析することができます。[48][49].マルチモーダルAI検出器を導入することで、医療機関は次のことが可能になる。 AIが偽造したコンテンツの大部分をリアルタイムで選別する ダメージを与える前に。
医療記録と書類の確認： 医療提供者は、次のような専門的なソリューションに目を向けている。 記録および請求書類の信憑性を検証する.これには、正当な記録のハッシュ化やデジタル署名のほか、既知の良好な文書テンプレートのデータベースを使用して提出文書と比較することも含まれる。AI主導の検証サービス（例えば、TruthScanの 医療文書認証 ソリューション）は、文書の内容とメタデータを即座に分析し、それが機械的に作成されたものか、改ざんされたものかを判断することができる。[50][51].微妙な書式の異常や、AIが作成した画像であることを示すメタデータなど、人間が見逃してしまうような不整合に目を向けるのだ。 患者記録と保険請求のリアルタイムモニタリング 異常の有無も重要である[52].新しい項目（検査結果、医師のメモ、請求添付ファイル）を継続的にスキャンすることで、これらのシステムは偽の記録を検出することができます。以前これらは不正な支払いや臨床ミスにつながる。一部の保険会社は、AIが作成したものと確認された請求書類は、不正調査のために自動的に引き出されるルールを導入している。その目的は ワークフローに入力されるすべての医療記録または請求は、信頼でき、変更されていません。.
アイデンティティの証明と検証： 合成 ID の時代には、本人確認の強化が不可欠である。医療機関は以下を実施すべきである。 新規患者、プロバイダー、ベンダーに対する厳格な身元証明.これには、多要素認証、生体認証チェック（登録時の顔認証や指紋認証など）、AIを活用した本人確認サービスの利用などが含まれる。 偽造IDまたは個人情報の不一致.例えば、顔認証は、AIが生成した顔が写真を通して本物の患者とすれ違うのを防ぐために、生存性テストと組み合わせることができる。バックエンドでは、アルゴリズムが患者の詳細（住所、電話、電子メール、ソーシャルメディアの存在）を相互検証し、合成IDの既知の特徴である通常の履歴を持たない「薄い」IDを発見することができる。[53].金融機関は、このようなAIを活用した背景の一貫性チェックを大いに活用している。[54]例えば、メディケアの新規申請者が今年以前にデジタルフットプリントを取得していない場合、フラグを立てることができる。 プロバイダーのアイデンティティの検証 つまり、遠隔医療ビデオに映っている医師が免許を持ち、実際に本人であることを確認することである。おそらく、ディープフェイクが模倣しにくいデジタル証明書や透かし入りのビデオフィードを発行することである。薬局では、スタッフは、プロバイダーへの直接コールバックを通じて、通常とは異なる処方要求をダブルチェックし、コードフレーズや確認質問を使用して、AI音声のなりすましを打ち負かすべきである。
ワークフローにおける統合された不正検出： システムを真に保護するためには、不正検知を単独で行うことはできない。 あらゆるワークフローに織り込まれる 健康組織で。

実際には、病院や保険会社はAPI統合を導入し、重要な局面で不正検知サービスを呼び出している。例えば、医療提供者が添付書類を添えて請求書を提出すると、AIサービスが数秒で添付書類の真正性を自動的に評価するかもしれない。遠隔医療の予約が開始された場合、プラットフォームは受動音声分析をバックグラウンドで実行し、発信者が合成音声を使用していないことを確認することができる。 連続モニタリング 最新の不正プラットフォームは、組織全体の不正シグナル（バリデーションの失敗、特定のクリニックの請求に対する頻繁なフラグ付けなど）を追跡するダッシュボードを提供し、複数の請求にまたがって活動する組織的な不正組織などのパターンを特定します。医療不正をサイバー脅威と同じように扱うことで、次のようなことが可能になります。 24時間365日の監視、異常検知、迅速なインシデント対応 - 組織が問題を未然に防ぐことができる[55].

不正分析およびパターン認識のためのAI： 医療データの量は膨大であるため、人間が見逃してしまう不正のパターンを見つけるにはAIが不可欠である。機械学習モデルは、過去の不正事例を基にトレーニングすることで、新たな不正事例を検出することができる（例えば、類似した異常なICDコードを持つ請求のクラスタリングや、ある医師の請求が他の医師と大きく乖離している場合の特定など）。保険会社はすでに、以下のような目的で予測分析を利用している。 不正リスクに対するクレームのスコアリング をリアルタイムで表示することができる。グラフ・ニューラル・ネットワークのような新しい技術は、患者、医療提供者、診断、保険金請求の関係をマッピングし、あり得ないつながり（異なる州の保険金請求で同じ機器のシリアル番号が使われているなど）を発見することができる。例えば、TruthScanの保険詐欺スイートには以下が含まれる。 クレームパターン認識 組織化された詐欺組織や非定型的なパターンを、損失が累積する前に捕捉するための予測モデリング。[56][57].2025年の司法省フュージョン・センターは、このアプローチの模範となるもので、メディケアと民間保険会社にまたがるデータを集約し、疑わしい活動のクラスターを積極的に発見している。[58].医療機関も同様であるべきだ。 データとAIモデルを共有する コンソーシアムに参加することで、それぞれが検知できる不正シグナルの幅が広がる。これらのモデルに供給されるデータが（プライバシーの範囲内で）多ければ多いほど、正常な行動と不正な行動を見分ける能力が向上する。
スタッフのトレーニングとプロセス管理： テクノロジーは極めて重要だが、人間の意識は依然として強力な防御手段である。医療スタッフや管理者は、AIを利用した詐欺の手口についてトレーニングを受けるべきである。 CEOからの完璧に書かれたメールはAIが作成したフィッシングかもしれないあるいは、そうするべきだ ビデオ通話の相手の身元を確認する 何か「おかしい」と感じたら（奇妙な目の動きや音声の遅れは、ディープフェイクを示唆することがある）。ディープフェイク電話詐欺のような新たな脅威に対しては、定期的な訓練やヒント（フィッシング認知トレーニングのようなもの）を実施することができる。単純なプロセス管理でセキュリティのレイヤーを増やすことができる。大規模な、または通常とは異なる支払い要求にはコールバックまたは二次認証を要求し、機密情報には既知の安全な通信チャネルを使用し、AIを介した詐欺が疑われる場合に特化したインシデント対応計画を維持する。重要なことは、組織が以下のような文化を醸成することである。 従業員は異常に疑問を持つ権限を与えられていると感じるたとえビデオに映った「医師」が奇妙な依頼をしているとしても。ディープフェイク詐欺の多くは、信頼と権威を悪用することで成功する。このような手口を知っている用心深い従業員は、インシデントを早期に阻止することができる。ある専門家が指摘しているように、ディープフェイクに立ち向かうことは、フィッシングメールを見破るのと同じくらい日常的なことになるかもしれない。[32][59].
専門サービスの活用： AIの脅威が急速に進化していることから、多くの医療機関は不正防止専門のプロバイダーと提携している。以下のようなサービスがある。 ヘルスケア向けTruthScan 電子カルテ（EMR）の完全性をリアルタイムで監視する、 患者書類確認 AI操作、遠隔医療のためのディープフェイク検知、コンプライアンス報告（規制当局の不正検知におけるデューデリジェンスを証明する監査証跡など）。[60][51].このようなプラットフォームは多くの場合 API統合 既存のシステムにシームレスに適合し、医療規制（HIPAA、GDPR）に適合するように構築されています。[61][62].エンタープライズグレードのツールを使用することで、小規模のクリニックや地域の保険会社であっても、社内で開発することなく、高度なAI検出機能を利用することができる。さらに、保険会社やプロバイダーは、規制や業界標準の更新に注意する必要がある。例えば、ディープフェイク詐欺に対する新たな法律（現在、一部の管轄区域では医療用ディープフェイクを明確に違法としており、米国ではAIによるなりすましを対象とするためにID窃盗の法規制を拡大している）。[63]).このような標準に沿い、最先端のツールを導入することは、不正の損失を減らすだけでなく、パートナー、監査人、患者に対して強固なセキュリティ体制を示すことにもなる。

結論と展望

2025年という年は 魔が差す - 生成的AIと自動化は、今や医療詐欺と絡み合っている。特定の医師の文体を模倣して学習するAIモデルや、挑戦的な質問にリアルタイムで反応するディープフェイクが登場するかもしれない。この戦いは継続的な軍拡競争になるだろう。しかし、医療業界も同様に、AIを活用した防御策やより厳格なセキュリティ・ワークフローに投資し、精力的に対応している。以下を組み合わせることで 最先端の検出技術、厳格な検証プロセス、業界を超えたデータ共有、従業員の警戒心医療機関は、AIによる詐欺の脅威を大幅に軽減することができる。

重要なことは、これは単なるITの問題ではなく、ガバナンスと信頼の問題であるということだ。ヘルスケアの取締役会や経営幹部は、AI不正を財政と患者の信頼に対する戦略的リスクと認識し、定期的な注意とリソースを必要とする。コンプライアンス・チームは、AIの側面を含む不正リスク評価を更新すべきであり、保険会社は、保険金請求の一定割合がAIによる不正の可能性があることを知った上で、引き受けの前提を見直すかもしれない。裏を返せば、医療において倫理的にAIを活用すること（臨床判断支援、請求の効率化など）は、乱用を防ぐ強力なセーフガードがある限り、大きな利益をもたらし続けるだろう。

要約すると 生成的AIが詐欺のゲームを変えた しかし、認識と高度な対策があれば、システムを圧倒する必要はない。成功する組織は、新たな脅威に関する情報を常に入手し、AI主導の防御策で迅速に適応し、「デフォルトで信頼する」のではなく「検証して信頼する」文化を醸成する組織である。そうすることで、医療はAIのプラス面を安全に利用することができる一方、その誤用を中和し、デジタル時代の収益と患者の幸福の両方を守ることができる。

情報源 Pymnts（2025年7月）を含む、上記で引用した最近の業界レポートおよび事例[2][3]スイス再保険研究所（2025年6月）[27]ボストン連銀（2025年4月）[19]BMJ誌（2024年）[37]およびTruthScanソリューション概要（2025年）[51][64]などがある。すべてのデータと引用文献は2024-2025年の入手可能な最新情報を反映し、医療におけるAI主導型不正の現状とそれに対抗するための対応を示している。

[1] [2] [3] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [41] [42] [55] [58] 司法省、歴史的な医療不正取り締まりでAIツールを評価