글로벌 의료 분야의 AI 기반 사기: 2025년 트렌드와 대응 방안

소개

생성형 AI는 의료 서비스에 혁신을 일으키고 있지만 항상 좋은 방향으로만 발전하는 것은 아닙니다. 2025년, 의료 사기 수법이 증가합니다. 데이터 유출, 자동화, 생성형 AI에 힘입어 더욱 디지털화되고 정교해졌습니다.[1]. 범죄자들은 AI 도구를 악용하여 다음을 생성하고 있습니다. 가짜 환자 신원, 가짜 보험 청구, AI가 생성한 의료 문서, 위조된 처방전, 심지어 의사-환자 간 상호 작용까지.. 이러한 하이테크 사기 수법은 사기를 새로운 차원으로 확장하여 전 세계 보험사의 재정과 환자 안전을 위협하고 있습니다. 의료 사기로 인해 이미 연간 수백억 달러의 비용이 발생하고 있으며, AI의 부상으로 인해 다음과 같은 문제가 발생하고 있습니다. 규모와 복잡성 모두 강화 사기 건수[2][3]. 이 백서에서는 의료 분야의 최신 AI 기반 사기 트렌드, 2025년의 실제 사례, AI 콘텐츠 탐지기부터 신원 확인까지 진화하는 위협에 대응하기 위한 전략에 대해 자세히 살펴봅니다.

의료 분야에서 AI를 이용한 사기 수법의 부상

전 세계 의료 부문은 AI 기반 사기 시도가 전례 없이 급증하고 있습니다.. 생성형 AI에 대한 접근성이 높아지면서 사기꾼들은 수작업으로 이루어지던 사기를 자동화하여 그럴듯한 가짜 신원, 문서, 심지어 음성이나 동영상을 대규모로 제작할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 당국은 다음과 같이 지적했습니다. 딥페이크 미디어를 이용한 사기 시도가 2023년에 3,000%로 급증할 것으로 예상됩니다. 혼자[4][5]. 딥페이크 관련 사고는 2022년 22건에서 2023년 42건으로 두 배 가까이 증가한 후 2024년에는 150건으로 폭발적으로 증가했으며, 놀랍게도 2025년 1분기에는 179건의 딥페이크 사기 사건이 발생하여 이미 2024년 전체 건수를 넘어섰습니다.[6][7]. 이러한 추세는 AI 기반 사기의 폭주하는 증가세분석가들은 생성형 AI가 다음과 같은 사기 손실을 초래할 수 있다고 예측했습니다. 2023년 1조7천123억 달러에서 2027년 1조7천400억 달러로 증가 (32% CAGR)[8].

글로벌 의료 분야의 AI 기반 사기: 2025년 트렌드 및 대응 방안
그림: 최근 몇 년간 AI를 이용한 사기 사건이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 딥페이크 또는 AI를 이용한 사기 탐지 사례가 2022년부터 2025년까지 급격히 증가했으며, 이는 생성형 AI 도구가 사기 시도를 어떻게 급증시켰는지를 보여줍니다.[4][7].

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의료 분야는 특히 AI를 이용한 범죄에 취약합니다. 병원, 진료소, 보험사, 약국, 원격 의료 플랫폼에 걸쳐 있는 이 분야의 방대하고 세분화된 생태계는 수천 개의 공격 지점을 제공합니다.[9][10]. 전통적인 사기(예: 가짜 보험 카드 또는 도난당한 환자 신분증)는 다음과 같습니다. 조직적 착취로 진화 AI 사용[10][11]. 2025년 미국 법무부는 총 324건의 사기 혐의로 324명의 피고인을 기소했습니다. $146억 허위 청구 - 역대 최대 규모의 의료 사기 사건[12][13]. 많은 사기가 원격 의료 상담 및 유전자 검사 사기와 관련이 있으며, 새로운 법무부 의료 사기 데이터 융합 센터 AI 분석을 사용하여 선제적으로 패턴 감지[14][15]. 분명히 AI는 양날의 검입니다. 수사관이 사기를 적발하는 데 도움이 되기도 하지만 범죄자들이 전례 없는 규모와 정교함으로 사기를 저지를 수 있도록 지원합니다.[11][2].

의료 분야에서 흔히 사용되는 AI 기반 사기 기법 (2025)

2025년의 사기꾼들은 의료 시스템과 보험사를 속이기 위해 AI를 활용한 다양한 전술을 사용할 것입니다. 주요 사기 수법에는 신원 및 문서 위조, 가짜 의료 데이터 생성, 딥페이크를 통한 신뢰할 수 있는 사람 사칭 등이 포함됩니다. 아래에서는 가장 널리 퍼진 AI 기반 사기 수법과 의료 기관을 대상으로 한 사기 수법을 자세히 살펴봅니다:

글로벌 의료 분야의 AI 기반 사기: 2025년 트렌드 및 대응 방안
그림: 2025년 주요 AI 기반 의료 사기 기법 분석. 가짜 환자 신원 그리고 AI 위조 문서 (예: 의료 기록, 청구서)가 많은 비중을 차지하는 반면, 딥페이크는 음성 그리고 동영상 사칭 은 빠르게 성장하는 위협입니다. '기타 AI 기반 사기'에는 AI로 제작된 피싱 이메일, 환자 포털을 공격하는 봇 및 이와 유사한 익스플로잇(업계 보고서를 기반으로 한 추정 비율[8][16]).

합성 환자 신원

가짜 환자 신원 - 종종 AI의 도움으로 생성되는 가짜 신원은 기본적인 사기 수법입니다. 범죄자들은 한 사람의 신원을 도용하는 대신 여러 사람의 실제 데이터와 조작된 세부 정보를 결합하여 다음을 생성합니다. 합성 신원 새로운 환자로 통과하는[17][18]. 생성형 AI는 사실적인 개인 기록을 생성하여 이를 가속화합니다. 예를 들어, AI는 그럴듯한 개인 기록을 생성할 수 있습니다. 가짜 환자의 ID, 프로필, 심지어 가족력("가상 부모")까지도 제공[19][20]. 그런 다음 이러한 유령 환자는 계좌 개설, 보험 가입 또는 서비스 요금 청구 발생하지 않았습니다. 코로나19 팬데믹 기간 동안 사기범들은 합성 ID를 사용하여 긴급 의료 혜택을 이용했지만, 이제는 이를 다음과 같은 용도로 사용합니다. 허위 보험 청구 또는 처방전 수령잘 만들어진 신원을 알면 탐지를 피할 수 있습니다.[21][22]. 미국 연방 준비 은행에 따르면, 합성 신원 사기로 인한 손실이 1위를 차지했습니다. 2023년 1조7천350억 계속 상승하고 있습니다.[23]. 사기범은 아동의 사회보장번호를 도용하여 완벽한 신용을 가진 가짜 환자를 만들거나 도난당한 환자 데이터를 혼합하여 보험사 확인을 우회할 수 있습니다.[17][24]. 시스템에 도입된 모든 가상 환자 데이터 무결성을 훼손하고 부당 지급으로 이어질 수 있습니다. 가짜 신원이 실제 의료 기록과 얽히면 임상 오류까지 발생할 수 있습니다.

AI 생성 의료 문서 및 보험금 청구

제너레이티브 AI는 이제 위조된 의료 문서, 기록 및 전체 보험 청구. 언어 모델은 실제처럼 보이는 의사 소견서, 퇴원 요약서, 실험실 결과 또는 의학 전문 용어로 가득 찬 청구 명세서를 생성할 수 있으며, 모두 사기 청구를 뒷받침하기 위해 맞춤화되어 있습니다. 실제로 업계 관계자들은 AI로 생성된 의료 문서 891만6천 건 증가 제출된 건수, 전년 대비[25][26]. 사기꾼은 이러한 가짜 기록을 활용하여 제공되지 않은 고가의 시술이나 약물을 정당화하거나 환급 코드를 부풀리는 데 사용합니다. 예를 들어, AI가 가짜 진료 기록을 생성할 수 있습니다. 진단 영상 보고서 또는 검사실 결과 를 사용하여 고가의 항암제 청구를 입증할 수 있습니다. 보험사와 의료 시스템은 이러한 청구의 홍수에 직면해 있습니다. 합성 서류 작업로 인해 합법적인 보험금 청구와 가짜 보험금을 구별하기가 더 어려워졌습니다. 영국의 보험사들은 다음과 같은 점에 주목합니다. 보험금 청구 사기에 딥페이크 및 위조 문서 사용이 급증하고 있습니다.조사를 피하기 위해 일상적으로 낮은 가치의 클레임을 제기하는 경우가 많습니다.[27]. 임상 영상도 면역이 되지 않는다는 증거가 있습니다. 사기범들은 생성 AI를 사용하여 의료 이미지를 모방합니다. 엑스레이나 스캔과 같은[3]. 위조된 의료 기록이 환자 파일에 입력되면 오진이나 부적절한 치료로 이어질 수 있기 때문에 금전적 손실을 넘어서는 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 AI로 작성된 건강 문서는 심각한 무결성 및 안전 위험을 초래합니다..

위조 처방전 및 약국 사기

처방전 사기는 AI를 통해 디지털 시대에 접어들었습니다. 위조 처방전 - 기존에는 도난당한 처방전 패드나 초보적인 편집을 통해 이루어졌지만, 이제 사실적인 디테일과 의사 서명이 포함된 처방전을 자동으로 생성할 수 있습니다. AI 이미지 생성기 또는 템플릿을 사용하면 다음과 같이 간단하게 만들 수 있습니다. 실제와 같은 전자 처방전 출력물 또는 약국 주문 양식. 더 교묘하게도 범죄자들은 음성 복제 를 사용하여 약사와의 통화에서 의사를 사칭합니다. 보고된 한 사례에서는 사기꾼이 의료 기록을 해킹하여 의사의 DEA 등록 번호를 훔친 다음 해당 자격 증명을 사용하여 규제 약물에 대한 전자 처방전을 전송한 것으로 나타났습니다.[28]. 다음과 같은 경우가 있었습니다. 리필을 승인하는 데 사용되는 AI 음성 딥페이크 - 약사가 처방전을 확인하는 실제 의사의 목소리와 똑같이 들리는 전화를 받지만 실제로는 AI가 생성한 음성입니다. 그 결과 오피오이드나 각성제와 같은 규제 약물은 불법적으로 입수되어 전용될 수 있습니다. 위조 처방전 사기는 보험사와 약국에 금전적 손실을 초래할 뿐만 아니라 기록에 잘못된 약을 처방받을 수 있는 환자를 위험에 빠뜨립니다. 예를 들어, 사기범이 환자를 사칭하여 오피오이드 처방전을 발급받으려는 경우 실제 환자의 의료 파일이 복용하지 않은 약물로 업데이트되어 위험한 상호작용이 발생하거나 약물 복용자로 표시될 수 있습니다.[29]. 이러한 사이버 범죄와 AI 악용의 결합은 규제 당국의 경고를 불러일으켰습니다. 이제 의료 기관은 모든 처방전, 특히 고위험 약품이 합법적인지 확인해야 합니다. 진정으로 공인된 공급자가 제공하는딥페이크나 데이터 유출이 아닙니다.

딥페이크 의사-환자 사칭

가장 주목할 만한 발전은 아마도 다음과 같은 사용일 것입니다. 의료진 또는 환자를 사칭하는 딥페이크. 원격 의료 및 고객 서비스 환경에서 사기꾼은 상대방을 속이기 위해 AI가 생성한 비디오와 오디오를 배포합니다. 예를 들어, 범죄자들은 환자의 딥페이크 동영상 원격 의료 상담의 경우, 의사를 속여 '치료' 또는 의뢰를 제공한 후 보험에 청구하도록 유도합니다.[30][31]. 반대로, 사기꾼은 평판이 좋은 의사의 얼굴과 목소리를 사용하여 의사의 모습을 딥페이크하여 화상 통화에서 다음과 같이 할 수 있습니다. 환자에게 사기성 서비스 비용을 지불하도록 유도하거나 개인 정보를 누설하는 행위. 의료 IT 전문가들은 다음과 같이 경고합니다. 원격 의료는 무르익은 표적이 되었습니다.가짜 환자 신원을 사용하여 가상 진료 예약을 한 다음, AI 아바타가 영상에 등장하여 거짓으로 처방전이나 의료 자문을 받을 수 있습니다.[31][32]. 원격 의료 외에도 딥페이크는 다음과 같은 형태로 소셜 미디어를 포화 상태로 만들고 있습니다. "기적의 치료법을 홍보하는 '닥터' 동영상. 2024년 전문가들은 유명 의사들의 딥페이크 영상이 "정말 시작되었습니다.'는 가짜 건강 정보 및 사기 제품으로 고령층을 타깃으로 합니다.[33][34]. 영국과 프랑스에서 신뢰받는 TV 의사들이 가짜 당뇨병 치료제와 혈압 보조제를 홍보하기 위해 자신의 모습을 복제했습니다.[35][36]. 시청자의 최대 절반은 이러한 딥페이크 의료 동영상이 가짜라는 것을 알지 못했습니다.[37]. 이러한 진실의 침식은 환자가 가짜 의사 동영상의 해로운 조언을 따르거나 사기꾼이 딥페이크 녹음을 제외하고는 실제로 발생하지 않은 상담에 대해 보험사에 청구할 수 있는 등 실질적인 비용을 초래할 수 있습니다. 전체적으로 AI 기반 사칭은 의료 상호 작용의 근본적인 신뢰를 훼손합니다. - 화면이나 전화에 나오는 사람이 실제 인물인지 믿을 수 없다면 시스템 전체가 위험에 처하게 됩니다.

영향력 및 규모: 2025년 사기 수치로 살펴보기

AI 기반 사기는 이제 더 이상 사소한 문제가 아니라 전 세계 의료 시스템 전반에 걸쳐 주요 재정 낭비이자 보안 위협이 되고 있습니다. 다음의 최근 통계와 사례는 이를 잘 보여줍니다. 문제의 규모:

연간 손실: 의료 사기로 인해 미국에서 발생하는 비용의 약 매년 $68억 이상[25]대략 전체 의료비 지출의 3-10%[38]. 전 세계적으로 사기는 약 61조6천억 달러의 의료비 지출[39] - 전 세계 의료비 지출이 수조 달러에 달한다는 점을 감안하면 엄청난 수치입니다. 이러한 손실은 궁극적으로 보험료 인상, 병원 비용 증가, 환자 치료를 위한 자원 감소로 이어집니다.
2023~2025년 사기 급증: 제너레이티브 AI의 등장으로 사기 시도가 폭발적으로 증가했습니다. 딥페이크 관련 사기 사고 증가 2022년에서 2023년까지 10배 증가[4]. 2024년에 보고된 딥페이크 사고는 150건으로 증가했습니다(257% 증가).[40]2025년은 이를 훨씬 뛰어넘을 것으로 예상됩니다(2025년 상반기에만 580건, 2024년 총 발생 건수의 4배에 가까운 수치).[7]. 사기 전문가들은 다음과 같이 지적합니다. 46%에서 합성 ID 사기, 37%에서 음성 딥페이크, 29%에서 동영상 딥페이크가 발생했습니다. 조사에서[8] - 는 이러한 AI 기술이 얼마나 보편화되었는지를 강조합니다.
기록적인 테이크다운: 단속 기관은 더 큰 규모의 단속으로 대응하고 있습니다. 2025년 6월, 미국 법무부는 다음과 같이 발표했습니다. 사상 최대 규모의 의료 사기 적발 사례324명을 기소하고 324명의 개인을 기소하고 $146억 사기 청구[1][13]. 원격 의료 상담 사기, 유전자 검사 사기, 내구성 의료 기기 사기 등이 대규모로 발생했습니다.[13]. 이러한 노력의 일환으로 메디케어 미지급금 1조7천4백억 원 지급 중단 의심스러운 것으로 간주됨[41]를 통해 이러한 손실을 방지하고 있습니다. 한 초석 사건('골드러시 작전')에서는 도용된 신원을 사용하여 국제적인 범죄 조직을 적발했습니다. 의료용품 허위 청구액 $106억 달러[42] - 유출된 데이터와 자동화로 무장한 범죄자들이 얼마나 멀리 갈 수 있는지를 보여주는 증거입니다.
보험사 영향: 전 세계 보험사들은 AI 관련 사기 급증. 영국에서 보험사들은 보험금 청구에 딥페이크가 점점 더 많이 사용되고 있다고 보고합니다(종종 탐지를 피하기 위해 '로우터치' 보험금 청구).[27]. 한 선도적인 재보험 회사는 위조된 의료 기록과 가짜 건강 상태가 언더라이팅을 약화시키고 생명 및 건강 보험 손실을 증가시킬 수 있다고 경고합니다.[43]. 2024년 딜로이트의 분석에 따르면 2027년에는 이 수치가 더욱 높아질 것으로 예상됩니다, AI를 이용한 생성형 사기로 인해 미국에서 연간 1조 7,400억 달러의 손실이 발생할 수 있습니다. (2023년 1조7천123억 달러에서 증가)[8]. 이러한 추세는 강력한 대응책을 채택하지 않을 경우 보험사의 수익에 상당한 타격을 줄 수 있음을 의미합니다.
환자 피해자: 환자와 일반인들도 이러한 사기로 인해 손해를 보고 있습니다. 특히 노년층은 AI 음성 사기("손자가 위급하다"는 전화)와 딥페이크 건강 사기의 표적이 되고 있습니다. 2023년 미국 노인들은 다음과 같이 보고했습니다. $3.4억 사기로 인한 손실이 전년 대비 111조6천억 원 증가했습니다.[44][45] - 이 중 일부는 AI로 강화된 계획에 의해 주도됩니다. 그리고 금전적인 비용 외에도 인적 비용AI를 통해 광고되는 사기성 의료 조언과 가짜 치료법은 신체적 피해를 입히거나 합법적인 의료 지침에 대한 신뢰를 잃게 할 수 있습니다.

전반적으로 2025년은 다음과 같은 점을 분명히 했습니다. AI가 전통적인 의료 사기 행위에 활력을 불어넣고 있습니다.. 과거에는 소규모의 기회주의적 사기 수법이 여러 대륙에 걸쳐 산업화된 조직으로 확장되었습니다. 빅 데이터(주로 침해 사고로 인한)와 AI의 결합으로 사기는 무서운 속도와 그럴듯함으로 전개될 수 있습니다. 전 세계적으로 수백억 달러에 달하는 손실이 발생하고 있습니다.병원과 보험사, 환자 등 모든 이해관계자가 위험에 처해 있습니다. 다음 섹션에서는 업계가 동등하게 발전된 기술과 전략을 사용하여 어떻게 대응할 수 있는지에 대해 설명합니다.

AI 기반 사기 방어하기: 전략 및 솔루션

AI를 이용한 의료 사기에 맞서기 위해서는 그에 상응하는 첨단 방어 수단이 필요합니다. 의료 서비스 경영진, 사이버 보안 팀, 규정 준수 책임자, 보험사는 다음을 위해 협력해야 합니다. 모든 취약 지점에 사기 방지 조치 내장 - 환자 온보딩부터 보험금 지급까지. 다음은 AI 기반 사기에 대응하기 위한 주요 전략과 기술 솔루션입니다:

AI 콘텐츠 감지 도구: 범죄자들이 AI를 사용하여 콘텐츠를 조작하는 것처럼, 조직에서도 AI를 사용하여 이를 탐지할 수 있습니다. 고급 AI 작성 콘텐츠 감지기 (예: TruthScan의 제품군)은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 분석하여 AI 생성의 징후를 식별합니다. 예를 들어, TruthScan의 플랫폼은 머신 러닝을 적용하여 AI가 생성한 텍스트의 통계적 패턴과 언어적 특이점을 찾아냅니다. 99% 정확도[46][47]. 이러한 도구는 청구 관리 시스템 또는 전자 의료 기록에 통합되어 자동으로 플래그를 지정할 수 있습니다. 의심스러운 문서 - 예를 들어, ChatGPT가 작성했을 가능성이 높은 의료 보고서를 수동으로 검토할 수 있습니다. 마찬가지로 AI 이미지 포렌식은 조작된 의료 스캔이나 위조 신분증을 탐지할 수 있으며, 딥페이크 탐지 알고리즘은 동영상을 분석하여 합성 징후(픽셀의 아티팩트, 얼굴 움직임의 이상한 타이밍 등)를 찾아낼 수 있습니다.[48][49]. 의료 기관은 멀티모달 AI 감지기를 배포하여 다음을 수행할 수 있습니다. 인공지능으로 조작된 콘텐츠의 상당 부분을 실시간으로 걸러냅니다. 손상을 입히기 전에
의료 기록 및 문서 확인: 의료 서비스 제공업체는 다음과 같은 전문 솔루션으로 전환하고 있습니다. 기록 및 청구 문서의 진위 여부 확인. 여기에는 합법적인 기록의 해시 및 디지털 서명, 제출물과 비교하기 위해 알려진 문서 템플릿의 데이터베이스를 사용하는 것이 포함됩니다. AI 기반 검증 서비스(예: TruthScan의 의료 문서 인증 솔루션)은 문서의 콘텐츠와 메타데이터를 즉시 분석하여 문서가 기계적으로 생성되었는지 또는 변경되었는지 확인할 수 있습니다.[50][51]. 미묘한 서식 이상이나 이미지가 AI로 제작되었음을 나타내는 메타데이터 등 사람이 놓칠 수 있는 불일치를 찾아냅니다. 환자 기록 및 보험 청구의 실시간 모니터링 이상 징후에 대한 대응도 필수적입니다.[52]. 이러한 시스템은 새로운 항목(검사 결과, 의사 소견서, 청구 첨부 파일)을 지속적으로 스캔하여 가짜 기록을 찾아낼 수 있습니다. 전에 보험금 부정 지급이나 임상 오류로 이어질 수 있습니다. 일부 보험사에서는 AI가 생성한 것으로 확인된 청구 서류는 사기 조사를 위해 자동으로 가져오는 규칙을 시행하고 있습니다. 목표는 다음을 보장하는 것입니다. 워크플로우에 입력되는 모든 의료 기록 또는 청구는 신뢰할 수 있고 변경되지 않습니다..
신원 증명 및 유효성 검사: 합성 ID 시대에는 신원 확인을 강화하는 것이 매우 중요합니다. 의료 기관은 다음을 시행해야 합니다. 신규 환자, 의료 서비스 제공자 및 공급업체에 대한 엄격한 신원 증명. 여기에는 다단계 인증, 생체 인식 확인(등록 시 얼굴 인식 또는 지문 등), AI를 활용하여 다음을 감지하는 신원 확인 서비스 사용이 포함될 수 있습니다. 위조 신분증 또는 일치하지 않는 개인 데이터. 예를 들어, 얼굴 인식을 생동감 테스트와 결합하여 AI가 생성한 얼굴이 사진을 통해 실제 환자로 통과하는 것을 방지할 수 있습니다. 백엔드에서는 알고리즘이 환자의 세부 정보(주소, 전화, 이메일, 소셜 미디어 사용 여부)를 교차 검증하여 정상적인 병력이 없는 '얇은' 신원(합성 신분증으로 알려진)을 찾아낼 수 있습니다.[53]. 금융 기관은 이러한 AI 기반 배경 일관성 검사를 매우 효과적으로 사용했습니다.[54]예를 들어, 올해 이전에 디지털 발자국이 없는 경우 신규 메디케어 신청자에게 플래그를 지정하는 등 의료 서비스에서도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 공급자 신원 확인 딥페이크가 모방하기 어려운 디지털 인증서 또는 워터마크가 있는 비디오 피드를 발급하여 원격 의료 영상에 등장하는 의사가 면허를 소지하고 있으며 실제 의사인지 확인하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 약국에서는 직원이 의료진에게 직접 전화를 걸어 비정상적인 처방 요청을 다시 확인하고 코드 문구 또는 확인 질문을 사용하여 AI 음성 사기꾼을 물리쳐야 합니다.
워크플로에 통합된 사기 탐지: 시스템을 진정으로 보호하려면 사기 탐지가 독립적인 단계가 되어서는 안 되며, 다음과 같이 이루어져야 합니다. 모든 워크플로우에 통합 의료 기관에서

실제로 병원과 보험사는 중요한 시점에 사기 탐지 서비스를 호출하기 위해 API 통합을 배포하고 있습니다. 예를 들어, 의료 서비스 제공자가 첨부 문서와 함께 보험금 청구서를 제출하면 AI 서비스가 몇 초 만에 자동으로 첨부 파일의 진위 여부를 평가할 수 있습니다. 원격 의료 예약이 시작되면 플랫폼이 백그라운드에서 수동 음성 분석을 실행하여 발신자가 합성된 음성을 사용하지 않는지 확인할 수 있습니다. 지속적인 모니터링 최신 사기 플랫폼은 조직 전반의 사기 신호(검증 실패, 특정 클리닉의 청구에 대한 빈번한 플래그 지정 등)를 추적하는 대시보드를 제공하여 여러 청구에 걸쳐 조직적으로 활동하는 사기단과 같은 패턴을 식별할 수 있습니다. 의료 사기를 사이버 위협과 동일하게 취급함으로써 연중무휴 24시간 모니터링, 이상 징후 탐지, 신속한 사고 대응 - 조직은 문제가 확산되기 전에 미리 파악할 수 있습니다.[55].

사기 분석 및 패턴 인식을 위한 AI: 의료 데이터의 양이 워낙 방대하기 때문에 사람이 놓치는 사기 패턴을 찾는 데 AI는 필수 불가결한 요소입니다. 머신러닝 모델은 과거 사기 사례를 학습하여 새로운 사기 사례를 탐지할 수 있습니다(예: 유사한 비정상적인 ICD 코드가 있는 청구 건을 클러스터링하거나 한 의사의 청구가 다른 의사들과 크게 차이가 나는 경우 식별). 보험사는 이미 예측 분석을 사용하여 다음을 수행하고 있습니다. 사기 위험에 대한 클레임 점수 를 실시간으로 분석합니다. 그래프 신경망과 같은 새로운 기술은 환자, 의료진, 진단, 청구 간의 관계를 매핑하여 가능성이 낮은 연결(예: 다른 주에서 청구에 사용된 동일한 기기 일련 번호)을 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, TruthScan의 보험 사기 제품군에는 다음이 포함됩니다. 클레임 패턴 인식 예측 모델링을 통해 손실이 누적되기 전에 조직화된 사기 조직과 비정형적인 패턴을 포착합니다.[56][57]. 2025 DOJ 융합 센터는 이러한 접근 방식의 모범을 보여 주었는데, 메디케어와 민간 보험사 전반의 데이터를 집계하여 의심스러운 활동의 클러스터를 사전에 찾아냈습니다.[58]. 의료 기관도 마찬가지로 데이터 및 AI 모델 공유 컨소시엄을 구성하여 각각이 감지할 수 있는 사기 신호를 확대할 수 있습니다. 이러한 모델에 공급되는 데이터(개인정보 보호 범위 내)가 많을수록 정상적인 행동과 사기성 행동을 더 잘 식별할 수 있습니다.
직원 교육 및 프로세스 제어: 기술도 중요하지만 사람의 인식이 가장 강력한 방어 수단입니다. 의료진과 관리자는 AI를 이용한 사기 수법에 대한 교육을 받아야 하며, 예를 들어 다음과 같은 사항을 숙지해야 합니다. 완벽하게 작성된 CEO의 이메일이 AI가 작성한 피싱일 수 있습니다.또는 화상 통화 상대방의 신원 확인 (이상한 눈동자 움직임이나 오디오 지연은 딥페이크의 암시일 수 있습니다.) 무언가 '이상'해 보이는 경우. 딥페이크 전화 사기와 같은 새로운 위협에 대비해 정기적인 훈련과 팁(피싱 인식 교육과 유사)을 시행할 수 있습니다. 고액 또는 비정상적인 결제 요청에 대해 콜백 또는 2차 확인을 요구하고, 민감한 정보에 대해 알려진 안전한 통신 채널을 사용하며, AI 매개 사기가 의심되는 경우 사고 대응 계획을 유지하는 등 간단한 프로세스 제어로 보안 계층을 추가할 수 있습니다. 중요한 것은 조직이 다음과 같은 문화를 조성해야 한다는 것입니다. 직원들이 이상 징후에 의문을 제기할 수 있는 권한 부여영상 속 '의사'가 이상한 요청을 하는 경우에도 마찬가지입니다. 많은 딥페이크 사기는 신뢰와 권위를 악용하여 성공하기 때문에 이러한 수법에 대해 잘 알고 있는 직원이 있다면 사고를 조기에 막을 수 있습니다. 한 전문가가 지적했듯이, 딥페이크에 대처하는 것은 사이버 보안의 기본인 피싱 이메일을 발견하는 것만큼 일상적인 일이 될 수 있습니다.[32][59].
전문 서비스 활용하기: AI 위협이 빠르게 진화함에 따라 많은 의료 기관이 전문 사기 방지 제공업체와 협력하고 있습니다. 다음과 같은 서비스 의료용 트루스캔 는 전자의무기록(EMR) 무결성에 대한 실시간 모니터링 등 의료 사용 사례에 맞춘 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다, 환자 문서 확인 AI 조작, 원격 의료를 위한 딥페이크 탐지, 규정 준수 보고(예: 규제 기관을 위한 사기 탐지 실사를 입증하는 감사 추적)를 방지합니다.[60][51]. 이러한 플랫폼은 종종 다음을 제공합니다. API 통합 기존 시스템에 원활하게 적용되며 의료 규정(HIPAA, GDPR)을 준수하도록 구축되었습니다.[61][62]. 엔터프라이즈급 도구를 사용하면 소규모 병원이나 지역 보험사도 자체 개발 없이도 고급 AI 탐지 기능을 이용할 수 있습니다. 또한 보험사와 의료 서비스 제공업체는 딥페이크 사기에 대한 새로운 법률(일부 관할권에서는 의료용 딥페이크를 명시적으로 금지하고 있으며, 미국은 신원 도용 관련 법령을 확대하여 AI 사칭에 대한 규제를 강화하고 있습니다.[63]). 이러한 표준을 준수하고 최첨단 도구를 배포하면 사기 손실을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 파트너, 감사자 및 환자에게 강력한 보안 태세를 보여줄 수 있습니다.

결론 및 전망

2025년은 지니가 병에서 나왔습니다. - 생성형 AI와 자동화는 이제 의료 사기와 밀접하게 연관되어 있습니다. 앞으로 사기범들은 계속해서 혁신을 거듭할 것이며, 특정 의사의 글쓰기 스타일을 모방하는 방법을 학습하는 AI 모델이나 질문에 실시간으로 반응하는 딥페이크가 등장할 수도 있습니다. 이 전쟁은 계속되는 군비 경쟁이 될 것입니다. 그러나 의료 업계는 AI 기반 방어와 더 엄격한 보안 워크플로우에 투자하며 이에 동등하게 대응하고 있습니다. 다음을 결합하여 최첨단 탐지 기술, 엄격한 검증 프로세스, 업계 간 데이터 공유, 직원 경계 강화를 통해 의료 기관은 AI가 조장하는 사기 위협을 크게 완화할 수 있습니다.

결정적으로, 이는 단순한 IT 문제가 아니라 거버넌스와 신뢰의 문제입니다. 의료 분야의 이사회와 경영진은 AI 사기를 재정과 환자 신뢰에 대한 전략적 위험으로 인식하고 정기적인 주의와 리소스가 필요하다는 점을 인식해야 합니다. 규정 준수 팀은 AI 측면을 포함하도록 사기 위험 평가를 업데이트해야 하며, 보험사는 보험금 청구의 일정 비율이 AI를 이용한 사기일 수 있음을 알고 보험 인수 가정을 재고할 수 있습니다. 반대로 의료 분야에서 AI를 윤리적으로 활용하면(임상적 의사 결정 지원, 청구 효율성 등) 남용을 방지할 수 있는 강력한 안전장치가 마련되어 있는 한 계속해서 큰 이점을 얻을 수 있을 것입니다.

요약하자면 사기 판도를 바꾼 제너레이티브 AI 하지만 인식과 고급 대응책이 있다면 시스템을 압도할 필요는 없습니다. 성공하는 조직은 새로운 위협에 대한 정보를 지속적으로 파악하고, AI 기반 방어를 통해 빠르게 적응하며, "무조건 신뢰"가 아닌 "검증하고 신뢰"하는 문화를 조성하는 조직이 될 것입니다. 이렇게 함으로써 의료 업계는 AI의 긍정적인 측면을 안전하게 활용하는 동시에 오용을 방지하여 디지털 시대에 수익과 환자의 웰빙을 모두 보호할 수 있습니다.

출처: 위에 인용된 최근 업계 보고서 및 사례(Pymnts(2025년 7월) 포함)[2][3], 스위스 재보험 연구소 (2025년 6월)[27], 보스턴 연방 준비 은행 (2025년 4월)[19], BMJ (2024)[37]및 TruthScan 솔루션 요약(2025)[51][64]등이 있습니다. 모든 데이터와 인용문은 2024~2025년의 최신 자료를 반영하며, 의료 분야의 AI 기반 사기 현황과 이에 대응하기 위한 대응책을 보여줍니다.

[1] [2] [3] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [41] [42] [55] [58] 법무부, 역사적인 의료 사기 단속에서 AI 도구의 공로 인정