Введение
Генеративный ИИ совершает революцию в здравоохранении - и не всегда в лучшую сторону. В 2025 году число мошеннических схем в сфере здравоохранения выросло все более цифровые и сложные, подпитываемые утечками данных, автоматизацией и генеративным искусственным интеллектом[1]. Преступники используют инструменты искусственного интеллекта для создания Поддельные личности пациентов, синтетические страховые заявления, сгенерированные искусственным интеллектом медицинские документы, поддельные рецепты и даже глубокая подделка взаимодействий между врачом и пациентом. Эти высокотехнологичные обманы поднимают мошенничество на новую высоту, угрожая финансам страховщиков и безопасности пациентов по всему миру. Проблема огромна: мошенничество в здравоохранении уже обходится в десятки миллиардов ежегодно, а развитие искусственного интеллекта усиливая масштаб и сложность мошенничества[2][3]. В этом документе подробно рассматриваются последние тенденции мошенничества с использованием искусственного интеллекта в здравоохранении, реальные примеры из практики 2025 года и стратегии борьбы с этой растущей угрозой - от детекторов контента с использованием искусственного интеллекта до проверки личности.
Рост мошеннических схем в здравоохранении с использованием искусственного интеллекта
Мировой сектор здравоохранения переживает Беспрецедентный всплеск попыток мошенничества с использованием искусственного интеллекта. С появлением генеративного ИИ мошенники могут автоматизировать то, что раньше делалось вручную, создавая убедительные поддельные личности, документы и даже голоса или видео в масштабах страны. Например, власти отметили, что Число попыток мошенничества с использованием deepfake media выросло на 3,000% в 2023 году в одиночку[4][5]. Число инцидентов, связанных с подделками, почти удвоилось с 22 в 2022 году до 42 в 2023-м, а затем выросло до 150 в 2024-м; поразительно, но в первом квартале 2025 года было зафиксировано 179 случаев мошенничества с подделками, что уже превышает общий показатель за 2024 год.[6][7]. Эта тенденция позволяет предположить, что стремительный рост мошенничества, управляемого искусственным интеллектомПо прогнозам аналитиков, генеративный искусственный интеллект может снизить потери от мошенничества до $12,3 млрд в 2023 году до $40 млрд к 2027 году (32% CAGR)[8].
Рисунок: Взрывной рост числа случаев мошенничества с использованием ИИ в последние годы. Число выявленных случаев мошенничества с помощью искусственного интеллекта резко возросло с 2022 по 2025 год, что свидетельствует о том, как генеративные инструменты искусственного интеллекта увеличили число попыток мошенничества.[4][7].
Никогда больше не беспокойтесь о мошенничестве с помощью искусственного интеллекта. TruthScan Мы можем помочь вам:
- Обнаружение сгенерированного искусственного интеллекта изображения, текст, голос и видео.
- Избегайте Крупнейшее мошенничество, управляемое искусственным интеллектом.
- Защитите свои самые чувствительный активы предприятия.
Здравоохранение особенно уязвимо для этой волны преступлений, подпитываемых ИИ. Обширная и разрозненная экосистема этого сектора, включающая больницы, клиники, страховые компании, аптеки и платформы телемедицины, предлагает тысячи точек атаки[9][10]. Традиционные виды мошенничества (например, поддельные страховые карты или украденные удостоверения личности пациентов) переросла в системную эксплуатацию использование искусственного интеллекта[10][11]. В 2025 году Министерство юстиции США предъявило обвинения 324 фигурантам схем на общую сумму $14,6 млрд. в ложных заявлениях - крупнейшее дело о мошенничестве в сфере здравоохранения за всю историю[12][13]. Многие аферы были связаны с телемедицинскими консультациями и мошенничеством с генетическими тестами, и новое исследование Минюста США Центр сбора данных о мошенничестве в сфере здравоохранения использовали аналитику ИИ для упреждающего обнаружения закономерностей[14][15]. Очевидно, что искусственный интеллект - это обоюдоострый меч: он помогает следователям ловить мошенников, но при этом позволяя преступникам совершать мошенничества беспрецедентного масштаба и изощренности[11][2].
Распространенные методы мошенничества с использованием искусственного интеллекта в здравоохранении (2025)
В 2025 году у мошенников будет целый набор тактик для обмана систем здравоохранения и страховых компаний с помощью искусственного интеллекта. Основные схемы включают подделку личности и документов, создание фальшивых медицинских данных и выдачу себя за доверенный персонал с помощью глубоких подделок. Ниже мы приводим наиболее распространенные методы мошенничества с использованием ИИ и способы их применения против медицинских организаций:
Рисунок: Распределение основных методов мошенничества в здравоохранении на основе ИИ в 2025 году. Поддельные личности пациентов и Документы, подделанные искусственным интеллектом (например, медицинские карты, заявления) составляют большую долю схем, в то время как глубокие подделки голос и видео пародии представляют собой быстро растущую угрозу. "Другие схемы, управляемые искусственным интеллектом" включают фишинговые письма, созданные искусственным интеллектом, боты, атакующие порталы для пациентов, и подобные эксплойты (оценочная доля, основанная на отраслевых отчетах[8][16]).
Синтетические личности пациентов
Поддельные личности пациентов - часто созданные с помощью искусственного интеллекта, являются основополагающей тактикой мошенничества. Вместо того чтобы красть личность одного человека, преступники объединяют реальные данные нескольких людей с вымышленными деталями, чтобы создать синтетические личности которые выдают себя за новых пациентов[17][18]. Генеративный ИИ ускоряет этот процесс, создавая реалистичные личные дела. Например, ИИ может генерировать правдоподобные Идентификаторы, профили, даже истории семей ("синтетические родители") для поддельных пациентов[19][20]. Эти фантомные пациенты затем используются для открывать счета, получать страховые полисы или выставлять счета за услуги которые никогда не происходили. Во время пандемии COVID-19 мошенники использовали синтетические удостоверения личности, чтобы получить чрезвычайные медицинские пособия; теперь они используют их, чтобы подавать ложные страховые заявления или получать рецептызная, что хорошо созданная личность может ускользнуть от обнаружения.[21][22]. По данным Федеральной резервной системы США, убытки от мошенничества с синтетическими идентификационными данными составили $35 миллиардов в 2023 году и продолжают расти[23]. Мошенники могут использовать украденный номер социального страхования ребенка, чтобы создать поддельного пациента с идеальной кредитоспособностью, или смешать украденные данные пациента, чтобы обойти проверку страховщика.[17][24]. Каждый синтетический пациент, введенный в систему нарушает целостность данных и может привести к неправомерным выплатам или даже клинические ошибки, если поддельная личность переплетается с настоящими медицинскими записями.
Генерируемые искусственным интеллектом медицинские документы и страховые претензии
Генеративный искусственный интеллект теперь используется для создания медицинские документы, записи и все страховые случаи. Языковые модели могут создавать похожие на подлинные записки врача, выписки, результаты анализов или выписки из счетов, наполненные медицинским жаргоном, - все, что нужно для поддержки мошеннического заявления. Более того, отраслевые наблюдатели сообщают, что 89% рост числа медицинских документов, созданных искусственным интеллектом по сравнению с предыдущими годами[25][26]. Мошенники используют эти фальшивые записи для оправдания дорогостоящих процедур или лекарств, которые никогда не предоставлялись, или для завышения кодов возмещения. Например, искусственный интеллект может сгенерировать фиктивную запись заключение диагностической визуализации или результаты лабораторных исследований чтобы обосновать требование о высоких расходах на онкологические препараты. Страховщики и системы здравоохранения сталкиваются с потоком таких синтетическая бумагачто усложняет задачу отличия законных претензий от подделок. В Великобритании страховщики отмечают стремительно растущее использование подделок и поддельных документов при мошенничестве с претензиямичасто в, казалось бы, обычных малозначительных исках, чтобы избежать проверки[27]. Даже клинические образы не застрахованы от этого - есть свидетельства того, что Мошенники используют генеративный искусственный интеллект для имитации медицинских изображений например, рентгеновские снимки или сканирование[3]. Последствия не ограничиваются финансовыми потерями: если фальсифицированные медицинские записи попадают в истории болезни пациентов, они могут привести к ошибочному диагнозу или неправильному лечению. Таким образом, Медицинские документы, написанные искусственным интеллектом, представляют собой серьезный риск для целостности и безопасности.
Поддельные рецепты и мошенничество в аптеках
Мошенничество с рецептами вошло в цифровую эпоху благодаря искусственному интеллекту. Поддельные рецепты - традиционно делались с помощью украденных рецептурных бланков или элементарного редактирования - теперь их можно автоматически генерировать с реалистичными деталями и подписями врачей. Генераторы изображений AI или шаблоны позволяют легко создавать подлинные распечатки электронных рецептов или бланки аптечных заказов. Более коварно преступники используют клонирование голоса выдавать себя за врачей при общении с фармацевтами. В одном случае мошенники взломали медицинские карты, чтобы украсть регистрационные номера врачей в DEA, а затем использовали эти учетные данные для отправки электронных рецептов на контролируемые вещества.[28]. Были случаи, когда Голосовые фальшивки искусственного интеллекта используются для авторизации пополнения счета - фармацевт получает звонок, который звучит точно так же, как звонок знакомого врача, подтверждающего рецепт, но на самом деле это голос, сгенерированный искусственным интеллектом. В результате контролируемые препараты (например, опиоиды или стимуляторы) могут быть незаконно получены и перенаправлены. Мошенничество с поддельными рецептами не только наносит финансовый ущерб страховщикам и аптекам, но и ставит под угрозу пациентов, которые могут получить неправильные лекарства, указанные в их записях. Например, если мошенник выдает себя за пациента, чтобы получить рецепт на опиоиды, то в медицинскую карту реального пациента могут быть внесены препараты, которые он никогда не принимал, что приведет к опасным взаимодействиям или будет означать, что пациент находится в поиске лекарств[29]. Такое сочетание киберпреступности и эксплуатации искусственного интеллекта вызвало предупреждения со стороны регулирующих органов. Теперь медицинские организации должны проверять законность каждого рецепта - особенно лекарств с высоким риском - и действительно поступает от уполномоченного поставщикане подделка или утечка данных.
Глубоко подделанные пародии на врачей и пациентов
Пожалуй, самым ярким событием стало использование подделки с целью выдать себя за медицинский персонал или пациентов. В сфере телемедицины и обслуживания клиентов мошенники используют видео и аудио, созданные искусственным интеллектом, чтобы обмануть собеседников. Например, преступники создали поддельные видео с пациентами за консультации по телемедицине, обманывая врачей и заставляя их предоставлять "лечение" или направления, которые затем выставляются страховым компаниям.[30][31]. И наоборот, мошенник может подделать сходство с врачом, используя лицо и голос авторитетного врача, в видеозвонке, чтобы убедить пациента оплатить мошенническую услугу или разгласить личную информацию. Эксперты по информационным технологиям в здравоохранении предупреждают, что телездравоохранение стало настоящей мишенью: можно назначить виртуальный прием, используя поддельную личность пациента, а затем попросить аватара ИИ участвовать в видеоконференции, чтобы получить рецепты или медицинские консультации под ложным предлогом.[31][32]. Помимо телемедицины, глубокие подделки заполонили социальные сети в виде "Докторские" видеоролики, рекламирующие чудодейственные средства лечения. В 2024 году эксперты заметили, что глубоко подделанные видео известных врачей "действительно взлетел"Нацеленные на пожилую аудиторию фиктивные советы по здоровью и мошеннические продукты[33][34]. Доверенные телеврачи в Великобритании и Франции клонировали свои изображения, чтобы рекламировать поддельные лекарства от диабета и добавки от давления.[35][36]. До половины зрителей не смогли определить, что эти медицинские видео deepfake - подделка[37]. Такое размывание правды имеет ощутимые последствия: пациенты могут следовать вредным советам, полученным из видеозаписей фальшивых врачей, или мошенники могут выставлять страховщикам счета за консультации, которые никогда не проводились, кроме как в виде записи deepfake. В целом, Самозванство, управляемое искусственным интеллектом, подрывает фундаментальное доверие к взаимодействию в сфере здравоохранения - Если вы не можете поверить, что человек на экране или в телефоне - тот, за кого себя выдает, вся система находится под угрозой.
Влияние и масштабы: мошенничество 2025 года в цифрах
Мошенничество с использованием ИИ перестало быть второстепенной проблемой - теперь это серьезный финансовый ущерб и угроза безопасности в глобальных системах здравоохранения. Рассмотрим следующие недавние статистические данные и случаи, иллюстрирующие масштаб проблемы:
- Ежегодные потери: Мошенничество в сфере здравоохранения обходится США примерно в $68 миллиардов или более в год[25]примерно 3-10% всех расходов на здравоохранение[38]. В глобальном масштабе на мошенничество может уйти около 6% расходов на здравоохранение[39] - ошеломляющая цифра, учитывая, что мировые расходы на здравоохранение исчисляются триллионами долларов. Эти потери в конечном итоге приводят к повышению страховых взносов, увеличению расходов на госпитализацию и сокращению ресурсов для ухода за пациентами.
- Всплеск мошенничества в 2023-2025 гг: Появление генеративного ИИ привело к росту числа попыток мошенничества. Количество случаев мошенничества, связанных с Deepfake, увеличилось в десять раз с 2022 по 2023 год[4]. В 2024 году количество зарегистрированных инцидентов deepfake подскочило до 150 (рост на 257%).[40]а в 2025 году этот показатель будет значительно превышен (580 инцидентов только в первой половине 2025 года, что почти в 4 раза больше, чем в 2024 году).[7]. Эксперты по мошенничеству отмечают, что 46% столкнулись с мошенничеством с использованием синтетических идентификаторов, 37% - с подделкой голоса и 29% - с подделкой видео. в своих расследованиях[8] - подчеркивая, насколько распространенными стали эти методы искусственного интеллекта.
- Рекордные тейкдауны: Правоохранительные органы отвечают более масштабными репрессиями. В июне 2025 года Минюст США объявил о том, что крупнейшее в истории мошенничество в сфере здравоохраненияпредъявив обвинения 324 лицам и раскрыв $14,6 млрд. в мошеннических исках[1][13]. Схемы включали в себя мошенничество с телемедицинскими консультациями, мошенничество с генетическими тестами и мошенничество с медицинским оборудованием длительного пользования в массовом масштабе.[13]. В рамках этих усилий Medicare приостановил выплату $4 млрд. считается подозрительным[41]и предотвратить эти потери. Одно из краеугольных дел ("Операция "Золотая лихорадка"") выявило международную группу, использовавшую украденные личные данные для подачи $10,6 миллиарда в ложных заявлениях на поставку медицинских товаров[42] - свидетельство того, как далеко могут зайти преступники, вооружившись взломанными данными и средствами автоматизации.
- Влияние страховщиков: Страховщики по всему миру наблюдают всплеск мошенничества, связанного с искусственным интеллектом. В Великобритании страховщики сообщают, что глубокие подделки все чаще используются в претензиях (часто это "малозатратные" претензии, чтобы избежать обнаружения)[27]. Ведущая перестраховочная компания предупреждает, что фальсифицированные медицинские карты и глубоко подделанные состояния здоровья подрывают андеррайтинг и могут привести к росту убытков по страхованию жизни и здоровья[43]. Согласно анализу компании Deloitte, проведенному в 2024 году, к 2027 году, Мошенничество с помощью искусственного интеллекта может принести $40 миллиардов ежегодных убытков в США. (по сравнению с $12,3 млрд в 2023 году)[8]. Такая траектория предполагает значительный удар по прибыли страховщиков, если не будут приняты эффективные меры противодействия.
- Жертвы пациентов: Пациенты и население также теряют деньги из-за этих афер. Пожилые люди, в частности, стали жертвами мошенников с искусственным интеллектом (звонки "внук в беде") и мошенников с поддельными медицинскими услугами. В 2023 году американские пожилые люди сообщили. $3.4 млрд. убытки от мошенничества, что на 11% больше, чем в предыдущем году[44][45] - в том числе благодаря схемам, усовершенствованным искусственным интеллектом. Помимо денежных затрат, существует человеческие жертвыМошеннические медицинские советы и фальшивые методы лечения, рекламируемые с помощью искусственного интеллекта, могут привести к физическому ущербу или потере доверия к законным медицинским рекомендациям.
В целом, 2025 год ясно показал, что ИИ ускоряет традиционное мошенничество в здравоохранении. То, что раньше было небольшими, оппортунистическими схемами, теперь превратилось в промышленные операции, охватывающие континенты. Сочетание больших данных (часто полученных в результате взломов) и искусственного интеллекта позволяет развертывать аферы с пугающей скоростью и правдоподобностью. Глобальные убытки исчисляются десятками миллиардов и продолжают расти.И все заинтересованные стороны - от больниц и страховщиков до пациентов - подвергаются риску. В следующем разделе мы обсудим, как отрасль может дать отпор, используя столь же передовые технологии и стратегии.
Защита от мошенничества, управляемого искусственным интеллектом: Стратегии и решения
Для борьбы с мошенничеством в здравоохранении с использованием искусственного интеллекта необходим целый арсенал столь же совершенных средств защиты. Руководители медицинских учреждений, группы кибербезопасности, специалисты по соблюдению нормативных требований и страховщики должны координировать свои действия, чтобы внедряйте меры по борьбе с мошенничеством в каждой уязвимой точке - от приема пациента до выплаты страхового возмещения. Ниже приведены основные стратегии и технические решения для борьбы с мошенничеством, управляемым искусственным интеллектом:
- Инструменты для обнаружения контента с искусственным интеллектом: Как преступники используют ИИ для фабрикации контента, так и организации могут использовать ИИ для его обнаружения. Расширенный Детекторы контента, написанного искусственным интеллектом (такие как TruthScan) анализируют текст, изображения, аудио и видео, чтобы выявить признаки искусственного интеллекта. Например, платформа TruthScan применяет машинное обучение для выявления статистических закономерностей и лингвистических причуд, указывающих на то, что текст сгенерирован искусственным интеллектом. Точность 99%[46][47]. Эти инструменты могут быть интегрированы в системы управления претензиями или электронные медицинские карты, чтобы автоматически отмечать подозрительные документы - Например, медицинское заключение, которое, скорее всего, было написано в ChatGPT, - для ручной проверки. Аналогичным образом ИИ-эксперты по изображениям могут обнаружить манипуляции с медицинскими снимками или поддельными удостоверениями личности, а алгоритмы глубокого обнаружения подделок могут анализировать видео на предмет признаков синтеза (артефакты в пикселях, странная синхронизация движений лица и т. д.).[48][49]. Развернув мультимодальные детекторы ИИ, медицинские организации смогут отсеивать большую часть подделанного ИИ контента в режиме реального времени прежде чем он нанесет ущерб.
- Проверка медицинских карт и документов: Медицинские учреждения прибегают к специализированным решениям, чтобы проверять подлинность записей и документов по претензиям. Это включает в себя хэширование и цифровую подпись легитимных записей, а также использование баз данных известных шаблонов документов для сравнения с представленными. Сервисы проверки, основанные на искусственном интеллекте (например, TruthScan's Подтверждение подлинности медицинских документов решение) может мгновенно проанализировать содержимое и метаданные документа, чтобы определить, был ли он сгенерирован или изменен машинным способом[50][51]. Они ищут несоответствия, которые человек может пропустить, например, тонкие аномалии форматирования или метаданные, указывающие на то, что изображение было создано искусственным интеллектом. Мониторинг записей пациентов и страховых случаев в режиме реального времени для выявления аномалий также необходимо[52]. Постоянно сканируя новые записи (результаты анализов, записи врачей, приложения к заявлениям), эти системы могут выявлять поддельные записи. до Они могут привести к мошенническим выплатам или клиническим ошибкам. Некоторые страховые компании внедрили правила, согласно которым любая документация по заявлению, идентифицированная как сгенерированная искусственным интеллектом, автоматически направляется на расследование мошенничества. Цель состоит в том, чтобы убедиться, что каждая медицинская запись или заявка, поступающая в рабочий процесс, заслуживает доверия и не подвергается изменениям.
- Подтверждение и проверка подлинности личности: Усиление проверки личности имеет решающее значение в эпоху синтетических идентификаторов. Медицинские учреждения должны обеспечить строгое подтверждение личности для новых пациентов, поставщиков и продавцов. Это может включать многофакторную аутентификацию, биометрическую проверку (например, распознавание лица или отпечатков пальцев при регистрации), а также использование сервисов проверки личности, которые используют искусственный интеллект для обнаружения поддельные удостоверения личности или несовпадающие личные данные. Например, распознавание лиц может сочетаться с тестами на привлекательность, чтобы предотвратить выдачу лица, сгенерированного ИИ, за реального пациента по фотографии. В свою очередь, алгоритмы могут перепроверять данные пациента (адрес, телефон, электронную почту, присутствие в социальных сетях), чтобы выявить "тонкие" личности, у которых отсутствует нормальная история болезни - известный признак синтетических идентификаторов.[53]. Финансовые учреждения уже не раз использовали подобные проверки на основе искусственного интеллекта.[54]То же самое может сделать и здравоохранение: например, отметить нового заявителя Medicare, если у него нет цифрового следа до этого года. Проверка идентификационных данных поставщиков Не менее важно убедиться в том, что врач на видео в телемедицине имеет лицензию и действительно является тем, за кого себя выдает, - возможно, путем выдачи цифровых сертификатов или видеозаписей с водяными знаками, которые сложно имитировать глубоким подделкам. В аптеках сотрудникам следует перепроверять необычные запросы на рецепты с помощью прямых обратных звонков поставщикам и использовать кодовые фразы или проверочные вопросы, чтобы победить потенциальных самозванцев с ИИ-голосом.
- Интегрированное обнаружение мошенничества в рабочих процессах: Чтобы по-настоящему защитить систему, выявление мошенничества не может быть отдельным шагом - оно должно быть Входит в каждый рабочий процесс в организации здравоохранения.
На практике это означает, что больницы и страховые компании используют API-интеграции для вызова служб обнаружения мошенничества в критические моменты. Например, когда поставщик подает заявление с приложенными документами, служба искусственного интеллекта может за считанные секунды автоматически оценить подлинность этих прикрепленных документов. Если инициируется назначение телемедицинской помощи, платформа может провести анализ пассивного голоса в фоновом режиме, чтобы убедиться, что звонящий не использует синтезированный голос. Непрерывный мониторинг Современные платформы для борьбы с мошенничеством предлагают информационные панели, позволяющие отслеживать сигналы о мошенничестве по всей организации (неудачные проверки, частые пометки заявлений определенной клиники и т. д.), чтобы выявить закономерности, например, организованную мошенническую группу, действующую по нескольким заявлениям. Отношение к мошенничеству в здравоохранении в большей степени напоминает киберугрозы - с Круглосуточный мониторинг, обнаружение аномалий и оперативное реагирование на инциденты - Организации могут выявлять проблемы до того, как они начнут разрастаться[55].
- ИИ для анализа мошенничества и распознавания образов: Объем данных в сфере здравоохранения настолько велик, что искусственный интеллект незаменим для поиска закономерностей мошенничества, которые человек не замечает. Модели машинного обучения можно обучать на исторических случаях мошенничества, чтобы выявлять новые (например, объединять в кластеры заявления с одинаковыми необычными кодами МКБ или определять, когда счета одного врача сильно отклоняются от аналогичных). Страховщики уже используют предиктивную аналитику, чтобы оценивайте заявления на предмет риска мошенничества в режиме реального времени. Новые технологии, такие как графовые нейронные сети, позволяют отображать взаимосвязи между пациентами, поставщиками услуг, диагнозами и заявлениями, чтобы выявить невероятные связи (например, один и тот же серийный номер устройства, используемый в заявлениях из разных штатов). Например, пакет TruthScan для борьбы со страховым мошенничеством включает в себя распознавание образов претензий и предиктивное моделирование для выявления организованных мошеннических групп и нетипичных схем до накопления убытков[56][57]. Примером такого подхода является Центр синтеза Минюста 2025 года, который объединяет данные по Medicare и частным страховщикам, чтобы заблаговременно находить скопления подозрительной активности.[58]. Медицинские организации также должны обмениваться данными и моделями искусственного интеллекта в консорциумах, чтобы расширить круг сигналов о мошенничестве, которые может обнаружить каждый из них. Чем больше данных (в пределах конфиденциальности) поступает в эти модели, тем лучше они различают нормальное и мошенническое поведение.
- Обучение персонала и контроль процессов: Технологии имеют решающее значение, но человеческая осведомленность остается мощной защитой. Медицинский персонал и администраторы должны быть обучены тактике мошенничества с использованием искусственного интеллекта - например, знать, что Идеально написанное письмо от генерального директора может оказаться фишингом, созданным искусственным интеллектомили что они должны проверка личности абонентов видеосвязи если что-то кажется "не так" (странные движения глаз или задержка звука могут намекать на глубокую подделку). Регулярные тренировки и советы (сродни тренингам по фишингу) могут быть внедрены для новых угроз, таких как телефонные мошенничества deepfake. Простые элементы управления процессом повышают уровень безопасности: требование обратного звонка или вторичной проверки для крупных или необычных платежных запросов, использование известных безопасных каналов связи для передачи конфиденциальной информации, а также ведение плана реагирования на инциденты, специально разработанные для предполагаемых случаев мошенничества, опосредованного ИИ. Важно отметить, что организациям следует формировать культуру, в которой сотрудники чувствуют себя вправе задавать вопросы об аномалияхДаже если это "доктор" на видео, который просит выполнить странную просьбу. Многие поддельные мошенничества удаются за счет использования доверия и авторитета; бдительные сотрудники, знающие об этих уловках, могут пресекать инциденты на ранних стадиях. Как отметил один из экспертов, борьба с подделками может стать такой же рутиной, как выявление фишинговых писем - стандартной частью гигиены кибербезопасности.[32][59].
- Использование специализированных услуг: Учитывая стремительное развитие угроз ИИ, многие медицинские организации сотрудничают со специализированными поставщиками услуг по предотвращению мошенничества. Такие службы, как TruthScan для здравоохранения предлагает комплексные решения, адаптированные для использования в медицине, в том числе: мониторинг целостности электронной медицинской карты (EMR) в режиме реального времени, проверка документов пациента против манипуляций ИИ, обнаружение подделок для телездравоохранения и отчетность о соблюдении требований (например, аудиторские записи, подтверждающие должную осмотрительность регуляторов при выявлении мошенничества)[60][51]. Такие платформы часто предоставляют Интеграция API легко встраиваются в существующие системы и соответствуют нормам здравоохранения (HIPAA, GDPR).[61][62]. Используя инструменты корпоративного уровня, даже небольшие клиники или региональные страховщики могут получить доступ к передовым возможностям обнаружения ИИ, не разрабатывая их собственными силами. Кроме того, страховщикам и поставщикам услуг следует следить за изменениями в нормативных актах и отраслевых стандартах - например, за новыми законами против мошенничества с использованием искусственного интеллекта (некоторые юрисдикции теперь прямо запрещают медицинские подделки, а США расширяют законодательство о краже личных данных, чтобы охватить выдачу себя за ИИ).[63]). Соответствие таким стандартам и внедрение современных инструментов позволит не только сократить потери от мошенничества, но и продемонстрировать надежную защиту партнерам, аудиторам и пациентам.
Заключение и перспективы
2025 год продемонстрировал, что Джинн вырвался из бутылки - Генеративный ИИ и автоматизация теперь переплетаются с мошенничеством в сфере здравоохранения. В будущем мошенники, вероятно, продолжат внедрять инновации: мы можем увидеть модели ИИ, которые научатся подражать определенному стилю письма врачей, или глубокие подделки, реагирующие на вопросы в режиме реального времени. Борьба будет представлять собой непрерывную гонку вооружений. Однако индустрия здравоохранения реагирует на это не менее энергично, инвестируя в средства защиты на основе ИИ и более жесткие рабочие процессы безопасности. Сочетая передовые технологии обнаружения, строгие процессы проверки, обмен данными между отраслями и бдительность сотрудниковВ этом случае медицинские организации могут существенно снизить угрозу мошенничества с помощью искусственного интеллекта.
Важно, что это не просто проблема ИТ - это проблема управления и доверия. Советы директоров и руководители медицинских учреждений должны признать мошенничество с использованием ИИ стратегическим риском для финансов и доверия пациентов, требующим постоянного внимания и ресурсов. Команды по обеспечению соответствия должны обновить оценки риска мошенничества, включив в них аспекты ИИ, а страховщики могут пересмотреть предположения о страховании, зная, что определенный процент претензий может быть мошенничеством с помощью ИИ. С другой стороны, этичное использование ИИ в здравоохранении (для поддержки принятия клинических решений, повышения эффективности выставления счетов и т. д.) будет и дальше приносить огромную пользу - при условии наличия надежных гарантий для предотвращения злоупотреблений.
В итоге, Генеративный искусственный интеллект изменил игру в мошенничество в здравоохранении, но благодаря осведомленности и передовым мерам противодействия они не должны захлестнуть систему. Преуспеют те организации, которые будут постоянно информировать о возникающих угрозах, быстро адаптироваться к ним с помощью защитных средств на основе ИИ и формировать культуру "проверь и доверь", а не "доверяй по умолчанию". Таким образом, здравоохранение сможет безопасно использовать положительные стороны ИИ и в то же время нейтрализовать его неправомерное использование, защищая как конечный результат, так и благополучие пациентов в цифровую эпоху.
Источники: Недавние отраслевые отчеты и случаи, упомянутые выше, включая Pymnts (июль 2025 г.)[2][3]Институт Swiss Re (июнь 2025 года)[27]Федеральный резервный банк Бостона (апрель 2025 г.)[19], BMJ (2024)[37], и краткое описание решений TruthScan (2025)[51][64], среди прочих. Все данные и цитаты отражают последние доступные данные за 2024-2025 годы, иллюстрируя текущее состояние мошенничества в здравоохранении, управляемого искусственным интеллектом, и меры по борьбе с ним.
[1] [2] [3] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [41] [42] [55] [58] Минюст США отмечает инструменты искусственного интеллекта в исторической борьбе с мошенничеством в сфере здравоохранения
[4] [5] [6] [7] [16] [40] [44] [45] Статистика и тенденции Deepfake 2025 | Ключевые данные и выводы - Keepnet
https://keepnetlabs.com/blog/deepfake-statistics-and-trends
[8] Глубокие подделки и кризис познания | ЮНЕСКО
https://www.unesco.org/en/articles/deepfakes-and-crisis-knowing
[17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [53] [54] Ген ИИ усиливает угрозу синтетического мошенничества с идентификацией личности - Федеральный резервный банк Бостона
[25] [26] [56] [57] [62] [64] Обнаружение мошенничества с помощью искусственного интеллекта в сфере страхования здоровья и жизни | TruthScan
https://truthscan.com/solutions/health-life-commercial-insurance-fraud-detection-solution
[27] [43] Как фальшивки, дезинформация и искусственный интеллект усиливают страховое мошенничество | Swiss Re
[28] DEA предупреждает о мошенничестве с электронными рецептами - Новости фармацевтической практики
[29] [39] Кибербезопасность и мошенничество в здравоохранении: Глубокое погружение в самые серьезные риски и средства защиты | CrossClassify
https://www.crossclassify.com/resources/articles/healthcare-cybersecurity-and-fraud/
[30] [31] [32] [59] Эволюционирующая угроза телемедицинских мошенничеств Deepfake, Майк Руджио
https://insights.taylorduma.com/post/102jkzn/the-evolving-threat-of-deepfake-telemedicine-scams
[33] [34] Эксперты предупреждают о мошенниках, использующих "глубокие подделки" известных врачей в социальных сетях
[35] [36] [37] Доверенные телевизионные врачи "глубоко фальшивят", рекламируя медицинские мошенничества в социальных сетях - BMJ Group
https://bmjgroup.com/trusted-tv-doctors-deepfaked-to-promote-health-scams-on-social-media/
[38] [PDF] Современное состояние исследований Аджит Аппари и М. Эрик Джонсон
http://mba.tuck.dartmouth.edu/digital/Research/ResearchProjects/AJIJIEM.pdf
[46] [47] [48] [49] TruthScan - корпоративный искусственный интеллект для обнаружения и защиты контента
[50] [51] [52] [60] [61] Выявление мошенничества с использованием искусственного интеллекта | Решения CRO для здравоохранения | TruthScan
https://truthscan.com/solutions/healthcare-cro-fraud-detection
[63] Насколько опасны глубокие подделки и другие виды мошенничества с помощью искусственного интеллекта?