全球医疗保健领域的人工智能驱动欺诈：2025 年趋势与对策

导言

生成式人工智能正在彻底改变医疗保健行业，但并不总是向好的方向发展。在 2025 年，医疗欺诈计划已经增长了 在数据泄露、自动化和生成式人工智能的推动下，变得更加数字化和复杂化[1].犯罪分子正在利用人工智能工具创建 伪造病人身份、合成保险索赔、人工智能生成医疗文件、伪造处方，甚至深度伪造医患互动.这些高科技骗局将欺诈行为推向了新的高度，威胁着全球保险公司的财务和患者的安全。挑战是巨大的：医疗欺诈每年已造成数百亿美元的损失，而人工智能的崛起正在 规模和复杂性 骗局[2][3].本白皮书详细介绍了医疗保健领域人工智能驱动的最新欺诈趋势、2025 年的真实案例，以及从人工智能内容检测器到身份验证等应对这一不断变化的威胁的策略。

医疗保健领域人工智能欺诈的兴起

全球医疗保健行业正在经历 人工智能驱动的欺诈企图空前激增.随着生成式人工智能的普及，欺诈者可以将过去的人工诈骗自动化，大规模制作出令人信服的假身份、假文件，甚至假声音或假视频。例如，当局指出 2023 年，涉及深度伪造媒体的欺诈企图激增了 3,000% 一个人[4][5].与深度伪造有关的事件几乎翻了一番，从 2022 年的 22 起增至 2023 年的 42 起，然后在 2024 年猛增至 150 起；令人震惊的是，2025 年第一季度发生了 179 起深度伪造欺诈案件，已经超过了 2024 年的总数[6][7].这一趋势表明 人工智能驱动的欺诈行为激增分析师预测，生成式人工智能可能会将欺诈损失从 从 2023 年的 $ 123 亿美元增至 2027 年的 $ 400 亿美元 (32% CAGR)[8].

人工智能驱动的全球医疗欺诈：2025 年趋势与对策
图近年来，人工智能辅助欺诈事件呈爆炸式增长。从 2022 年到 2025 年，检测到的深度伪造或人工智能辅助欺诈案件急剧上升，说明生成式人工智能工具如何使诈骗企图更加猖獗[4][7].

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医疗保健行业尤其容易受到人工智能犯罪浪潮的影响。该行业庞大而分散的生态系统横跨医院、诊所、保险公司、药房和远程医疗平台，提供了成千上万个攻击点[9][10].传统骗局（如伪造保险卡或盗用病人身份证）已经 演变为系统性剥削 使用人工智能[10][11].在 2025 年的一次美国攻防战中，美国司法部指控 324 名被告参与了总计达 5,000 万美元的阴谋。 $146 亿美元 虚假索赔--有史以来最大的医疗欺诈案[12][13].许多骗局涉及远程医疗咨询和基因检测欺诈。 医疗欺诈数据融合中心 利用人工智能分析技术主动检测模式[14][15].显然，人工智能是一把双刃剑：它既能帮助调查人员抓住欺诈行为，又能 使犯罪分子能够以前所未有的规模和复杂程度实施欺诈行为[11][2].

医疗保健领域常见的人工智能驱动欺诈技术（2025 年）

2025 年，欺诈者拥有一套人工智能手段来欺骗医疗系统和保险公司。主要手段包括伪造身份和文件、生成虚假医疗数据以及通过深度伪造冒充可信人员。下面我们将分析最普遍的人工智能驱动的欺诈技术，以及它们是如何被用来对付医疗机构的：

人工智能驱动的全球医疗欺诈：2025 年趋势与对策
图2025 年人工智能驱动的主要医疗欺诈技术细分。 伪造病人身份 和 人工智能伪造文件 (如病历、索赔)占了很大比例，而深度伪造(deepfake) 嗓音和 视频模仿 是一种快速增长的威胁。"其他人工智能驱动的计划 "包括人工智能制作的网络钓鱼电子邮件、攻击患者门户网站的机器人以及类似的漏洞（根据行业报告估算的百分比[8][16]).

合成患者身份

伪造病人身份 - 通常是在人工智能的帮助下创建的，是一种基本的欺诈手段。犯罪分子不是窃取一个人的身份，而是将多人的真实数据与捏造的细节结合起来，创造出 合成身份 冒充新病人[17][18].生成式人工智能通过生成逼真的个人记录加快了这一进程。例如，人工智能可以生成可信的 假冒病人的身份证、个人资料，甚至家族史（"合成父母"）。[19][20].然后利用这些模型病人 开立账户、获取保险单或开具服务账单 从未发生过。在 COVID-19 大流行期间，欺诈者利用合成身份信息骗取紧急医疗福利；现在，他们利用合成身份信息来 虚报保险金或获取处方知道精心设计的身份可以逃避检测[21][22].据美国联邦储备局统计，合成身份欺诈造成的损失高达 2023 年为 $35 亿美元 并继续上升[23].这对医疗保健的影响非常严重：骗子可能会使用儿童被盗的社会保障号来伪造一个信用良好的病人，或者混合被盗的病人数据来绕过保险公司的验证。[17][24].每一个被引入系统的合成病人 破坏数据完整性，并可能导致错误支付 如果虚假身份与真实医疗记录交织在一起，甚至会导致临床错误。

人工智能生成医疗文件和保险索赔

现在，生成式人工智能正被用于打造 医疗文件、记录和整个保险索赔.语言模型可以生成看起来真实的医生笔记、出院摘要、化验结果或充满医学术语的账单--所有这些都是为支持欺诈性索赔而量身定制的。事实上，据行业观察家报告 89% 人工智能生成的医疗文件增多 与前几年相比[25][26].骗子们利用这些虚假记录来证明从未提供过的昂贵手术或药物的合理性，或者夸大报销代码。例如，人工智能可以生成虚假的 诊断成像报告或实验室结果 以证实肿瘤药物的高额索赔。保险公司和医疗系统面临着大量这样的 人造文书这样就更难区分合法索赔和假索赔。在英国，保险公司注意到了 在索赔欺诈中使用深度伪造和篡改文件的情况迅速增加在看似例行公事的低价值索赔案中，经常出现这种情况，以避免审查[27].即使是临床想象也不能幸免--有证据表明 欺诈者利用生成式人工智能模仿医学图像 如 X 射线或扫描[3].后果不仅仅是经济损失：如果伪造的医疗记录进入病人档案，可能会导致误诊或不当治疗。因此、 人工智能编写的健康文件存在严重的完整性和安全性风险.

伪造处方和药房欺诈

借助人工智能，处方欺诈已进入数字化时代。 伪造处方 - 传统上用偷来的处方笺或简单的编辑就能完成的工作，现在可以自动生成逼真的细节和医生签名。AI 图像生成器或模板可轻松创建 真实的电子处方打印件 或药房订购单。更隐蔽的是，犯罪分子利用 语音克隆 冒充医生与药剂师通话。据报道，有一种趋势是，骗子侵入医疗记录，窃取医生的药品管理局注册号，然后利用这些凭证发送受管制药物的电子处方。[28].曾经出现过 人工智能语音伪造用于授权续杯 - 一个药剂师接到一个电话，听起来完全像一个已知的医生在确认处方，但实际上这是一个人工智能生成的声音。因此，受管制药品（如阿片类药物或兴奋剂）可能被非法获取和转移。伪造处方欺诈不仅会给保险公司和药店造成经济损失，还会危及患者，因为他们可能会收到记录不正确的药物。例如，如果欺诈者假冒患者获取阿片类药物处方，那么患者就会被处以罚款。 真实病人的医疗档案可能会被更新，加入他们从未服用过的药物，导致危险的相互作用，或将他们标记为寻求药物者[29].这种网络犯罪与人工智能利用的结合引发了监管机构的警告。医疗机构现在必须核实每张处方（尤其是高风险药物）是否合法，并且 真正来自授权供应商而不是深度伪造或数据泄露。

深度伪造的医患假象

最引人瞩目的发展可能是使用了 假冒医护人员或患者的深度伪造行为.在远程医疗和客户服务环境中，骗子利用人工智能生成的视频和音频来欺骗另一端的人。例如，犯罪分子创建了 患者的深度伪造视频 远程医疗咨询，诱骗医生提供 "治疗 "或转诊，然后向保险机构收费[30][31].相反，骗子可能会在视频通话中深度伪造医生的肖像--使用声誉良好的医生的面孔和声音--以达到以下目的 说服病人支付欺诈性服务或泄露个人信息.医疗保健 IT 专家警告说 远程保健已成为一个成熟的目标虚拟预约：人们可以使用虚假的病人身份安排虚拟预约，然后让人工智能化身通过视频替补，以虚假借口获得处方或医疗建议[31][32].除远程医疗外，深度伪造还以以下形式充斥着社交媒体 宣传神奇疗法的 "医生 "视频.2024 年，专家们观察到，名医的深度伪造视频"一飞冲天，"以老年受众为目标，提供虚假健康提示和欺诈产品[33][34].英国和法国受人信赖的电视医生被克隆了肖像，为假冒的糖尿病疗法和血压补充剂代言[35][36].多达一半的观众无法辨别这些深度伪造医疗视频的真伪[37].这种对真相的侵蚀会带来有形的代价：患者可能会听从假医生视频中的有害建议，骗子也可能会向保险公司收取除了深度伪造的录音之外从未发生过的咨询费用。总而言之、 人工智能驱动的冒名顶替破坏了医疗互动的基本信任 - 如果你不能相信屏幕上或电话里的人就是他们声称的那个人，那么整个系统就会面临风险。

影响和规模：2025 年的欺诈数字

人工智能驱动的欺诈已不再是一个无关紧要的问题，它现在已成为全球医疗系统的主要财务流失和安全威胁。以下最新统计数据和案例说明了这一点 问题规模:

年度损失： 医疗欺诈给美国造成的损失估计为 每年 $68 亿或更多[25]大约 3-10% 占所有医疗支出的比例[38].在全球范围内，欺诈可能会耗费大约 6% 的医疗支出[39] - 鉴于全世界的医疗开支高达数万亿美元，这是一个惊人的数字。这些损失最终会转化为更高的保费、更高的住院费用和更少的病人护理资源。
2023-2025 年诈骗案激增： 生成式人工智能的出现导致欺诈企图激增。与 Deepfake 相关的欺诈事件增加了 从 2022 年到 2023 年增长十倍[4].2024 年，报告的深度伪造事件跃升至 150 起（上升了 257%）。[40]而 2025 年有望远远超过这一数字（仅 2025 年上半年就发生了 580 起事件，几乎是 2024 年总数的 4 倍）[7].欺诈专家指出 46% 遇到过合成身份欺诈，37% 遇到过语音深度伪造，29% 遇到过视频深度伪造 在调查中[8] - 凸显了这些人工智能技术已经变得多么普遍。
创纪录的武术 执法机构正在采取更大规模的打击行动。2025 年 6 月，美国司法部宣布 史上最大医疗欺诈案破获指控 324 人，揭露 $146 亿美元 欺诈性索赔[1][13].这些骗局包括远程医疗咨询骗局、基因检测欺诈和大规模的耐用医疗设备骗局[13].作为这项工作的一部分，医疗保险 暂停 $4 亿美元的待付赔款 可疑[41]防止这些损失。一个基石案件（"淘金行动"）揭露了一个利用被盗身份进行申报的国际团伙。 $ 虚报医疗用品费用 106 亿美元[42] - 这足以证明，当犯罪分子掌握了被攻破的数据和自动化技术后，他们会走多远。
保险公司的影响： 全世界的保险公司都看到了 人工智能相关欺诈激增.在英国，保险公司报告在索赔中越来越多地使用深度伪造（通常是 "低接触 "索赔，以避免被发现）。[27].一家领先的再保险公司警告说，伪造医疗记录和虚假健康状况正在破坏承保工作，并可能导致人寿和健康保险损失增加[43].德勤 2024 年的一项分析预测，到 2027 年.....、 在美国，人工智能生成的欺诈每年可能造成 $400 亿美元的损失。 (高于 2023 年的 $123 亿美元）[8].如果不采取强有力的应对措施，这一轨迹意味着保险公司的底线将受到重大打击。
病人受害者： 患者和公众也因这些骗局而蒙受损失。老年人尤其成为人工智能语音诈骗（"孙子有难 "电话）和深度伪造健康诈骗的目标。2023 年，美国老年人报告称 $34 亿美元 欺诈造成的损失，比上一年增加 11%[44][45] - 其中一些是由人工智能增强计划驱动的。除了金钱成本，还有 人力成本人工智能：通过人工智能宣传的欺诈性医疗建议和虚假治疗方法可能会导致身体伤害或对合法的医疗保健指导失去信任。

总之，2025 年明确指出 人工智能为传统的医疗欺诈行为注入新动力.过去规模较小、投机取巧的骗局已经发展成为横跨各大洲的工业化行动。大数据（通常来自违规行为）和人工智能的结合意味着骗局的部署速度之快、可信度之高令人惊叹。 全球损失高达数百亿美元，而且还在不断攀升因此，从医院、保险公司到患者等每一个利益相关者都面临着风险。下一部分将讨论医疗行业如何利用同样先进的技术和策略进行反击。

抵御人工智能驱动的欺诈：战略与解决方案

应对人工智能医疗欺诈需要同样先进的防御手段。医疗保健高管、网络安全团队、合规官和保险公司必须协调合作，以便 在每个薄弱环节采取反欺诈措施 - 从患者入院到理赔支付。以下是应对人工智能驱动的欺诈行为的关键策略和技术解决方案：

人工智能内容检测工具： 就像犯罪分子利用人工智能编造内容一样，企业也可以利用人工智能检测内容。高级 人工智能编写的内容检测器 (如 TruthScan 的套件）分析文本、图像、音频和视频，以识别人工智能生成的蛛丝马迹。例如，TruthScan 的平台可应用机器学习来发现表明人工智能生成文本的统计模式和语言怪癖。 99% 精确度[46][47].这些工具可集成到报销管理系统或电子病历中，以自动标记 可疑文件 - 例如，很可能是由 ChatGPT 撰写的医疗报告--供人工审核。同样，人工智能图像取证可以检测出被篡改的医学扫描结果或假身份证，而深度伪造检测算法则可以分析视频中的合成迹象（像素中的人工痕迹、面部动作的奇特时间等）。[48][49].通过部署多模式人工智能探测器，医疗机构可以 实时屏蔽大部分人工智能伪造的内容 在造成损害之前。
病历和文件核查： 医疗保健提供商正在转向专业解决方案，以 核实记录和索赔文件的真实性.这包括对合法记录进行散列和数字签名，以及使用已知良好文件模板数据库与提交的文件进行比较。人工智能驱动的验证服务（例如，TruthScan 的 医疗文件认证 解决方案）可以即时分析文档的内容和元数据，以确定文档是否由机器生成或被篡改[50][51].他们会查看人类可能会忽略的不一致之处，例如细微的格式异常或显示图像是人工智能制作的元数据。 实时监控患者记录和保险索赔 发现异常也很重要[52].通过不断扫描新条目（化验结果、医生笔记、报销附件），这些系统可以捕捉到虚假记录之前它们会导致欺诈性赔付或临床错误。一些保险公司已经实施了一些规则，任何被识别为人工智能生成的索赔文件都会被自动调出进行欺诈调查。目的是确保 进入工作流程的每份医疗记录或报销单都是可信的、未经修改的.
身份认证和验证： 在合成身份证时代，加强身份验证至关重要。医疗保健实体应执行 为新患者、医疗服务提供者和供应商提供严格的身份证明.这可能涉及多因素身份验证、生物特征检查（如注册时的面部识别或指纹），以及利用人工智能检测的身份验证服务。 假身份证或不匹配的个人资料.例如，面部识别可以与活体测试相结合，防止人工智能生成的人脸通过照片冒充真正的病人。在后端，算法可以交叉验证病人的详细信息（地址、电话、电子邮件、社交媒体存在），以发现缺乏正常历史记录的 "单薄 "身份--众所周知，这是合成身份识别的致命弱点。[53].金融机构使用这种人工智能驱动的背景一致性检查取得了很好的效果[54]医疗保健机构也可以这样做：例如，如果新的医疗保险申请者在今年之前没有数字足迹，就对其进行标记。 验证提供商身份 同样重要的是--确保远程医疗视频中的医生有执照，并且确实是他们所声称的人，或许可以通过颁发数字证书或带水印的视频馈送，让深度伪造者难以模仿。在药店，工作人员应通过直接回拨服务提供商来仔细检查不寻常的处方请求，并使用代码短语或验证问题来击败可能的人工智能语音冒充者。
工作流程中的综合欺诈检测： 要真正保护系统，欺诈检测不能是一个独立的步骤，它需要 融入每个工作流程 在卫生组织中。

在实践中，这意味着医院和保险公司正在部署 API 集成，以便在关键时刻调用欺诈检测服务。例如，当医疗服务提供者提交一份附有文件的索赔申请时，人工智能服务可能会在几秒钟内自动评估这些附件的真实性。如果启动了远程医疗预约，平台可以在后台运行被动语音分析，以确保呼叫者使用的不是合成语音。 持续监测 这一点也很关键：现代欺诈平台提供的仪表板可跟踪整个组织的欺诈信号（验证失败、频繁标记某个诊所的报销单等），以识别模式，例如在多个报销单中运作的有组织欺诈团伙。将医疗欺诈与网络威胁区别对待，就能发现更多的问题。 全天候监控、异常检测和快速事件响应 - 组织可以在问题恶化之前及时发现[55].

用于欺诈分析和模式识别的人工智能： 医疗数据量巨大，人工智能在发现人类遗漏的欺诈模式方面不可或缺。机器学习模型可以在历史欺诈案例上进行训练，以发现新的欺诈案例（例如，对具有类似异常 ICD 代码的索赔进行聚类，或在某位医生的账单与同行有很大偏差时进行识别）。保险公司已经在使用预测分析技术来 对索赔进行欺诈风险评分 实时。图神经网络等新兴技术可以映射出患者、医疗服务提供者、诊断和理赔之间的关系，从而发现不可能存在的联系（例如不同州的理赔中使用了相同的设备序列号）。例如，TruthScan 的保险欺诈套件包括 索赔模式识别 和预测模型，以在损失累积之前抓住有组织的欺诈团伙和非典型模式[56][57].2025 年的司法部融合中心就是这种方法的典范--汇总医疗保险和私营保险公司的数据，主动发现可疑活动集群。[58].医疗机构同样应该 共享数据和人工智能模型 在联合体中扩大各自能够检测到的欺诈信号。为这些模型提供的数据越多（在隐私范围内），它们就越能更好地辨别正常行为和欺诈行为。
员工培训和流程控制： 技术是关键，但人的意识仍然是强大的防御手段。医疗保健人员和管理者应接受有关人工智能欺诈策略的培训，例如，了解一个 首席执行官的完美电子邮件可能是人工智能编写的钓鱼邮件或者他们应该 验证视频通话者的身份 如果有什么地方看起来 "不对劲"（奇怪的眼球运动或音频滞后都可能暗示着深度伪造）。针对深度伪造电话诈骗等新威胁，可以实施定期演习和提示（类似于网络钓鱼意识培训）。简单的流程控制可以增加安全层级：要求对大额或异常支付请求进行回调或二次验证，使用已知的安全通信渠道处理敏感信息，以及维护专门针对可疑人工智能中介欺诈的事件响应计划。重要的是，企业应培养这样一种文化，即 员工有权质疑异常情况即使是视频中的 "医生 "提出了奇怪的要求。许多 "深度伪造 "骗局都是通过利用信任和权威而得逞的；了解这些伎俩的警惕性高的员工可以及早阻止事件的发生。正如一位专家指出的那样，对付深度伪造可能会像识别网络钓鱼邮件一样成为例行公事，成为网络安全卫生的标准组成部分[32][59].
利用专业化服务： 鉴于人工智能威胁的快速发展，许多医疗机构都与专门的反欺诈提供商合作。这些服务包括 医疗保健领域的 TruthScan 提供为医疗用例量身定制的端到端解决方案，包括：实时监控电子病历 (EMR) 的完整性、 病人文件验证 防止人工智能操纵、远程医疗的深度伪造检测，以及合规报告（例如，为监管机构提供审计跟踪，以证明在欺诈检测方面的尽职调查）[60][51].这些平台通常提供 应用程序接口集成 可无缝集成到现有系统中，并符合医疗保健法规（HIPAA、GDPR）[61][62].通过使用企业级工具，即使是规模较小的诊所或地区性保险公司也能获得先进的人工智能检测能力，而无需进行内部开发。此外，保险公司和医疗服务提供商还应关注法规和行业标准的更新--例如，针对深度伪造欺诈的新法律（一些司法管辖区现在明确宣布医疗深度伪造为非法，美国正在扩大身份盗窃法规的范围，以涵盖人工智能冒名顶替）。[63]).与这些标准保持一致并部署最先进的工具，不仅能减少欺诈损失，还能向合作伙伴、审计人员和患者展示强大的安全态势。

结论与展望

2025 年已经证明 精灵从瓶子里出来 - 现在，人工智能生成和自动化已经与医疗欺诈交织在一起。展望未来，欺诈者很可能会继续创新：我们可能会看到学习模仿特定医生写作风格的人工智能模型，或对质疑问题做出实时反应的深度伪造模型。这场战斗将是一场持续的军备竞赛。不过，医疗保健行业也在以同样的力度做出回应，投资于人工智能驱动的防御系统和更严密的安全工作流程。通过将 尖端检测技术、严格的验证流程、跨行业数据共享以及员工的警惕性因此，医疗机构可以大大减轻人工智能促成的欺诈威胁。

最重要的是，这不仅仅是一个 IT 问题，更是一个治理和信任问题。医疗行业的董事会和高管必须认识到，人工智能欺诈是财务和患者信任的战略风险，值得定期关注并投入资源。合规团队应更新欺诈风险评估，以纳入人工智能方面的内容，保险公司可能会重新考虑承保假设，因为他们知道一定比例的索赔可能是人工智能辅助欺诈。另一方面，在医疗保健领域合乎道德地利用人工智能（用于临床决策支持、提高计费效率等）将继续带来巨大的好处--只要有强有力的保障措施来防止滥用。

总而言之 生成式人工智能改变了欺诈游戏 在医疗保健领域，网络安全威胁也在不断增加，但只要有防范意识和先进的应对措施，就不一定会使系统不堪重负。成功的组织将是那些随时了解新兴威胁、快速适应人工智能驱动的防御系统、培养 "验证和信任 "文化而非 "默认信任 "的组织。通过这样做，医疗机构可以安全地利用人工智能的积极作用，同时消除其滥用，在数字时代保护底线和患者的福祉。

资料来源 上文引用的近期行业报告和案例，包括 Pymnts（2025 年 7 月）[2][3]瑞士再保险研究所（2025 年 6 月）[27]波士顿联邦储备银行（2025 年 4 月）[19]英国医学杂志》（2024 年）[37]和 TruthScan 解决方案简介 (2025)[51][64]等。所有数据和引文都反映了 2024-2025 年的最新情况，说明了医疗保健领域人工智能驱动的欺诈现状以及打击欺诈的对策。

[1] [2] [3] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [41] [42] [55] [58] 司法部称赞人工智能工具在打击医疗欺诈中的历史性作用