تقلب در حوزه سلامت همچنان سالانه میلیاردها دلار خسارت ایجاد می‌کند و اقدامات اخیر نهادهای نظارتی و قضایی در ایالات متحده، ابعاد گسترده و پیچیدگی روزافزون این مسئله را نشان می‌دهد. در سال ۲۰۲۶، وزارت دادگستری ایالات متحده (DOJ) و وزارت بهداشت و خدمات انسانی ایالات متحده (HHS) اتهاماتی را در ارتباط با طرح‌های تقلب در حوزه سلامت اعلام کردند که بیش از ۶.۵ میلیارد دلار ادعاهای جعلی را شامل می‌شد. با پیچیده‌تر شدن روش‌های ارتکاب تقلب، سازمان‌های فعال در حوزه سلامت به‌طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل تقلب برای شناسایی الگوهای مشکوک، پیشگیری از ثبت و پرداخت مطالبات متقلبانه و حفاظت از داده‌های بیماران استفاده می‌کنند.
بر اساس گزارش Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS)، هزینه‌های مراقبت‌های سلامت در ایالات متحده به‌طور میانگین سالانه ۲.۷ درصد رشد می‌کند و به ۴.۳ تریلیون دلار رسیده است. این روند، اهمیت روزافزون تشخیص مؤثر تقلب را برای هدایت منابعی که در اثر زیان‌های ناشی از تقلب از دست می‌روند، به سمت بهبود مراقبت از بیماران برجسته می‌کند.
این مقاله به بررسی انواع اصلی تقلب در حوزه سلامت و داروسازی می‌پردازد و بررسی می‌کند که چگونه فناوری‌های نوین، از جمله هوش مصنوعی و تحلیل تقلب در حوزه سلامت، به سازمان‌ها در شناسایی و پیشگیری از فعالیت‌های متقلبانه کمک می‌کنند.
انواع طرح‌های تقلب در حوزه سلامت که بر بازار تشخیص تقلب تأثیر می‌گذارند
طرح‌های تقلب در حوزه سلامت روزبه‌روز پیچیده‌تر می‌شوند و از طریق ثبت مطالبات متقلبانه، سرقت هویت، سوءاستفاده از نسخه‌های پزشکی و سایر اشکال تقلب و سوءاستفاده، ارائه‌دهندگان خدمات سلامت، شرکت‌های بیمه و بیماران را تحت تأثیر قرار می‌دهند. با افزایش پیچیدگی تهدیدها، تقاضا برای راهکارهای تحلیل تقلب نیز در حال افزایش است و به سازمان‌های حوزه سلامت امکان می‌دهد قابلیت‌های خود را در زمینه تشخیص و پیشگیری از تقلب تقویت کنند.
شکل1: بازار تحلیل‌گری تخلفات و تقلب در حوزه مراقبت‌های بهداشتی و درمان در ایالات متحده
اقدامات نظارتی و قضایی اخیر، ابعاد گسترده و تنوع طرح‌های تقلب در حوزه سلامت را به‌خوبی نشان می‌دهند. در ژانویه ۲۰۲۶، شرکت‌های وابسته به Kaiser Permanente توافق کردند برای حل‌وفصل اتهامات مطرح‌شده در چارچوب قانون دعاوی خلاف واقع، مبلغ ۵۵۶ میلیون دلار پرداخت کنند. این اتهامات مربوط به ثبت کدهای تشخیصی نامعتبر با هدف افزایش پرداخت‌های Medicare Advantage بود و نشان می‌دهد که پرونده‌های تقلب و سوءاستفاده در حوزه سلامت تا چه اندازه می‌توانند پیچیده باشند.
برای درک بهتر ابعاد تقلب در حوزه سلامت و داروسازی، تمرکز بر چهار حوزه کلیدی اهمیت دارد:
- تقلب ارتکابی توسط ارائه‌دهندگان خدمات پزشکی
- تقلب ارتکابی توسط بیماران
- تقلب مرتبط با نسخه‌های پزشکی
- تقلب در صنعت داروسازی
تقلب ارتکابی توسط ارائه‌دهندگان خدمات پزشکی
تقلب ارائه‌دهندگان خدمات پزشکی زمانی رخ می‌دهد که متخصصان یا سازمان‌های حوزه سلامت، مطالبات بیمه‌ای، اطلاعات صورتحساب یا سوابق پزشکی را دستکاری می‌کنند تا پرداخت‌های غیرمجاز یا ناموجه دریافت کنند. این نوع طرح‌های تقلب در حوزه سلامت از جمله رایج‌ترین موارد هدف برای راهکارهای تحلیل تقلب هستند؛ راهکارهایی که به سازمان‌ها کمک می‌کنند الگوهای مشکوک را شناسایی کرده و قابلیت‌های خود را در زمینه تشخیص و پیشگیری از تقلب تقویت کنند.
- صورتحساب مضاعف: این روش شامل ثبت چندین مطالبه برای یک خدمت یا فرایند پزشکی یکسان است. برای مثال، ممکن است یک ارائه‌دهنده خدمات سلامت تنها یک آزمایش آزمایشگاهی انجام دهد، اما چندین بار هزینه آن را از شرکت بیمه مطالبه کند که در نتیجه، به پرداخت‌های غیرضروری و افزایش هزینه‌های سلامت منجر می‌شود.
- صورتحساب برای خدمات صوری: در این روش، ارائه‌دهندگان خدمات سلامت برای خدمات، فرایندهای درمانی یا داروهایی هزینه مطالبه می‌کنند که هرگز به بیمار ارائه یا تجویز نشده‌اند. این نوع تقلب همچنین می‌تواند شامل صدور صورتحساب برای خدمتی با هزینه بالاتر از خدمت واقعاً ارائه‌شده باشد.
- تفکیک غیرمجاز خدمات: این طرح تقلب شامل صدور صورتحساب جداگانه برای خدماتی است که باید به‌صورت یک مجموعه و تحت یک نرخ واحد و تخفیف‌یافته ثبت و مطالبه شوند. ارائه‌دهندگان خدمات ممکن است از این روش برای افزایش مبلغ بازپرداخت استفاده کنند.
- کدگذاری بالاتر(Upcodig): کدگذاری بالاتر زمانی رخ می‌دهد که ارائه‌دهندگان خدمات سلامت، مطالباتی را بر اساس خدمات پیچیده‌تر یا پرهزینه‌تری ثبت می‌کنند که در واقع به بیمار ارائه نشده است. برای مثال، ممکن است یک معاینه معمولی به‌عنوان یک ویزیت جامع‌تر ثبت شود تا مبلغ بازپرداخت بیشتری دریافت شود.
این اقدامات متقلبانه عمدتاً شرکت‌های بیمه و برنامه‌های دولتی ارائه‌دهنده خدمات سلامت را هدف قرار می‌دهند، اما پیامدهای مالی آن‌ها از طریق افزایش هزینه‌های خدمات سلامت به بیماران نیز منتقل می‌شود. سازمان‌ها با بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته تشخیص تقلب می‌توانند الگوهای غیرمعمول در صورتحساب‌ها را در مراحل اولیه شناسایی کرده و زیان‌های ناشی از تقلب و سوءاستفاده در حوزه سلامت را کاهش دهند.
تقلب ارتکابی توسط بیماران و سایر افراد
تقلب در حوزه سلامت صرفاً به ارائه‌دهندگان خدمات و سازمان‌های فعال در این حوزه محدود نمی‌شود. بیماران، کلاهبرداران و سایر افراد نیز ممکن است با سوءاستفاده از اطلاعات شخصی، بهره‌برداری متقلبانه از سامانه‌های سلامت یا جعل هویت متخصصان و افراد مجاز، مرتکب تقلب شوند. رایج‌ترین شیوه‌های تقلب در حوزه سلامت در این دسته عبارت‌اند از:
۱. بازاریابی جعلی
این نوع تقلب شامل اقدام‌های فریبکارانه‌ای است که با هدف دستیابی به شماره شناسایی بیمه درمانی فرد یا اطلاعات سلامت حفاظت‌شده (PHI) انجام می‌شوند. کلاهبرداران ممکن است خود را به‌عنوان نمایندگان مراکز یا سازمان‌های ارائه‌دهنده خدمات سلامت معرفی کنند و افراد را متقاعد سازند اطلاعات حساس خود را در اختیار آنان قرار دهند. این اطلاعات می‌تواند در ادامه برای ثبت مطالبات و درخواست‌های جعلی یا ثبت‌نام افراد در طرح‌های بیمه درمانی متقلبانه مورد استفاده قرار گیرد.
در مجموع، بازاریابی جعلی بخشی از چشم‌انداز گسترده‌تر تقلب دیجیتال به شمار می‌رود و به افزایش نگرانی‌ها درباره حفاظت از داده‌ها و اطلاعات سلامت دامن می‌زند.
۲. سرقت هویت و جابه‌جایی هویت
این نوع تقلب در حوزه سلامت شامل استفاده غیرمجاز از اطلاعات بیمه درمانی فرد دیگری است. این اقدام معمولاً از طریق دسترسی غیرمجاز به داده‌های سلامت یا رخنه‌های امنیتی اطلاعات رخ می‌دهد و می‌تواند پیامدهایی مانند ثبت درخواست‌های خسارت جعلی، ایجاد سوابق پزشکی نادرست، زیان‌های مالی و افزایش هزینه‌های بیمه برای افراد آسیب‌دیده به همراه داشته باشد.
۳. جعل هویت متخصصان حوزه سلامت
این شیوه تقلب شامل افرادی است که خود را به‌عنوان ارائه‌دهندگان خدمات سلامت دارای مجوز معرفی می‌کنند تا مطالبات جعلی ثبت کرده یا خدمات غیرمجاز ارائه دهند. کلاهبرداران ممکن است خود را پزشک، پرستار یا سایر متخصصان حوزه سلامت معرفی کنند و حتی در برخی موارد اقدام به ایجاد کلینیک‌های جعلی نمایند.
بدون استفاده از ابزارهای مؤثر تشخیص تقلب، سازمان‌های سلامت ممکن است در بررسی و تأیید این موضوع که درخواست‌های ثبت‌شده از سوی ارائه‌دهندگان معتبر ارسال شده‌اند یا از سوی افراد متقلب، با چالش مواجه شوند.
اگرچه تقلب توسط ارائه‌دهندگان خدمات سلامت معمولاً سازمان‌های بیمه‌گر و برنامه‌های مراقبت سلامت را هدف قرار می‌دهد، تقلب‌های مرتبط با بیماران و افراد عادی به‌طور مستقیم از طریق زیان‌های مالی، افشای اطلاعات شخصی و خطرات مرتبط با سرقت یا سوءاستفاده از هویت، بر افراد تأثیر می‌گذارد. مقابله با این اشکال از تقلب و سوءاستفاده، نیازمند اجرای راهکارهای قدرتمند تشخیص و پیشگیری در سراسر اکوسیستم سلامت است.
تقلب مرتبط با نسخه‌های پزشکی
تقلب در نسخه‌های پزشکی نوعی از تقلب در حوزه سلامت است که شامل ایجاد، تغییر، سوءاستفاده یا توزیع غیرقانونی نسخه‌های دارویی می‌شود. این دسته از تقلب در نقطه تلاقی تقلب‌های حوزه سلامت و صنعت داروسازی قرار دارد و می‌تواند بیماران، ارائه‌دهندگان خدمات سلامت، داروخانه‌ها و شرکت‌های بیمه را تحت تأثیر قرار دهد.
- جعل نسخه
جعل نسخه شامل تغییر یا ایجاد یک نسخه پزشکی بدون مجوز و تأیید قانونی است. بیماران و متخصصان حوزه سلامت، هر دو، ممکن است مرتکب این نوع تقلب شوند؛ به این صورت که اطلاعات نسخه را تغییر دهند یا اسناد پزشکی را به‌طور کامل جعل کنند تا داروها را به‌صورت غیرقانونی دریافت کنند.
اقدام‌های اجرایی و قانونی اخیر، خطرات مرتبط با تقلب در نسخه‌های پزشکی را برجسته کرده‌اند. برای نمونه، در سال ۲۰۲۶، مالک یک داروخانه به دلیل توزیع غیرقانونی مواد کنترل‌شده و کلاهبرداری از برنامه‌های سلامت محکوم شد؛ اقدامی که بیش از ۱.۴ میلیون دلار غرامت و بازپرداخت مالی به دنبال داشت.
- انحراف دارویی
این نوع از تقلب داروخانه‌ای شامل منحرف کردن نسخه‌های قانونی برای استفاده‌های غیرقانونی است. به بیان ساده، در این حالت داروهایی که برای هدفی مشخص و قانونی تجویز شده‌اند، از مسیر اصلی خود خارج شده و از طریق کانال‌های غیرمجاز برای مقاصد غیرقانونی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
برای مثال، ممکن است یک تکنسین داروخانه داروها را از موجودی داروخانه سرقت کرده و آن‌ها را به‌صورت غیرقانونی به فروش برساند. در نمونه‌ای دیگر، بیماری که به‌طور واقعی به یک دارو نیاز دارد، ممکن است داروهای کنترل‌شده را با نسخه قانونی دریافت کند، اما سپس آن‌ها را به افراد دیگر بفروشد.
- پزشک‌گردی (Doctor Shopping)
این نوع از تقلب در حوزه سلامت شامل مراجعه یک فرد به چندین پزشک یا مرکز درمانی با هدف دریافت نسخه برای داروهای کنترل‌شده‌ای است که بعداً برای فروش مجدد یا مصرف بیش از مقدار تجویز‌شده مورد استفاده قرار می‌گیرند. پزشک‌گردی معمولاً در یک بازه زمانی کوتاه انجام می‌شود.
برای مثال، فردی که به مواد افیونی وابستگی دارد ممکن است در یک ماه به چند پزشک مختلف مراجعه کند و تلاش کند نسخه‌هایی برای داروهای افیونی، محرک‌ها و/یا بنزودیازپین‌ها دریافت کند. این مواد کنترل‌شده در ادامه ممکن است برای تأمین وابستگی شخصی مورد استفاده قرار گیرند یا در بازار سیاه به فروش برسند.
در مجموع، تقلب در نسخه‌های پزشکی خطرات قابل‌توجهی از نظر مالی و ایمنی بیماران ایجاد می‌کند که ناشی از جعل، سوءاستفاده یا توزیع غیرقانونی داروهاست. با پیچیده‌تر شدن این شیوه‌های تقلب در حوزه سلامت، سازمان‌ها بیش از پیش به راهکارهای تحلیل تقلب و فناوری‌های قدرتمند تشخیص تقلب متکی هستند تا الگوهای مشکوک را شناسایی کرده و اقدامات مربوط به کشف و پیشگیری از تقلب را تقویت کنند.
تقلب در صنعت داروسازی
در نهایت، تقلب دارویی نیز یکی از انواع مهم تقلب در حوزه سلامت است. تشخیص مؤثر تقلب در بخش سلامت، مستلزم مقابله با گستره وسیع تقلب‌های مرتبط با صنعت داروسازی است. با توجه به ابعاد گسترده این مسئله، حداقل هشت نوع مختلف از تقلب‌های دارویی وجود دارد:
۱. پرداخت‌های غیرقانونی
این موارد شامل پرداخت‌های غیرقانونی‌ای است که شرکت‌های داروسازی به متخصصان حوزه سلامت یا داروسازان ارائه می‌دهند تا در ازای آن، محصولات دارویی خاصی را تبلیغ یا تجویز کنند. پرداخت‌های غیرقانونی موجب ایجاد تصمیم‌گیری‌های جانبدارانه می‌شوند و در نتیجه می‌توانند کیفیت مراقبت از بیماران را تحت تأثیر قرار دهند.
برای مثال، چند سال پیش شرکت Insys Therapeutics، تولیدکننده داروهای مبتنی بر مواد افیونی، به دلیل ارائه پرداخت‌های غیرقانونی به متخصصان سلامت که داروی مسکن مبتنی بر فنتانیل این شرکت را تجویز می‌کردند، مجرم شناخته شد.
۲. بازاریابی خارج از مجوز
این نوع تقلب دارویی شامل تبلیغ و ترویج محصولات دارویی برای کاربردهایی است که توسط سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) تأیید یا تحت نظارت قرار نگرفته‌اند. بازاریابی خارج از مجوز می‌تواند خطرناک باشد و ممکن است باعث شود افراد داروهایی را مصرف کنند که در نهایت با عوارض جانبی جدی و/یا عوارض ثبت‌نشده مواجه شوند.
۳. صورتحساب‌گذاری برای داروی برند
این شیوه شامل دریافت هزینه از برنامه‌های دولتی مراقبت سلامت برای داروهای برند خاص است، در حالی که جایگزین‌های ارزان‌تر و ژنریک آن‌ها در دسترس هستند. صورتحساب‌گذاری برای داروهای برند باعث می‌شود متخصصان سلامت، شرکت‌های بیمه و بیماران هزینه بیشتری پرداخت کنند، در حالی که امکان استفاده از گزینه‌های کم‌هزینه‌تر وجود دارد.
علاوه بر این، این نوع تقلب دارویی ارتباط مستقیمی با صورتحساب‌گذاری جعلی دارد؛ نوعی از تقلب در حوزه سلامت که پیش‌تر به آن اشاره شد.
۴. تقلب در قیمت‌گذاری برتر
این فعالیت متقلبانه زمانی رخ می‌دهد که یک شرکت داروسازی هنگام همکاری با برنامه‌هایی مانند Medicaid، قیمت محصول خود را به‌صورت نادرست گزارش یا تحریف می‌کند. انگیزه اصلی این نوع تقلب، افزایش حداکثری سود است.
اگرچه این اقدام از نظر قانونی در دسته جرایم یقه‌سفید قرار می‌گیرد، نمونه‌های متعددی از مشارکت شرکت‌های بزرگ داروسازی در چنین فعالیت‌هایی وجود دارد. یکی از برجسته‌ترین نمونه‌ها مربوط به شرکت TAP Pharmaceuticals Products Inc. بود که به دلیل افزایش غیرواقعی قیمت داروی Lupron (داروی مورد استفاده برای سرطان پروستات)، مبلغ ۸۷۵ میلیون دلار پرداخت کرد.
۵. نقض الزامات تولید محصول جاری
استانداردهای CGMP تضمین می‌کنند که محصولات دارویی در تمامی مراحل فرآیند تولید و زنجیره تأمین، مطابق با استانداردهای کیفی مشخص تولید شوند.
زمانی که شرکت‌های داروسازی از مقررات CGMP پیروی نکنند، ممکن است محصولات معیوب یا آلوده تولید شوند. این مسئله می‌تواند سلامت و ایمنی مصرف‌کنندگان نهایی را به خطر بیندازد.
۶. تقلب در گزارش‌دهی قیمت
این نوع از تقلب دارویی شامل ارائه اطلاعات نادرست درباره قیمت داروها توسط شرکت‌ها به برنامه‌های دولتی مراقبت سلامت است که می‌تواند منجر به محاسبه نادرست مبالغ بازپرداخت و افزایش هزینه‌های خدمات سلامت شود.
در سال ۲۰۲۶، شرکت Ahold Delhaize USA برای حل اتهاماتی مبنی بر گزارش قیمت‌های غیرواقعی و افزایش‌یافته داروهای نسخه‌ای در درخواست‌های ارائه‌شده به برنامه‌های فدرال سلامت، موافقت کرد مبلغ ۴۰ میلیون دلار پرداخت کند.
۷. پرداخت‌های نامناسب و تأثیرگذاری تبلیغاتی
این نوع تقلب دارویی شامل ارائه مشوق‌های مالی غیرمجاز از سوی شرکت‌ها به متخصصان سلامت یا سازمان‌های مرتبط است تا تصمیم‌های مربوط به تجویز دارو را تحت تأثیر قرار دهند.
این اقدامات می‌توانند باعث ایجاد تعارض منافع شده و بر کیفیت مراقبت از بیماران تأثیر منفی بگذارند. در سال ۲۰۲۶، شرکت Takeda Pharmaceuticals برای رسیدگی به اتهاماتی مبنی بر استفاده از پرداخت‌های غیرمجاز با هدف ترغیب ارائه‌دهندگان خدمات سلامت به تجویز داروی ضدافسردگی Trintellix، موافقت کرد مبلغ ۱۳.۶ میلیون دلار پرداخت کند.
۸. تقلب در داروهای ترکیبی تولیدشده
در نهایت، این نوع از تقلب دارویی شامل دستکاری یا تغییر ترکیبات دارویی یا قیمت‌گذاری داروهای ترکیبی توسط شرکت‌های داروسازی است. این داروها معمولاً داروهای سفارشی هستند که برای بیماران دارای شرایط پزشکی خاص تولید می‌شوند.
در چنین مواردی، افراد یا سازمان‌های درگیر در این نوع تقلب تلاش می‌کنند از شرایط خاص و نادر پزشکی برای افزایش سود خود بهره‌برداری کنند.
شیوه‌های تقلب دارویی مطرح‌شده در بالا شامل تلاش‌هایی برای دستکاری فرآیندهای تولید، توزیع، قیمت‌گذاری و بازاریابی داروها با هدف کسب منافع مالی هستند. با تحلیل حجم گسترده‌ای از داده‌های حوزه سلامت، راهکارهای تحلیل تقلب می‌توانند به سازمان‌ها در شناسایی الگوهای مشکوک و تقویت قابلیت‌های تشخیص و پیشگیری از تقلب در سراسر عملیات دارویی کمک کنند.
فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در خدمت تشخیص تقلب در حوزه سلامت
پس از بررسی انواع مختلف تقلب در حوزه سلامت و صنعت داروسازی، اکنون زمان آن رسیده است که به راهکارهای تشخیص تقلب در حوزه سلامت بپردازیم. به‌طور کلی، ابزارهای فناورانه مانند هوش مصنوعی تاکنون توانایی خود را در کاهش ریسک‌ها، مقابله با فعالیت‌های متقلبانه و پیش‌بینی خطاها به اثبات رسانده‌اند.
بازار هوش مصنوعی در حوزه سلامت با سرعت زیادی در حال رشد است؛ با این حال، با وجود این پیشرفت‌ها، نیاز به استفاده از راهکارهای تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه سلامت، بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود (مطابق شکل ۲).
شکل ۲. اندازه بازار هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، از سال ۲۰۲۱ تا ۲۰۳۰ (بر حسب میلیارد دلار آمریکا)
در حال حاضر، فناوری‌های تشخیص تقلب پیشرفتهای چشمگیری داشته‌اند. این پیشرفت‌ها عمدتاً به‌واسطه نوآوری‌های مبتنی بر داده در حوزه‌هایی مانند رایانش ابری (Cloud Computing)، داده‌کاوی (Data Mining)، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها (Data Analytics) شکل گرفته‌اند. تمامی این فناوری‌ها بخشی از اکوسیستم هوش مصنوعی محسوب می‌شوند و در صورت استفاده صحیح، می‌توانند به‌عنوان سازوکارهای مؤثر برای تشخیص و پیشگیری از تقلب عمل کنند.
اکنون زمان آن است که بررسی کنیم پیشگیری از تقلب در حوزه سلامت چگونه در عمل انجام می‌شود. سازوکار اصلی شامل آموزش هوش مصنوعی برای انجام فرآیندهای تشخیص تقلب است. این فرآیند شامل مراحل زیر می‌شود:
۱. متخصصانی که پشت ابزارهای هوش مصنوعی قرار دارند، قوانین مشخصی را تعریف کرده و بر نحوه عملکرد آن‌ها نظارت و کنترل ایجاد می‌کنند.
۲. سازوکارهای تحلیل داده به‌صورت خودکار اجرا می‌شوند، ناهنجاری‌ها و الگوهای غیرعادی شناسایی و علامت‌گذاری می‌شوند و تمامی تصمیم‌ها با استفاده از رویکردی داده‌محور و تحت نظارت انسانی پشتیبانی می‌شوند.
۳. یک ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی از مجموعه‌داده‌ها یاد می‌گیرد و قابلیت‌های خود در زمینه تشخیص تقلب را بهبود می‌بخشد.
۴. در مرحله بعد، ناهنجاری‌های علامت‌گذاری‌شده دوباره بررسی می‌شوند تا میان خطاهای ساده و الگوهای غیرعادی ناشی از تقلب تمایز ایجاد شود.
با درک اولیه از سازوکار تشخیص تقلب، می‌توان ابزارهای هوش مصنوعی جامعی توسعه داد که حتی کوچک‌ترین نشانه‌های تقلب را نیز شناسایی کنند. با این حال، در بحث درباره اقدام‌هایی که برای پیشگیری از تقلب در حوزه سلامت از ابتدا مورد استفاده قرار می‌گیرند، فناوری‌های زیر نیز قابل پیاده‌سازی هستند:
۱. مدل‌سازی پیش‌بینانه
این فناوری با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینانه، داده‌کاوی و تحلیل‌های کمی، الگوهای تقلب را در مراحل اولیه شکل‌گیری شناسایی می‌کند.
۲. تشخیص الگو مبتنی بر هوش مصنوعی
این فناوری فرآیند شناسایی خطاهای صورتحساب و درخواست‌های پرداخت را خودکار می‌کند و می‌تواند به جلوگیری از بخش قابل‌توجهی از تقلب‌هایی که توسط متخصصان حوزه سلامت انجام می‌شود، کمک کند.
۳. تشخیص هویت بیومتریک
این فناوری شامل اسکن عنبیه چشم، تشخیص چهره و اسکن اثر انگشت است و با هدف بهبود و ایمن‌سازی فرآیند شناسایی بیماران مورد استفاده قرار می‌گیرد.
در حال حاضر، استفاده از کلان‌داده (Big Data) و هوش مصنوعی به توسعه سازوکارهای نوآورانه تشخیص تقلب در حوزه سلامت کمک می‌کند. قدرت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که همراه با هوش مصنوعی ارائه می‌شوند، امکان مشاهده جامع وابستگی‌ها و ارتباطات متقابل در یک شبکه تحت بررسی را فراهم می‌کنند.
به بیان ساده‌تر، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از داده‌های مرتبط با حوزه سلامت را تحلیل کرده و الگوهایی را که به‌عنوان فعالیت‌های متقلبانه تعریف می‌شوند، شناسایی کنند. با بهره‌گیری از این ابزارها، احتمال شناسایی و جلوگیری از تقلب در حوزه سلامت و صنعت داروسازی پیش از وقوع خسارت‌های قابل‌توجه، افزایش می‌یابد.
چگونه تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی، یکپارچگی پرداخت‌ها در حوزه سلامت را بهبود می‌دهد
تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی به سازمان‌های فعال در حوزه سلامت و داروسازی کمک می‌کند تا با شناسایی الگوهای مشکوک، کاهش فعالیت‌های دستی و بهبود فرآیندهای تشخیص و پیشگیری از تقلب، یکپارچگی پرداخت‌ها را تقویت کنند.
- کاهش زمان موردنیاز کارکنان حوزه سلامت برای پردازش داده‌ها و انجام وظایف دستی
یک بیمارستان می‌تواند یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی را به کار گیرد تا به‌صورت خودکار سوابق بیماران را بررسی کرده و فعالیت‌های بالقوه متقلبانه مانند صورتحساب‌گذاری تکراری (Double Billing)، تفکیک غیرمجاز خدمات (Unbundling) و کدگذاری بیش از حد خدمات (Upcoding) را شناسایی و علامت‌گذاری کند.
با وجود چنین سیستمی، کارکنان دیگر نیازی ندارند سوابق را به‌صورت دستی بررسی کنند و می‌توانند زمان خود را صرف فعالیت‌های مهم‌تر کنند.
- نرخ بالاتر تشخیص تقلب در لحظه
ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی داده‌ها را به‌صورت لحظه‌ای تحلیل می‌کنند. از طریق این تحلیل، الگوهای تقلب و فعالیت‌های مشکوک می‌توانند در همان زمان شناسایی شوند.
در نتیجه، سازمانی که از این ابزار استفاده می‌کند، می‌تواند اقدامات فوری برای مقابله با تقلب شناسایی‌شده انجام دهد و از گسترش خسارت جلوگیری کند.
- صرفه‌جویی در هزینه‌ها و حفاظت از اعتبار سازمان
این مورد یکی از مزایای آشکار استفاده از هوش مصنوعی است. با توجه به زیان‌های مالی ناشی از تقلب در حوزه سلامت و داروسازی، پیاده‌سازی فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌های مرتبط با منابع صرف‌شده برای فرآیندهای حقوقی، بازپرداخت مطالبات جعلی و تحقیقات داخلی را کاهش دهد.
علاوه بر این، سازمان‌ها با استفاده از سازوکارهای مؤثر تشخیص تقلب می‌توانند از خود در برابر آسیب‌های احتمالی به اعتبارشان محافظت کنند. همچنین، این فناوری به ایجاد محیطی امن‌تر و قابل‌اعتمادتر در اکوسیستم سلامت کمک می‌کند.
در مجموع، مزایای تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه سلامت بسیار گسترده است. از افزایش سطح خودکارسازی فرآیندها گرفته تا حفظ اعتبار سازمان، هرچه میزان محافظت در برابر تقلب افزایش یابد، احتمال بروز مشکلات و خسارت‌های ناشی از تقلب نیز کاهش خواهد یافت.
بازار تشخیص تقلب در حوزه سلامت در حال گسترش است؛ زیرا سازمان‌های سلامت، شرکت‌های بیمه و برنامه‌های دولتی با هدف مقابله با افزایش هزینه‌های ناشی از تقلب و پیچیده‌تر شدن شیوه‌های تقلب، در حال سرمایه‌گذاری روی سیستم‌های پیشرفته تشخیص تقلب هستند. اگرچه برآوردهای ارائه‌شده در گزارش‌های مختلف تحقیقاتی متفاوت است، انتظار می‌رود بازار جهانی تشخیص تقلب در حوزه سلامت در دوره پیش‌بینی‌شده رشد پایدار و مستمری را تجربه کند. این رشد عمدتاً تحت تأثیر پذیرش هوش مصنوعی (AI)، تحلیل‌های پیشرفته داده و پلتفرم‌های خودکار تشخیص تقلب قرار دارد.
روندهای کلیدی در بازار تشخیص تقلب در حوزه سلامت شامل گسترش استفاده از سیستم‌های تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی، تحلیل‌های پیش‌بینانه (Predictive Analytics) و راهکارهای مبتنی بر رایانش ابری (Cloud-based Solutions) است که امکان شناسایی سریع‌تر فعالیت‌های مشکوک را فراهم می‌کنند. سازمان‌های سلامت همچنین از تحلیل‌های پیشرفته داده، از جمله تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics) و تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)، برای بهبود فرآیند بررسی درخواست‌های بیمه، تقویت یکپارچگی پرداخت‌ها (Payment Integrity) و مقابله با پیچیدگی روزافزون تقلب در حوزه سلامت استفاده می‌کنند.
رشد بازار تشخیص تقلب در حوزه سلامت تحت تأثیر عواملی مانند افزایش هزینه‌های ناشی از تقلب در سیستم سلامت، گسترش دیجیتالی‌شدن در بخش سلامت و افزایش حجم درخواست‌های بیمه‌ای است که نیازمند بررسی و ارزیابی هستند. همچنین، تقاضا برای راهکارهای تشخیص تقلب در حوزه سلامت در حال افزایش است؛ زیرا پرداخت‌کنندگان خدمات سلامت (Payers) و ارائه‌دهندگان خدمات درمانی (Providers) به دنبال فناوری‌های پیشرفتهای هستند که بتوانند تقلب را شناسایی کنند، فرآیندهای بررسی دستی را کاهش دهند و زیرساخت‌های کلی حوزه سلامت را بهبود بخشند.
بخش‌بندی بازار تشخیص تقلب در حوزه سلامت معمولاً بر اساس نوع راهکار، فناوری، کاربرد، شیوه استقرار (Deployment Mode) و کاربران نهایی انجام می‌شود. بخش‌های رایج این بازار شامل پلتفرم‌های تشخیص تقلب، راهکارهای تحلیل داده، بررسی درخواست‌های بیمه، پرداخت‌کنندگان خدمات سلامت (Healthcare Payers)، ارائه‌دهندگان خدمات درمانی (Healthcare Providers) و سازمان‌های دولتی است که از سیستم‌های تشخیص تقلب در حوزه سلامت برای شناسایی و پیشگیری از فعالیت‌های متقلبانه استفاده می‌کنند.
تحلیل‌های پیش‌بینانه (Predictive Analytics) و تحلیل تقلب در حوزه سلامت (Healthcare Fraud Analytics) به سازمان‌ها امکان می‌دهند حجم گسترده‌ای از داده‌های سلامت را بررسی کنند، الگوهای غیرعادی را شناسایی کرده و پیش از وقوع زیان‌های قابل‌توجه، تقلب‌های احتمالی را تشخیص دهند. در حالی که تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics) به درک پرونده‌ها و روندهای تاریخی مرتبط با تقلب کمک می‌کند، تحلیل‌های پیش‌بینانه و تجویزی (Prescriptive Analytics) با ارائه پیشنهادهای عملی برای جلوگیری از فعالیت‌های متقلبانه آینده، از تصمیم‌گیری پیشگیرانه و فعالانه پشتیبانی می‌کنند.
جمع‌بندی نهایی
رشد نگران‌کننده حجم داده‌ها در حوزه سلامت، مبارزه با تقلب را دشوارتر کرده است. با این حال، زمانی که از ابزارهای هوش مصنوعی مبتنی بر کلان‌داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و تحلیل‌های پیش‌بینانه استفاده شود، داده‌ها می‌توانند به جای ایجاد چالش، به عاملی مؤثر در جهت منافع ذی‌نفعان تبدیل شوند. ابزارهای فناورانه می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و فعالیت‌های متقلبانه را بلافاصله پس از وقوع شناسایی و علامت‌گذاری کنند. بنابراین، امروزه استفاده از فناوری‌های تشخیص تقلب در حوزه سلامت یک ضرورت محسوب می‌شود و هیچ شرکت فعال در این صنعت نمی‌تواند استفاده از این فناوری‌ها را نادیده بگیرد.
در هنگام استفاده از سیستم‌های تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی، لازم است سازمان‌ها نتایج عملیاتی صحیح و قابل اتکایی را اتخاذ کنند. علاوه بر این، با پیچیده‌تر شدن فعالیت‌های متقلبانه و افزایش حجم داده‌های تولیدشده، ضروری است الگوها و سازوکارهای اصلی هر سیستم تشخیص تقلب به‌صورت مستمر بازبینی، ارزیابی و به‌روزرسانی شوند.
برای ارزیابی قابلیت‌های فعلی تشخیص تقلب خود و شناسایی فرصت‌هایی برای بهبود دقت، مقیاس‌پذیری و تاب‌آوری سیستم‌ها، با ما گفت‌وگو کنید.
دیدگاهتان را بنویسید