Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, Sahtekarlık Yönetimi ve Siber Suç, Sahtekarlık Risk Yönetimi
AI kullanan yeni çok kurumlu ‘füzyon merkezi’, diğer teknoloji araştırmaları geliştirecek
Marianne Kolbasuk McGee (Healthinfosec) •
1 Temmuz 2025
ABD Adalet Bakanlığı, Sağlık ve İnsan Hizmetleri Bakanlığı ve diğer federal ve eyalet kurumları ile ortak çabalarda ortak çabalarda, 2025 yılında çok çeşitli sağlık sahtekarlığı olaylarında rekor kıran bir 14,6 milyar dolarlık bir kırdığını söyledi.
Ayrıca bakınız: 2024 Uygulama Güvenliği Raporu
Adalet Bakanlığı, federal hükümet ayrıca, birden fazla ajans, yapay zeka, bulut ve diğer teknolojileri içeren yeni bir “füzyon merkezi” aracılığıyla işbirlikçi ülke çapında sağlık sahtekarlığı soruşturmalarını artırmayı planlıyor.
DOJ’un önceki 6 milyar dolarlık rekoru iki katına çıkaran 2025 ulusal sağlık sahtekarlığı yayından kaldırma, ülkedeki 50 federal bölgede ve 12 devlet avukatı genel ofisinde 96 doktor, hemşire uygulayıcısı, eczacı ve diğer lisanslı tıbbi profesyoneller de dahil olmak üzere 324 sanıkla ilgili cezai suçlamalarla sonuçlandı.
Büstler, hileli iddialarda 12 milyar dolardan fazla tutarındadır. Bu, yara bakımı, dayanıklı tıbbi ekipman, teletıp, COVID ve genetik test hizmetleri, madde bağımlılığı tedavileri ve Medicare, Medicaid ve diğer hükümet programlarına sunulan diğer birçok hizmeti içerir.
Yetkililer, en az bir vakada sahte taleplerin sunulmasında hastaların korunan sağlık bilgilerinin yasadışı kullanımı ve ihlal edilmesi ile ilgili ceza HIPAA ihlali suçlamaları yaptılar-bir hekim Dr. Anosh Ahmed ve birkaç eş-denetçinin iddianamesine yol açan 894 milyon dolarlık Covid-19 test şeması. DOJ, 293 milyon dolarlık talep ödemelerini içeren 894 milyon dolarlık hileli Covid-19 test şemasında rolleri nedeniyle suçlandıklarını söyledi.
Füzyon merkezi
Koordineli ülke çapında soruşturmaları artırmak için Adalet Bakanlığı, yeni bir sağlık sahtekarlığı veri füzyon merkezi oluşturmak için FBI, Genel Müfettiş ve diğer ajanslar ile yakın işbirliği içinde çalıştığını söyledi.
Fusion Center, ortaya çıkan sağlık hizmeti sahtekarlığı planlarını tanımlamak için bulut bilişim, yapay zeka ve gelişmiş analitik kullanacak. Bölüm, 2018 yılında başlatılan bir sağlık sahtekarlığı birimi veri analizi ekibi üzerine inşa edileceğini, federal hükümetin karmaşık sağlık sahtekarlığı planlarını tespit etme, araştırma ve kovuşturma yeteneğini geliştireceğini söyledi.
Departman, Başkan Donald Trump’ın, bilgi silolarını ortadan kaldırarak atık, sahtekarlık ve istismarın durdurulması-“yinelenen veri ekiplerini azaltmayı, bir tüm hükümet yaklaşımı yoluyla operasyonel verimliliği artırmayı ve bulut bilişim, yapay zeka ve diğer ajans kaynaklarından yararlanmayı” gerektiren yönetici emrine de uyuyor.
Mevcut yayından kaldırma davalarına dahil olmayan düzenleyici avukat Rachel Rose, “Sağlık dolandırıcılığı uzun zamandır DOJ, HHS-OIG ve FBI’ın bir önceliği oldu.” Dedi. “Vergi mükelleflerine zarar ve fonların federal FISC’e iadesi nedeniyle hem hükümet hem de bilgi uçurucular tarafından başlatılan daha büyük yayından kaldırmalar göreceğimize inanıyorum.” Dedi. Bu çalışmanın 2009 yılında sağlık sahtekarlığı önleme ve icra eylem ekibinin yaratılmasına veya görev gücünün ısıtılmasında genişlediğini söyledi.
Aslında, on yıldan fazla bir süredir, DOJ-HHS ortak sağlık sahtekarlığı yayından kaldırma çabaları önceki yılların çabalarını bozmaya çalıştı (bkz:: 243 Medicare dolandırıcılık planlarında şarj edildi).
Rose, gelişmiş kurumlar arası işbirliği, AI ve diğer teknolojiler kullanarak yeni füzyon merkezinin potansiyel olarak bu çabayı daha da artırabileceğini söyledi. “Veriler doğruysa, önemli miktarda veriyi tespit etme ve analiz etme potansiyeli zaman ve verimlilik bakış açılarından avantajlıdır.” Dedi.
“Buna karşılık, ajanslar arasında koordineli bir çaba olduğundan, icra eylemleri daha hızlı bir şekilde konuşlandırılabilir” dedi. “Yanlış Talep Yasası bakış açısından, hükümet verileri doğrulayabilir ve davayı yargılamayı reddetse ve Relator’a bunu yapma seçeneği verse bile, toplantıda tanımlananlar gibi büyük yerleşimler ve/veya jüri kararları riskinde olduğu gibi.” Dedi.
Ayrıca, AI güvenli, etik ve yasal bir şekilde konuşlandırıldığı sürece, önemli başlıklar olduğunu söyledi. “Hükümet, kapalı AI sistemlerinin verimliliğini elde etmek için Medicare ve Medicaid iddiaları da dahil olmak üzere kendi verilerinin dışına çıkması gerekmez. AI, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde analiz edebilir ve sonraki analizler, değişen regresyon analizleri de dahil olmak üzere istatistiksel bir bakış açısından yapılabilir, zaman yönetimi ve hasar modellerine yardımcı olur.”