Diebstahl von medizinischer Identität tritt auf, wenn jemand betrügerisch die Informationen einer anderen Person verwendet, um medizinische Dienstleistungen oder Waren zu erhalten. Diese Art von Diebstahl kann zu erheblichen finanziellen Verlusten, falschen medizinischen Aufzeichnungen und beeinträchtigter Patientensicherheit führen. Der Kampf gegen den Diebstahl von medizinischer Identität ist in der Gesundheitsbranche entscheidend, um Patientendaten zu schützen, genaue medizinische Aufzeichnungen zu gewährleisten und finanzielle Verluste für Patienten und Anbieter zu verhindern. Maschinelles Lernen (ML) ist in diesem Kampf von entscheidender Bedeutung, da es fortschrittliche Algorithmen nutzt, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, potenziellen Betrug vorherzusagen und Echtzeitaktivitäten zu überwachen. Es verbessert die Fähigkeit der Branche, medizinischen Identitätsdiebstahl zu verhindern und aufzudecken.
Der Diebstahl von medizinischer Identität beinhaltet den betrügerischen Gebrauch der persönlichen und Versicherungsinformationen einer Person, um medizinische Dienstleistungen, verschreibungspflichtige Medikamente oder medizinische Geräte zu erhalten. Zum Beispiel könnte eine Person die Versicherungsdetails einer anderen Person nutzen, um teure Behandlungen zu erhalten. Diese Situation führt zu ungenauen medizinischen Aufzeichnungen und unerwarteten Rechnungen für das Opfer. Gesundheitsdienstleister leiden auch unter erhöhten Betriebskosten und potenziellen rechtlichen Problemen. Zwischen dem dritten Quartal 2023 und dem zweiten Quartal 2024 erhielt die Federal Trade Commission über 10.000 Berichte über Diebstahl von medizinischer Identität, was dessen Häufigkeit hervorhebt. Die Kosten dieser Verbrechen können jährlich Milliarden erreichen, was den dringenden Bedarf an robusten Präventivmaßnahmen im Gesundheitssektor unterstreicht.
Eine Herausforderung bei der Bekämpfung des Diebstahls von medizinischer Identität besteht darin, ungewöhnliche Abrechnungsmuster zu identifizieren. ML-Algorithmen können ungewöhnliche Abrechnungsmuster identifizieren, indem sie riesige Mengen an Abrechnungsdaten analysieren und Anomalien erkennen, die von etablierten Normen abweichen. Diese Algorithmen verwenden historische Daten, um typische Abrechnungsverhaltensweisen zu erlernen und unregelmäßige Transaktionen zu markieren. Dies umfasst doppelte Gebühren oder Dienstleistungen, die nicht mit der medizinischen Geschichte eines Patienten übereinstimmen. Durch kontinuierliches Lernen und Anpassen können ML-Systeme im Laufe der Zeit ihre Genauigkeit verbessern. Dies macht sie äußerst effektiv bei der Identifizierung potenziellen Betrugs. Die Implementierung von KI – einschließlich ML – in Abrechnungsprozessen könnte Fehlerkosten um 8% reduzieren, was Einsparungen von 96 Millionen US-Dollar entspricht. Dies zeigt die finanziellen und operativen Vorteile der Einführung fortschrittlicher Technologien in der Gesundheitsabrechnung.