杨冰
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2025年，人工智能技术已深度渗透医疗领域，从辅助诊断到智能手术，技术革新正重塑医疗生态。然而，当深度伪造（Deepfake）技术突破伦理边界，其“以假乱真”的能力却成为犯罪工具——伪造病历骗取医保基金、合成虚假影像误导诊疗决策、篡改检验数据掩盖病情真相……一场由技术滥用引发的医疗信任危机，正悄然侵蚀公众健康保障的根基。
深度伪造技术通过深度学习模型生成高度逼真的虚假内容，其核心能力在于对图像、视频、声音的精准模拟与篡改。在医疗领域，这项技术本可助力疾病研究：例如合成医学影像数据用于罕见病模型训练，或创建虚拟助手辅助患者教育。然而，当技术被恶意利用，其破坏力远超传统欺诈手段。
医保基金是全民“救命钱”，但深度伪造技术正成为骗保犯罪的“加速器”。2025年，国家医保局披露多起典型案例：
重庆某民营医院通过篡改血常规检验报告、虚构DR检查数据，将无需住院的患者纳入医保报销范围，3年骗取基金390余万元。犯罪团伙利用深度伪造技术生成虚假医学文书，使病历数据与患者实际病情完全脱节。
山西大同某医院更形成“产业链式”犯罪：实际控制人艾某忠组织医护团队，通过虚增药品进价、重复入库、空挂床位等手段，虚构住院费用970余万元。为规避监管，该院使用深度伪造技术生成电子病历，篡改患者用药记录与诊疗时间，使虚假数据通过医保审核系统。
此类案件中，深度伪造技术不仅降低犯罪成本，更提升欺诈隐蔽性。传统骗保需手动篡改纸质病历，而AI生成技术可批量伪造电子病历，且通过隐式水印、元数据修改等手段逃避溯源，导致监管部门难以识别。
深度伪造技术对医疗影像的篡改，直接威胁患者生命安全。2024年，浙江嘉兴平湖市聚隆大药房案中，执业药师宋某某将顾客自费购买的补肾强身胶囊、鹿茸等保健品，串换为阿莫西林胶囊、沙格列汀片等医保药品，并通过伪造购药记录掩盖骗保行为。更极端案例中，犯罪分子利用生成式AI合成虚假CT、MRI影像，误导医生诊断：
学术造假领域：瑞典布罗斯大学研究发现，谷歌学术平台上大量论文使用AI生成虚假医学影像，数据失真率高达63%，严重干扰临床研究结论。
金融诈骗领域：2025年3月，不法分子伪造“知名医学专家带货保健品”视频，通过深度伪造技术合成专家推荐虚假疗法的影像，导致数万名患者购买无效产品，涉案金额超2亿元。
此类犯罪不仅造成经济损失，更可能延误患者治疗时机。例如，伪造肿瘤影像可能使健康者接受不必要的手术，或掩盖真实病情导致患者错过理想治疗期。
深度伪造医疗诈骗的蔓延，源于技术门槛降低、利益驱动强化与监管滞后三重因素的叠加。
当前，深度伪造技术已形成完整黑灰产业链：
工具开发：地下市场流通“AI换脸”“语音合成”等软件，部分工具支持一键生成虚假病历、检验报告，操作门槛降至非专业人员可实施水平。
数据交易：犯罪分子通过暗网购买患者个人信息、医保卡数据，结合深度伪造技术生成“量身定制”的虚假医疗记录。例如，2025年国家医保局曝光的辽宁抚顺博爱医院案中，医院通过诱导患者虚假就医，利用深度伪造技术生成中医诊疗项目记录，骗取医保基金54,166.97元。
资金分流：骗保所得资金通过虚拟货币、地下钱庄等渠道洗白，形成“套刷药品—回收转卖—资金分流”的闭环。2025年破获的戴某寿案中，犯罪团伙通过微信联系上下家，3年内收购、销售“医保回收药品”涉案金额达397万元。
医保基金的公共属性与监管漏洞，使骗保成为“低风险、高回报”的犯罪选择：
犯罪成本低：深度伪造技术降低作案成本，单起案件骗保金额从传统模式的数万元升至数百万元。例如，山西大同医院案中，犯罪团伙通过技术手段虚构970余万元费用，未拨付金额达200余万元。
量刑偏轻：部分案件中，犯罪分子因“技术中立”辩护理由减轻处罚。例如，某医生因“不知情参与伪造影像”被判缓刑，而其通过深度伪造技术协助骗保的行为实际导致患者误诊。
监管滞后：医保数据审核仍依赖人工抽查，对AI生成的虚假数据识别能力不足。2025年国家医保局飞行检查发现，部分医院通过深度伪造技术篡改电子病历，使虚假数据通过医保智能监控系统。
现有监管体系面临两大挑战：
法律空白：针对深度伪造医疗诈骗的专项法规尚未完善，犯罪定性常依赖“诈骗罪”“保险诈骗罪”等传统罪名，量刑标准与危害程度不匹配。例如，伪造病历骗保案中，犯罪分子最高仅被判有期徒刑十三年，与其造成的医保基金损失不成比例。
技术对抗：犯罪分子利用AI对抗监管，例如通过隐式水印擦除、元数据篡改等技术手段逃避溯源。2025年，国家医保局试点“医保药品追溯码”制度，但部分药店仍通过重复扫码、虚假入库等方式规避监管。
应对深度伪造医疗诈骗，需构建“技术防御—法律规制—伦理引导”的三维治理体系。
强制标识制度：落实《人工智能生成合成内容标识办法》，要求医疗AI生成的内容必须添加显式或隐式标识，便于监管部门追溯。例如，医保部门可要求电子病历、影像报告等必须包含AI生成标识，未标识内容不得纳入医保报销范围。
智能审核系统：开发医保基金智能监控平台，利用AI技术识别虚假病历、异常用药记录。2025年，北京市石景山区人民法院试点“医保诈骗预警模型”，通过分析诊疗数据、用药频次等维度，成功拦截多起骗保案件。
区块链存证：应用区块链技术固定电子病历、检验报告等数据，确保数据不可篡改。例如，浙江嘉兴平湖市聚隆大药房案中，若使用区块链存证，执业药师宋某某的串换药品行为将被实时记录，无法通过后续修改掩盖犯罪。
完善立法：制定《医疗人工智能治理条例》，明确深度伪造医疗行为的刑事责任。例如，规定伪造医保病历、影像等行为构成“危害公共安全罪”，提高量刑标准。
行刑衔接：加强医保部门与公安、司法机关的协作，建立“线索移送—联合侦查—快速审判”机制。2025年，最高人民法院发布典型案例，要求各级法院对医保骗保犯罪“从严从重”处罚，重点打击幕后组织者、职业骗保人。
国际合作：推动跨国监管协作，打击跨境医疗诈骗。例如，针对利用深度伪造技术伪造境外医院病历骗保的行为，建立国际数据共享机制，协同追踪犯罪资金流向。
行业自律：医疗机构、医药企业应签署《医疗AI伦理承诺书》，承诺不使用深度伪造技术伪造医疗数据。例如，国内医院协会发布《医疗AI应用伦理指南》，要求医疗机构对AI生成的诊疗建议进行人工复核。
公众教育：开展“AI医疗辨识能力培训”，提高患者对虚假医疗信息的警惕性。例如，社区卫生服务中心可定期举办讲座，教授居民识别伪造病历、影像的方法。
技术伦理审查：建立医疗AI伦理审查委员会，对涉及深度伪造技术的应用进行前置评估。例如，某医院拟引入AI辅助诊断系统，需通过伦理审查确保其不会生成虚假影像或误导诊断。
深度伪造技术的滥用，正将医疗领域推向“信任危机”的边缘。从伪造病历骗保到合成虚假影像，每一起案件都在侵蚀公众对医疗体系的信心。治理这一乱象，既需要技术手段的“以毒攻毒”，更需法律规制的“铁腕出击”与伦理引导的“柔性约束”。唯有构建技术、法律、伦理协同共治的治理体系，才能守住医疗信任的底线，让AI真正成为守护生命的工具，而非伤害健康的利刃。
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