उस शाम, जब पूरा देश सो रहा था, एक ऐसी साज़िश चल रही थी जिसने करोड़ों लोगों के स्वास्थ्य और पैसे दोनों को निशाना बना रखा था। आयुष्मान भारत के तहत अस्पतालों द्वारा उठाए जा रहे फर्जी क्लेम्स, AI-generated फेक मेडिकल रिपोर्ट्स, और असली मरीज़ों के नाम पर चल रहे धोखाधड़ी के खेल ने सरकार को मजबूर कर दिया था कि वो तकनीक का सहारा ले। और यही वो पल था जब AI ने एक नया मोर्चा खोल दिया—फर्जी क्लेम्स पकड़ने का।
कल्पना कीजिए: एक ऐसा अस्पताल जहाँ ICU में भर्ती मरीज़ की तस्वीरों को AI से बदल-बदल कर अलग-अलग नामों से क्लेम किया जा रहा हो। जहाँ बुख़ार से पीड़ित मरीज़ को ‘टोटल नी रिप्लेसमेंट’ जैसा महंगा ऑपरेशन बताया जा रहा हो। जहाँ लैब रिपोर्ट्स में क्रिएटिनिन के लेवल को AI से हेराफेरी कर असली मेडिकल गाइडलाइन्स से मेल न खाने दिया जा रहा हो। जहाँ एक ही मरीज़ की तस्वीरें अलग-अलग क्लेम्स के लिए इस्तेमाल हो रही हों। और सबसे ख़तरनाक—जहाँ AI-generated फेक मेडिकल रिपोर्ट्स, डिस्चार्ज सर्टिफिकेट्स, और डायग्नोस्टिक रिपोर्ट्स असली लग रही हों।
ये कोई फिल्मी कहानी नहीं है। ये वो हक़ीक़त है जो आयुष्मान भारत प्रधानमंत्री जन आरोग्य योजना (AB-PMJAY) के तहत सामने आ रही है। और इस धोखाधड़ी के खिलाफ लड़ाई में AI अब सरकार का सबसे बड़ा हथियार बन चुका है।
शनिवार को बेंगलुरु में आयोजित एक प्रेस कॉन्फ्रेंस में नेशनल हेल्थ अथॉरिटी (NHA) के सीईओ सुनील कुमार barnwal ने बताया कि AI-ड्रिवन फ्रॉड डिटेक्शन सिस्टम्स ने अब तक ₹630 करोड़ की फर्जी क्लेम्स को रोका है। इसके अलावा, अस्पतालों पर ₹200 करोड़ से ज्यादा का जुर्माना और वसूली भी की गई है। लेकिन हैरान करने वाली बात ये है कि ये सब अभी शुरुआत भर है।
ज्योति यादव, संयुक्त सचिव (AB-PMJAY) ने बताया, “हम देख रहे हैं कि AI-generated क्लिनिकल नोट्स, डिस्चार्ज सुमरीज़, और डायग्नोस्टिक रिपोर्ट्स सबमिट किए जा रहे हैं। अभी ये ट्रेंड शुरुआती दौर में है, लेकिन हमने समाधान ढूंढने शुरू कर दिए हैं ताकि ये समस्या बहुत बड़ी होने से पहले ही काबू में आ जाए।”
उन्होंने बताया कि अस्पताल क्लेम्स उठाते समय स्कैन किए गए मेडिकल रिकॉर्ड्स, डायग्नोस्टिक रिपोर्ट्स, और पेशेंट डॉक्यूमेंट्स सबमिट करते हैं। और इन रिकॉर्ड्स को AI टूल्स से हेराफेरी करना बेहद आसान है—चाहे वो इमेजेज में बदलाव करना हो, वॉटरमार्क हटाना हो, रिपोर्ट्स को कॉपी-पेस्ट करना हो, या फिर फॉर्मेटिंग में बदलाव करना हो।
इसलिए, आयुष्मान भारत ने AI और इंडियाAI मिशन के साथ मिलकर एक हैकेथॉन का आयोजन किया था, जहाँ AI-बेस्ड फ्रॉड डिटेक्शन सिस्टम्स को विकसित किया गया। इन सिस्टम्स का मकसद था—फर्जी या हेराफेरी वाले डॉक्यूमेंट्स की पहचान करना, मेडिकल रिकॉर्ड्स को सही तरीके से क्लासिफाई करना, और ये वेरिफाई करना कि जो रिपोर्ट्स सबमिट की गई हैं, क्या वे वास्तव में बताए गए ट्रीटमेंट को सपोर्ट करती हैं।
हैकेथॉन में कई इनोवेटिव सॉल्यूशन्स सामने आए, जिनमें से एक फ्रॉड-डिटेक्शन मॉडल पूरी तरह से मैथमेटिकल टेक्निक्स पर आधारित था, न कि पारंपरिक AI सिस्टम्स पर।
लेकिन फ्रॉड के पैटर्न इतने सरल नहीं हैं। ज्योति यादव ने बताया कि फ्रॉड के तरीके बहुत ही चालाकी भरे होते हैं—कभी बिल बढ़ा दिया जाता है, तो कभी ट्रीटमेंट रिकॉर्ड्स ही फर्जी बना दिए जाते हैं। उन्होंने बताया, “ऐसे मामले भी सामने आए हैं जहाँ माइनर बीमारियों जैसे बुखार से पीड़ित मरीज़ों को टोटल नी रिप्लेसमेंट जैसा महंगा ऑपरेशन बताया गया।”
और सबसे चौंकाने वाली बात—ICU में भर्ती मरीज़ों की तस्वीरों को AI से बदल-बदल कर अलग-अलग नामों से क्लेम किया जा रहा था। क्योंकि ICU में भर्ती के लिए अस्पतालों को ज्यादा पैसे मिलते हैं।
AI सिस्टम्स अब लैब पैरामीटर्स को भी चेक कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, अगर डायलिसिस के लिए क्लेम किया जा रहा है, लेकिन क्रिएटिनिन लेवल असली मेडिकल गाइडलाइन्स से मेल नहीं खा रहा, तो क्लेम अपने आप फ्लैग हो जाता है।
डेटा एनालिटिक्स भी अधिकारियों को असामान्य ट्रीटमेंट पैटर्न्स की पहचान करने में मदद कर रहा है। उदाहरण के लिए, अगर एक ही क्षेत्र के कई लाभार्थी एक ही अस्पताल में एक ही ट्रीटमेंट के लिए जाते हैं, तो सिस्टम इसे फ्लैग कर देता है।
लेकिन यहाँ एक बड़ी चुनौती भी है—अगर AI सिस्टम्स बहुत सख्त हो गए, तो असली मरीज़ों को भी परेशानी हो सकती है। क्योंकि हेल्थकेयर में हर मामला अलग होता है, और फिक्स्ड रूल्स हमेशा काम नहीं करते।
तो सवाल उठता है—क्या AI इतना स्मार्ट है कि वो असली और फर्जी में फर्क कर सके? क्या ये सिस्टम्स इतने मजबूत हैं कि वो आने वाले कल की धोखाधड़ी को भी पकड़ सकें?
और सबसे बड़ा सवाल—जब AI खुद ही धोखाधड़ी करने में इस्तेमाल हो रहा है, तो क्या हमारी तकनीक इतनी मजबूत है कि वो खुद को बचा सके?
ये सिर्फ शुरुआत है। आने वाले दिनों में AI और फ्रॉड डिटेक्शन के बीच की लड़ाई और भी गर्म होने वाली है। और तब तक… सावधान रहिए। क्योंकि अगला फ्रॉड आपका ही क्लेम हो सकता है।
