Fraude op medische attesten: analyse van 40.000 dossiers

Medische attesten vormen een kwetsbaar punt in administratieve processen. Ze worden in grote volumes verwerkt, zelden systematisch gecontroleerd, en zijn daardoor een potentieel doelwit voor fraude. Precies daar ligt een concrete toepassing van documentbeheer gecombineerd met geautomatiseerde data-analyse.

In een recente analyse werden 40.000 medische attesten doorgelicht op 42 afzonderlijke parameters. Die parameters werden vooraf gedefinieerd op basis van bekende fraudepatronen: afwijkingen in opmaak, inconsistenties in datums, handtekeningen die niet overeenstemmen met geregistreerde gegevens, hergebruik van documentstructuren en meer. De analyse werd uitgevoerd via MiraKnows.ai, het AI-platform voor documentverwerking van de Youston Group.

Het resultaat waren inzichten die via handmatige controle niet realistisch haalbaar zijn. Bij 40.000 documenten en 42 controlepunten per document gaat het over 1,68 miljoen individuele checks. Dat volume verwerkt een menselijk team niet accuraat en niet snel genoeg om tijdig te kunnen ingrijpen. Het geautomatiseerde platform doet dit gestructureerd, herhaalbaar en auditeerbaar.

De koppeling tussen iGuana iDM en MiraKnows.ai maakt dit type analyse mogelijk binnen bestaande documentworkflows. Documenten worden vastgelegd, verrijkt met metadata, geanalyseerd op afwijkingen en gearchiveerd met een volledige audittrail. Elke stap is traceerbaar. Organisaties in de zorgsector, bij overheden of in de verzekeringssector kunnen dit inzetten om frauderisico's proactief te beheersen — zonder hun bestaande processen volledig te herzien.

Wilt u weten hoe deze aanpak werkt voor uw documentomgeving? Neem contact op met het iGuana iDM-team voor een concrete demonstratie.