遠隔治療向け不正検出の世界市場：将来予測 (2032年まで) - コンポーネント別・不正の種類別・展開方式別・技術別・エンドユーザー別・地域別の分析

Stratistics MRCによると、世界の遠隔治療向け不正検出市場は2025年に320万米ドルを占め、2032年には1,290万米ドルに達すると予測され、予測期間中のCAGRは21.6%で成長する見込みです。

遠隔治療向け不正検出は、オンラインメンタルヘルス治療サービスにおける不正行為を特定、防止、調査するための分析技術とモニタリングフレームワークの応用です。デジタル診察の増加に伴い、不正行為には虚偽の請求、個人情報の悪用、不正請求、または不正なサービス提供が含まれる可能性があります。検知システムは、AI、パターン認識、コンプライアンスチェックを活用し、やり取りやトランザクションの真正性を検証します。このフレームワークは、患者の信頼を守り、倫理的な診療を保証し、遠隔治療のエコシステムにおける財務の整合性を維持します。

HealthTech Insightsによると、保険会社は遠隔治療向けの不正検出システムに多額の投資を行っており、なりすましやファントム・セッションの請求に対応しています。

オンライン・メンタルヘルス・プラットフォームの成長

オンライン・メンタルヘルス・プラットフォームの急速な拡大が、遠隔治療における不正検出の需要を大幅に押し上げています。デジタル化の進展に後押しされ、患者が仮想チャネルを通じてセラピーにアクセスする機会が増えており、不正暴露リスクが高まっています。この成長は、患者と医療提供者の双方を保護する強固な監視ソリューションの必要性を加速させています。さらに、保険会社や規制当局はコンプライアンスを重視し、テクノロジーの導入を強化しています。その結果、不正検出は、急速に拡大するオンライン治療のエコシステムにおいて、信頼性と説明責任を確保するために不可欠なセーフガードとなっています。

システム間の相互運用性が限定的

遠隔治療向け不正検出市場における主な抑制要因は、プラットフォームとヘルスケアITシステム間の相互運用性が限られていることにあります。断片化されたインフラがシームレスな統合を妨げ、不正検出の効率を制限していることが多いです。この課題はリアルタイムのデータ交換を複雑にし、プロバイダー間の拡張性を制限します。さらに、電子カルテの標準が一貫していないため、システムのサイロ化が進んでいます。その結果、ヘルスケア組織では不正の特定に遅れが生じる可能性があります。このような相互運用性の障壁は運用の複雑性を高め、安全な遠隔治療向け不正検出システムに対する需要が高まっているにもかかわらず、より広範な市場での採用を制限しています。

AIによる予測的不正検出

AIによる予測的不正検出は、遠隔治療向け不正検出市場に変革の機会をもたらします。高度なアルゴリズムにより、異常な行動を事前に監視し、金銭的損害や風評被害が発生する前に不正を特定することができます。機械学習により、これらのツールは進化する不正パターンに継続的に適応し、精度を高めます。さらに、予測モデルはリスク・スコアリング、本人確認、異常検知をサポートします。遠隔治療の導入が拡大するにつれ、プロバイダーや支払者は、コストを最小限に抑え、信頼を向上させるAIの可能性を認識しています。その結果、AIの統合は極めて重要な成長の起爆剤となっています。

急速に進化する詐欺師の手口

詐欺師の手口が巧妙化することは、遠隔治療向け不正検出市場にとって持続的な脅威となります。不正行為者は、合成ID、ディープフェイクのなりすまし、高度な請求操作などの手法を絶えず革新しています。この進化はしばしば既存の検知システムを凌駕し、脆弱性を増大させます。その結果、プロバイダーは金銭的損失や風評被害といったリスクの増大に直面しています。さらに、これらの脅威に対抗するためには、システムの絶え間ないアップグレードと高額のサイバーセキュリティ投資が必要となります。このような詐欺師と検知技術の間の永続的な軍拡競争は不確実性を生み、長期的な詐欺被害の軽減の成果を抑制しています。

COVID-19の影響：

COVID-19の大流行は遠隔治療の普及を加速させ、デジタル・メンタルヘルス・サービスに対するかつてない需要を生み出しました。急速なデジタル化に後押しされ、患者のエンゲージメントは急増したが、請求やIDの不正使用における不正インシデントも増加しました。医療提供者と保険会社は、財務リスクとコンプライアンスリスクの高まりに直面し、不正検出ツールへの投資が強化されました。しかし、急激な変化により、セキュリティ・インフラが不足している一部のプラットフォームは圧倒されました。やがて、パンデミック（世界的大流行）によるデジタル化がマーケット成長の起爆剤となり、不正防止は長期的な遠隔治療業務の重要な要素として世界中に定着しました。

予測期間中、ソフトウェア・ソリューション部門が最大となる見込み

ソフトウェアソリューション分野は、ヘルスケア組織全体に広く採用されていることから、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。これらのプラットフォームは、リアルタイムのモニタリング、データ分析、コンプライアンス管理を提供し、効果的な不正検出を保証します。電子カルテや請求システムと統合することで、収益漏れを最小限に抑え、信頼性を向上させます。さらに、ソフトウェア・ソリューションは拡張性を備えているため、組織は遠隔治療の成長に適応することができます。この優位性は、自動化されたコスト効率の高い不正防止技術への強い嗜好を反映しています。

予測期間中にCAGRが最も高くなると予測されるのは、なりすまし＆患者なりすまし分野です。

予測期間中、なりすまし＆患者なりすまし分野は、デジタルヘルスプラットフォームにおけるサイバー脆弱性の増加に後押しされ、最も高い成長率を記録すると予測されます。詐欺師は脆弱な本人確認プロセスを悪用し、合成IDや盗難IDを作成します。バーチャル・ケアへの依存度が高まるにつれて、プロバイダーは高度な認証への投資を余儀なくされます。バイオメトリクス認証、ブロックチェーン、AI主導のIDツールが対策として支持を集めています。その結果、このセグメントの拡大が加速していることから、遠隔治療における患者認証メカニズムの強化が急務となっています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、アジア太平洋地域は、急速な遠隔医療導入、デジタルインフラの拡大、メンタルヘルス意識の高まりにより、最大の市場シェアを占めると予想されます。e-ヘルス・プラットフォームを推進する政府のイニシアチブは、この地域の優位性をさらに強化します。さらに、インド、中国、東南アジアでは人口が多く、遠隔療法拡大の大きなチャンスとなっています。しかし、このような規模は不正行為にさらされる機会も増やし、不正検出技術への投資を後押ししています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域が最も高いCAGRを示すと予測されるが、これは技術の進歩と厳しい保険規制によるものです。同地域の成熟したヘルスケアエコシステムは、AIを搭載した不正検出ツールの広範な展開をサポートしています。さらに、パンデミック後の遠隔治療の高い普及率が、安全なデジタルインフラに対する需要を増幅しています。大手保険会社、ヘルスケアプロバイダー、テクノロジー企業による投資は、採用をさらに後押しします。課金やなりすましの不正事例の増加が緊急性を高め、北米を最も急成長する成長ハブに位置づけています。

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• 企業プロファイル
  • 追加企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域区分
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序論

• 概要
• ステークホルダー
• 分析範囲
• 分析手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 分析アプローチ
• 分析資料
  • 一次調査資料
  • 二次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向の分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 市場機会
• 脅威
• 技術分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• サプライヤーの交渉力
• バイヤーの交渉力
• 代替製品の脅威
• 新規参入企業の脅威
• 企業間競争

第5章 世界の遠隔治療向け不正検出市場：コンポーネント別

• ソフトウェアソリューション
• 不正分析プラットフォーム
• リスク管理システム
• サービス

第6章 世界の遠隔治療向け不正検出市場：不正の種類別

• 個人情報盗難・患者なりすまし
• 請求・払い戻し詐欺
• 架空セッション・架空プロバイダー
• 処方箋・薬局不正
• 資格情報の虚偽表示
• その他の種類の不正

第7章 世界の遠隔治療向け不正検出市場：展開方式別

• クラウドベース
• オンプレミス
• ハイブリッド

第8章 世界の遠隔治療向け不正検出市場：技術別

• 人工知能（AI）と機械学習
• ビッグデータ・予測分析
• ブロックチェーン・スマートコントラクト
• 自然言語処理（NLP）
• 生体認証システム
• その他の技術

第9章 世界の遠隔治療向け不正検出市場：エンドユーザー別

• 医療提供者
• 保険会社・支払者
• 遠隔医療プラットフォーム
• 政府・規制機関
• 患者・消費者

第10章 世界の遠隔治療向け不正検出市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東・アフリカ

第11章 主な動向

• 契約、事業提携・協力、合弁事業
• 企業合併・買収 (M&A)
• 新製品の発売
• 事業拡張
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

• IBM
• SAS Institute
• Oracle
• FICO（Fair Isaac Corporation）
• Cotiviti, Inc.
• Optum/UnitedHealth Group
• DXC Technology
• CGI
• McKesson Corporation
• LexisNexis Risk Solutions
• SAI360
• GBG（GB Group plc）
• ComplyAdvantage
• AU10TIX
• ClearSale
• Araxxe
• RhinoAgents
• Shift Technology

List of Tables

• Table 1 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Software Solutions (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Fraud Analytics Platforms (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Risk Management Systems (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Fraud Type (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Identity Theft & Patient Impersonation (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Billing & Reimbursement Fraud (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Phantom Sessions & Ghost Providers (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Prescription & Pharmacy Fraud (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Credential Misrepresentation (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Other Fraud Types (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Deployment (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Cloud-Based (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By On-Premises (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Hybrid (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Artificial Intelligence (AI) & Machine Learning (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Big Data & Predictive Analytics (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Blockchain & Smart Contracts (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Biometric Authentication Systems (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Other Technologies (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Healthcare Providers (2024-2032) ($MN)
• Table 27 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Insurance Companies & Payers (2024-2032) ($MN)
• Table 28 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Telehealth Platforms (2024-2032) ($MN)
• Table 29 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Government & Regulatory Bodies (2024-2032) ($MN)
• Table 30 Global Teletherapy Fraud Detection Market Outlook, By Patients & Consumers (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

According to Stratistics MRC, the Global Teletherapy Fraud Detection Market is accounted for $3.2 million in 2025 and is expected to reach $12.9 million by 2032 growing at a CAGR of 21.6% during the forecast period. Teletherapy Fraud Detection is the application of analytical technologies and monitoring frameworks to identify, prevent, and investigate fraudulent activities in online mental health therapy services. With the rise of digital consultations, fraud can include false claims, identity misuse, billing irregularities, or unauthorized service delivery. Detection systems utilize AI, pattern recognition, and compliance checks to verify authenticity of interactions and transactions. This framework safeguards patient trust, ensures ethical practice, and maintains financial integrity within teletherapy ecosystems.

According to HealthTech Insights, insurers are investing heavily in fraud detection systems for teletherapy, addressing identity theft and phantom session claims.

Market Dynamics:

Driver:

Growth of online mental health platforms

The rapid expansion of online mental health platforms has significantly boosted the demand for fraud detection in teletherapy. Fueled by rising digital adoption, patients are increasingly accessing therapy through virtual channels, raising fraud exposure risks. This growth accelerates the need for robust monitoring solutions to protect both patients and providers. Furthermore, insurers and regulators emphasize compliance, strengthening technology adoption. Consequently, fraud detection has become an essential safeguard, ensuring reliability and accountability across rapidly scaling online therapy ecosystems.

Restraint:

Limited interoperability across systems

A key restraint in the teletherapy fraud detection market lies in limited interoperability between platforms and healthcare IT systems. Fragmented infrastructures often hinder seamless integration, restricting fraud detection efficiency. This challenge complicates real-time data exchange, limiting scalability across providers. Additionally, inconsistent standards in electronic health records amplify system silos. As a result, healthcare organizations may experience delays in fraud identification. These interoperability barriers increase operational complexity, restricting broader market adoption despite rising demand for secure teletherapy fraud detection systems.

Opportunity:

AI-driven predictive fraud detection

AI-driven predictive fraud detection presents a transformative opportunity for the teletherapy fraud detection market. Advanced algorithms enable proactive monitoring of abnormal behaviors, identifying fraud before financial or reputational damage occurs. Fueled by machine learning, these tools continuously adapt to evolving fraud patterns, enhancing precision. Moreover, predictive models support risk scoring, identity validation, and anomaly detection. As teletherapy adoption expands, providers and payers recognize AI's potential to minimize costs and improve trust. Consequently, AI integration is a pivotal growth catalyst.

Threat:

Rapidly evolving fraudster techniques

The growing sophistication of fraudster techniques poses a persistent threat to the teletherapy fraud detection market. Fraud actors continuously innovate methods like synthetic identities, deepfake impersonation, and advanced claim manipulation. This evolution often outpaces existing detection systems, increasing vulnerabilities. Consequently, providers face rising risks of financial losses and reputational harm. Moreover, combating these threats demands constant system upgrades and high cybersecurity investment. This perpetual arms race between fraudsters and detection technologies creates uncertainty, restraining long-term fraud mitigation outcomes.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic accelerated teletherapy adoption, creating unprecedented demand for digital mental health services. Fueled by rapid digitalization, patient engagement surged, but so did fraud incidents in billing and identity misuse. Providers and insurers faced heightened financial and compliance risks, intensifying investment in fraud detection tools. However, the sudden shift overwhelmed some platforms lacking security infrastructure. Over time, pandemic-driven digitization became a catalyst for market growth, embedding fraud prevention as a critical component of long-term teletherapy operations worldwide.

The software solutions segment is expected to be the largest during the forecast period

The software solutions segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, owing to its widespread adoption across healthcare organizations. These platforms offer real-time monitoring, data analytics, and compliance management, ensuring effective fraud detection. Integrated with electronic health records and billing systems, they minimize revenue leakage and improve trust. Furthermore, software solutions provide scalability, enabling organizations to adapt to teletherapy growth. This dominance reflects strong preference for automated, cost-efficient fraud prevention technologies.

The identity theft & patient impersonation segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the identity theft & patient impersonation segment is predicted to witness the highest growth rate, impelled by increasing cyber vulnerabilities in digital health platforms. Fraudsters exploit weak identity verification processes, creating synthetic or stolen identities. Rising dependence on virtual care intensifies exposure, compelling providers to invest in advanced authentication. Biometric verification, blockchain, and AI-driven identity tools gain traction as countermeasures. Consequently, this segment's accelerated expansion underscores urgent demand for stronger patient validation mechanisms in teletherapy.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, driven by rapid telehealth adoption, expanding digital infrastructure, and rising mental health awareness. Government initiatives to promote e-health platforms further strengthen the region's dominance. Moreover, large populations in India, China, and Southeast Asia provide significant opportunities for teletherapy expansion. However, this scale also increases fraud exposure, pushing investments in fraud detection technologies.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR attributed to technological advancements and stringent insurance regulations. The region's mature healthcare ecosystem supports widespread deployment of AI-powered fraud detection tools. Additionally, high teletherapy penetration post-pandemic amplifies demand for secure digital infrastructure. Investments by leading insurers, healthcare providers, and technology firms further drive adoption. The growing prevalence of fraud cases in billing and impersonation fuels urgency, positioning North America as the fastest-expanding growth hub.

Key players in the market

Some of the key players in Teletherapy Fraud Detection Market include IBM, SAS Institute, Oracle, FICO (Fair Isaac Corporation), Cotiviti, Inc., Optum / UnitedHealth Group, DXC Technology, CGI, McKesson Corporation, LexisNexis Risk Solutions, SAI360, GBG (GB Group plc), ComplyAdvantage, AU10TIX, ClearSale, Araxxe, RhinoAgents, and Shift Technology.

Key Developments:

In August 2025, IBM launched its enhanced AI-powered Trusteer solution integrated with the IBM z17 mainframe, offering real-time teletherapy fraud detection with improved accuracy and minimal latency, enabling financial institutions and healthcare providers to detect suspicious activities across channels.

In July 2025, SAS Institute introduced upgraded analytics software combining AI and machine learning to support teletherapy fraud prevention with predictive modeling and behavior analysis, targeting identity theft and billing fraud.

In June 2025, Oracle released cloud-based fraud detection modules tailored for teletherapy platforms that provide secure authentication, real-time anomaly detection, and comprehensive reporting for regulatory compliance.

Components Covered:

• Software Solutions
• Fraud Analytics Platforms
• Risk Management Systems
• Services
• Managed Services

Fraud Types Covered:

• Identity Theft & Patient Impersonation
• Billing & Reimbursement Fraud
• Phantom Sessions & Ghost Providers
• Prescription & Pharmacy Fraud
• Credential Misrepresentation
• Other Fraud Types

Deployments Covered:

• Cloud-Based
• On-Premises
• Hybrid

Technologies Covered:

• Artificial Intelligence (AI) & Machine Learning
• Big Data & Predictive Analytics
• Blockchain & Smart Contracts
• Natural Language Processing (NLP)
• Biometric Authentication Systems
• Other Technologies

End Users Covered:

• Healthcare Providers
• Insurance Companies & Payers
• Telehealth Platforms
• Government & Regulatory Bodies
• Patients & Consumers

Regions Covered:

• North America
  • US
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • Germany
  • UK
  • Italy
  • France
  • Spain
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • Australia
  • New Zealand
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Chile
  • Rest of South America
• Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Qatar
  • South Africa
  • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

• Market share assessments for the regional and country-level segments
• Strategic recommendations for the new entrants
• Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
• Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
• Competitive landscaping mapping the key common trends
• Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
• Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

• Company Profiling
  • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
  • SWOT Analysis of key players (up to 3)
• Regional Segmentation
  • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
• Competitive Benchmarking
  • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

• 2.1 Abstract
• 2.2 Stake Holders
• 2.3 Research Scope
• 2.4 Research Methodology
  • 2.4.1 Data Mining
  • 2.4.2 Data Analysis
  • 2.4.3 Data Validation
  • 2.4.4 Research Approach
• 2.5 Research Sources
  • 2.5.1 Primary Research Sources
  • 2.5.2 Secondary Research Sources
  • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

• 3.1 Introduction
• 3.2 Drivers
• 3.3 Restraints
• 3.4 Opportunities
• 3.5 Threats
• 3.6 Technology Analysis
• 3.7 End User Analysis
• 3.8 Emerging Markets
• 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

• 4.1 Bargaining power of suppliers
• 4.2 Bargaining power of buyers
• 4.3 Threat of substitutes
• 4.4 Threat of new entrants
• 4.5 Competitive rivalry

5 Global Teletherapy Fraud Detection Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Software Solutions
• 5.3 Fraud Analytics Platforms
• 5.4 Risk Management Systems
• 5.5 Services

6 Global Teletherapy Fraud Detection Market, By Fraud Type

• 6.1 Introduction
• 6.2 Identity Theft & Patient Impersonation
• 6.3 Billing & Reimbursement Fraud
• 6.4 Phantom Sessions & Ghost Providers
• 6.5 Prescription & Pharmacy Fraud
• 6.6 Credential Misrepresentation
• 6.7 Other Fraud Types

7 Global Teletherapy Fraud Detection Market, By Deployment

• 7.1 Introduction
• 7.2 Cloud-Based
• 7.3 On-Premises
• 7.4 Hybrid

8 Global Teletherapy Fraud Detection Market, By Technology

• 8.1 Introduction
• 8.2 Artificial Intelligence (AI) & Machine Learning
• 8.3 Big Data & Predictive Analytics
• 8.4 Blockchain & Smart Contracts
• 8.5 Natural Language Processing (NLP)
• 8.6 Biometric Authentication Systems
• 8.7 Other Technologies

9 Global Teletherapy Fraud Detection Market, By End User

• 9.1 Introduction
• 9.2 Healthcare Providers
• 9.3 Insurance Companies & Payers
• 9.4 Telehealth Platforms
• 9.5 Government & Regulatory Bodies
• 9.6 Patients & Consumers

10 Global Teletherapy Fraud Detection Market, By Geography

• 10.1 Introduction
• 10.2 North America
  • 10.2.1 US
  • 10.2.2 Canada
  • 10.2.3 Mexico
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 Germany
  • 10.3.2 UK
  • 10.3.3 Italy
  • 10.3.4 France
  • 10.3.5 Spain
  • 10.3.6 Rest of Europe
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 Japan
  • 10.4.2 China
  • 10.4.3 India
  • 10.4.4 Australia
  • 10.4.5 New Zealand
  • 10.4.6 South Korea
  • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
• 10.5 South America
  • 10.5.1 Argentina
  • 10.5.2 Brazil
  • 10.5.3 Chile
  • 10.5.4 Rest of South America
• 10.6 Middle East & Africa
  • 10.6.1 Saudi Arabia
  • 10.6.2 UAE
  • 10.6.3 Qatar
  • 10.6.4 South Africa
  • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

• 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 11.2 Acquisitions & Mergers
• 11.3 New Product Launch
• 11.4 Expansions
• 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

• 12.1 IBM
• 12.2 SAS Institute
• 12.3 Oracle
• 12.4 FICO (Fair Isaac Corporation)
• 12.5 Cotiviti, Inc.
• 12.6 Optum / UnitedHealth Group
• 12.7 DXC Technology
• 12.8 CGI
• 12.9 McKesson Corporation
• 12.10 LexisNexis Risk Solutions
• 12.11 SAI360
• 12.12 GBG (GB Group plc)
• 12.13 ComplyAdvantage
• 12.14 AU10TIX
• 12.15 ClearSale
• 12.16 Araxxe
• 12.17 RhinoAgents
• 12.18 Shift Technology