如何识别和防止健康研究中的欺诈参与者

一项发表在《医疗互联网研究杂志》上的新研究发现，预防健康研究中的欺诈活动最有效的方法是在预筛查、筛查和注册过程中实施自动化和手动操作的结合。该研究提供了一份研究人员可以利用的手册检查表，以识别可疑行为并阻止欺诈行为者成功参与在线研究。

除了自动欺诈检测方法外，研究建议研究人员在筛选过程中应利用一份预防措施清单来识别潜在的欺诈行为，并注意参与者在筛选过程中的视频会议和照片身份验证请求。这些行动可以在实际注册流程开始之前揭示出主要出于研究补偿经济利益驱动的欺诈行为者。

适度的经济补偿是大多数研究的基础，对于认可参与者的时间和努力至关重要，同时也有助于提高参与度和留存率，“这项研究的主要作者Kara Magane表示，她是哈佛公共卫生学院健康生活方式计划的研究运营高级总监。“然而，在线环境下补偿性研究机会的增加也带来了欺诈参与的机会增多，从参与者虚假陈述其资格或多次注册，到自动机器人试图完成在线调查。

随着在线研究越来越普遍，调查人员必须保持警惕，并在设计数字研究时将欺诈预防考虑在内。

数字招聘尤其宝贵，因为它允许研究人员收集来自传统面对面方法难以触及的代表性不足或难以到达的人群的数据。

“在线研究降低了参与研究的障碍，特别是对于患有污名化诊断（如艾滋病）的人群而言。”该研究的主要作者罗伯特·齐伯斯说，当时他是波士顿公共卫生学院HLPM的研究协调员。“让参与者留在自己的家中可以确保更高的隐私和舒适度，这是面对面研究无法比拟的。

如果没有适当的技术护栏，在线身份更容易被误报，从而导致欺诈性参与。”在研究中，来自波士顿大学艺术与科学学院、塔夫茨医疗中心以及布朗大学华伦·阿尔珀特医学院的研究人员描述了他们在2023年和2024年通过波士顿ARCH共病中心进行的两项链接在线试验中筛选并注册艾滋病患者时遇到的欺诈参与者经验：“整合式远程医疗服务以减轻慢性疼痛”和“生活在艾滋病中的不健康饮酒”。

在一次视频会议筛选过程中，一名研究助理注意到一位参与者似乎戴着假发并且与几天前接受过面试的另一人相似，团队发现有10名欺诈性参与者注册了试验，并迅速在早期将其除名。

该团队创建了一份预防措施清单，在未来选择过程中的每个阶段都可参考，他们还在筛选过程中发现了37名额外的欺诈性参与者。六个月后，他们评估了他们的注册保护方法，发现没有新的欺诈行为者参与其试验。

研究人员在预筛选过程中应留意的一些可疑行为包括电子邮件地址中类似的模式（如使用多个数字），不符合参与者所在州的邮政编码，以及其他看似异常相似的细节，例如多名参与者之间的相同运动水平。在筛选阶段，团队表示研究人员还应调查多次注册的参与者。

仅提供对需要思考的问题或具有类似口音和对话模式的先前被认定为欺诈参与者给予可预测的回答或迅速答复。在试验中，团队修改了研究方案，允许通过摄像头进行电话筛查，以便监控参与者的外观以及其他可疑行为，如频繁在每次问题后静音。

在视频基线访谈中，团队建议研究人员要求但不要强制参与者将照片身份证明显示在屏幕上。 确保参与者舒适和隐私对于所有研究人员来说都是至关重要的，尤其是在涉及污名化群体或诊断的研究中更是如此，西伯斯说：“在我们的研究中要求但不强制提供照片身份证是一个关键的灵活性，这使我们能够在尊重参与者隐私关切的同时，确保在需要时有机会验证某人的真正身份。”他们还补充说没有要求提交电子版的身份证明文件。

自动方法，如IP地址识别系统和机器人检测工具，在选择过程的早期阶段也可以有效识别欺诈活动，但这些方法往往需要财务或技术资源，而并非所有研究人员都能获得。该团队还建议研究人员与机构审查委员会（IRB）协调，确保人类研究符合伦理并遵守相关规定。 “IRBs和资助机构可以通过将欺诈预防视为研究工作流程不可或缺的一部分来发挥重要作用，尤其是在在线研究中，”Magane说，“他们可以鼓励研究人员在其研究方案中包含欺诈检测和预防计划，并在研究预算中分配适当的资源用于这些努力。此外，他们还可以就识别和应对研究参与欺诈提供清晰的指导和支持。”

最终，并没有一种通用的方法，研究人员认为所有预防措施都应根据每个研究设计进行调整。斯泰因，该研究的主要作者说：“作为研究人员的一个社区，我们不确定虚拟研究中涉及了多少欺诈性参与者，因此发表的数据可能受到了多大程度的污染。”

作为研究人员，我们在从计划在线研究到参与者招募阶段的过程中意外且不幸地了解到，需要警惕恶意行为者——我确实是指那些人——可能破坏研究结果的可靠性。在未来所有完全虚拟的研究中，都需要描述欺诈保护措施。

本文工作发表于《医学互联网研究》（2025）-“识别和控制在线随机试验中的欺诈性参与的经验教训”。

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