Gefälschte Krankschreibungen überstehen die Sichtprüfung — nicht die Strukturanalyse
Schadenteams und Personalabteilungen prüfen Krankschreibungen, ärztliche Atteste und Arbeitsfähigkeitsbescheinigungen meist am Bildschirm. Ein API-Aufruf liest die Struktur der PDF-Datei selbst aus und liefert forensische Belege für eine Änderung nach der Ausstellung — bei der Einreichung, bevor eine Leistung ausgezahlt oder eine Abwesenheit genehmigt wird.
HTPBE? analysiert die Strukturebene der PDF-Datei — die Schicht, die jede Änderung festhält, auch unsichtbare. Wir prüfen nicht, ob die Person tatsächlich krank war, ob die Diagnose echt ist, ob die ausstellende Praxis oder der Arzt zugelassen ist, oder ob der Inhalt der Krankschreibung zutrifft. Wir beantworten eine einzige, eng gefasste Frage: Zeigt diese Datei Belege dafür, dass sie nach der Ausstellung beschrieben wurde? Medizinische Fakten und die ärztliche Zulassung sind eine gesonderte Prüfung, die wir nicht ersetzen.
Was ein Urteil wert ist, hängt davon ab, wie die Krankschreibung bei Ihnen eingegangen ist. Ein PDF, das direkt aus einem klinischen System oder einer Praxisverwaltungssoftware exportiert wurde, kann INTACT erhalten, und eine digitale Signatur der Praxis macht INTACT zu einem starken Indikator. Ein Papierschein, den die oder der Beschäftigte eingescannt oder abfotografiert hat, kann niemals INTACT sein — bei Scans ist INCONCLUSIVE die Obergrenze, und bei diesem Dokumenttyp ist ein gescanntes Attest der Normalfall, kein Warnsignal. Behandeln Sie INCONCLUSIVE bei einem Scan als erwarteten Ausgangswert; behandeln Sie es bei einem Dokument, das als direkter klinischer Export ausgegeben wird, als Anlass für eine manuelle Prüfung.
Das Problem
Eine echte Krankschreibung, nachträglich verändert, sieht identisch aus
Der typische Krankschreibungsbetrug ist kein Dokument, das aus dem Nichts erfunden wurde. Es ist ein echtes Attest, das eine reale Praxis ausgestellt hat — für zwei Tage, für den letzten Monat, für eine Kollegin oder einen Kollegen — erneut in einem PDF-Editor oder einer Textverarbeitung geöffnet und mit einem anderen Datum, einem anderen Namen oder einer längeren Ausfallzeit neu gespeichert. Der Seite selbst sieht man nichts an. Der Briefkopf ist echt, das Layout ist echt, der Stempel ist echt — weil sie aus einem echten Dokument stammen.
Schadenteams und Personalabteilungen prüfen diese Dokumente am Bildschirm. Die Sichtprüfung erkennt eine Änderung nicht, die keine sichtbare Spur hinterlässt, und sie kann eine Einreichung nicht mit einem Original vergleichen, das die prüfende Person nie in der Hand hatte. Auch OCR hilft nicht: Die Texterkennung zeigt, was die Datei jetzt sagt — nicht, ob dort etwas anderes stand, als die Praxis das Dokument erstellt hat.
Die Datei selbst führt Buch. Ein PDF wird beim Bearbeiten nicht überschrieben — das schreibende Programm hängt an, wodurch eine zweite Querverweistabelle, ein Eintrag für die inkrementelle Aktualisierung und eine Producer-Signatur entstehen, die zu dem bearbeitenden Programm gehört und nicht zu dem System, das das Dokument ausgestellt hat. HTPBE? liest diesen Eintrag direkt aus der binären Struktur und meldet den Befund mit benannten Markern in etwa drei Sekunden.
Häufige Betrugsmuster bei Krankschreibungen und Arbeitsfähigkeitsbescheinigungen
- Ausfallzeit verlängert — das Enddatum um Tage oder Wochen nach hinten verschoben
- Datumsangaben verschoben, sodass ein altes Attest eine aktuelle Abwesenheit abdeckt
- Patientenname durch den Namen der einreichenden Person ersetzt
- Diagnose- oder Einschränkungstext umgeschrieben, um einen Leistungsanspruch zu stützen
- Eine Arbeitsfähigkeitsbescheinigung so verändert, dass angegebene Einschränkungen entfallen
- Praxis-Briefkopf aus einem echten Attest übernommen und für ein gefälschtes wiederverwendet
- Seiten aus mehreren Dokumenten entnommen und zu einem Attest zusammengesetzt
What this looks like
Document fraud in 2026 — three concrete patterns
Three real fraud mechanics we catch at the structural PDF layer.
Ausfallzeit verlängert — das Enddatum um Tage oder Wochen nach hinten verschoben
Datumsangaben verschoben, sodass ein altes Attest eine aktuelle Abwesenheit abdeckt
Patientenname durch den Namen der einreichenden Person ersetzt
Diagnose- oder Einschränkungstext umgeschrieben, um einen Leistungsanspruch zu stützen
Eine Arbeitsfähigkeitsbescheinigung so verändert, dass angegebene Einschränkungen entfallen
Praxis-Briefkopf aus einem echten Attest übernommen und für ein gefälschtes wiederverwendet
Seiten aus mehreren Dokumenten entnommen und zu einem Attest zusammengesetzt
Warum die Sichtprüfung nicht ausreicht
Die Sichtprüfung erkennt Tippfehler — nicht, mit welchem Programm das PDF zuletzt beschrieben wurde.
Eine Rückfrage bei der Praxis dauert Tage. Die forensische Analyse dauert Sekunden.
Die manuelle Rückfrage bei der ausstellenden Praxis (Anruf, Fax, E-Mail) dauert Tage und beantwortet nicht, ob die eingereichte PDF-Datei selbst verändert wurde. HTPBE? analysiert die Dateistruktur in Sekunden und liefert forensische Marker für nachträgliche Änderungen — unabhängig davon, ob die Praxis erreichbar ist oder überhaupt antwortet.
Was HTPBE? erkennt
Erkennungsleistung
Deterministische Struktursignale. Keine probabilistische Bewertung.
Mehrere Querverweistabellen
Ein PDF, das eine klinische Software einmalig exportiert, trägt eine einzige Querverweistabelle. Eine zweite Tabelle bedeutet, dass nach diesem ersten Speichern Inhalt angehängt wurde — das primäre strukturelle Signal dafür, dass ein Dokument nach der Ausstellung beschrieben wurde.
Kette inkrementeller Aktualisierungen
Jede Bearbeitungssitzung hängt einen Eintrag für eine inkrementelle Aktualisierung an, statt die Datei neu zu schreiben. HTPBE? misst die Länge dieser Kette. Ein Attest mit zwei oder mehr Aktualisierungen ist nach der Erstellung durch die Praxis durch ein Bearbeitungswerkzeug gelaufen.
Abweichung zwischen Producer und Creator
Von einer Praxis ausgestellte Atteste stammen aus klinischen Dokumentensystemen und tragen deren Producer-Signatur. Ein Producer-Feld, das einen Consumer-PDF-Editor oder eine Büro-Textverarbeitung nennt, zeigt, welches Programm die Datei zuletzt beschrieben hat — das gehört nicht zu einem Dokument, das als direkter klinischer Export ausgegeben wird.
Änderungsdatum nach dem Erstellungsdatum
Das Feld ModDate aktualisiert sich automatisch, sobald eine Datei beschrieben wird. Ein ModDate, das später liegt als das eigene CreationDate der Datei, belegt, dass das Dokument nach seiner ersten Erstellung beschrieben wurde — unabhängig vom Grund der Änderung. Der Vergleich betrifft zwei Felder innerhalb der Datei und hängt von keinem auf der Seite gedruckten Datum ab.
Entfernte Signatur und Änderungen nach der Signatur
Signiert eine Praxis Atteste digital, erkennt HTPBE? sowohl Inhalte, die nach der Signatur geändert wurden, als auch einen Signaturblock, der vor der erneuten Einreichung entfernt wurde. Beides erhält die Konfidenzstufe „sicher“ — die höchste Urteilsstufe, die wir vergeben.
Seitenzusammenstellung aus mehreren Sitzungen
HTPBE? vergleicht, wie die Seiten eines Dokuments gerendert wurden. Seiten, die aus unterschiedlichen Rendering-Sitzungen oder unterschiedlichen Quelldateien stammen, deuten auf ein Dokument hin, das aus Teilen zusammengesetzt wurde, statt einmalig von einem einzigen System exportiert worden zu sein.
An das Entwicklungsteam weiterleiten
In unter einem Tag in Ihre Intake-Pipeline einbinden
Zwei API-Aufrufe — ein POST zum Einreichen des PDFs, ein GET zum Abrufen des Urteils. Leiten Sie diese Seite an Ihr Entwicklungsteam weiter; die vollständige API-Referenz, Kontingente und Copy-paste-Beispiele in cURL, JavaScript, Python, PHP, Go und Ruby sind nur einen Klick entfernt.
Preise
Self-Service-Tarife, kein Verkaufsgespräch
Alle Tarife enthalten dieselben forensischen Prüfungen. Wählen Sie das Kontingent passend zu Ihrem monatlichen Dokumentenvolumen.
manuellStarter
$15/mo
30 Credits/Monat
Manuelle Stichproben und Integrationstests
am häufigstenGrowth
$149/mo
350 Credits/Monat
Aktive Pipelines zur Dokumentenverarbeitung
hohes VolumenPro
$499/mo
1.500 Credits/Monat
Hochvolumige Automatisierung und API-Integrationen
Enterprise (unbegrenzt, On-Premise verfügbar) — vollständige Preise ansehen
API-Schlüssel bei Registrierung. Kostenlose Testumgebung in jedem Tarif. Keine Karte erforderlich.
Kundenstimmen
Teams, die Betrug mit Krankschreibungen gestoppt haben
Schadenteams und Personalabteilungen nutzen HTPBE?, um veränderte Krankschreibungen und Atteste bei der Einreichung zu erkennen.
Caught an invoice where the total had been changed by less than a thousand dollars. Without this I would have approved it without a second look.
Sarah M.
AP Manager
United States
We had three applicants in the same week with bank statements that looked completely fine. Two of them were flagged as modified. You simply cannot see this by reading the document — it is in the file structure.
Lars V.
Risk Analyst, Online Lending
Netherlands
Salary slips were coming with altered figures. We identified two problematic files before the placement was finalised.
Priya K.
HR Operations Lead
India
Since we started checking documents this way, we stopped two applications early in the process that would have been very difficult to reverse later.
Julien R.
Fraud Analyst, Fintech
France
Some applicants were sending PDFs that looked authentic but had been edited in ways not visible to the eye. We now ask for checked originals when something is flagged. Already saved us from a few bad decisions.
Marta S.
Compliance Coordinator
Spain
One invoice was caught because there was a mismatch between the document dates and structure. That particular case would have cost us significantly.
Tariq A.
Finance Manager
United Arab Emirates
FAQ
Häufig gestellte Fragen
Welche Arten von Krankschreibungen können geprüft werden?
Können Sie prüfen, ob der Arzt oder die Praxis auf dem Attest real ist?
Was bedeutet ein „modified“-Urteil bei einer Krankschreibung?
Die meisten unserer Krankschreibungen sind gescannt oder abfotografiert. Ändert das das Ergebnis?
Können Sie erkennen, welches Feld geändert wurde — Datum, Name, Diagnose?
Wie fügt sich das in einen HR- oder Schadenworkflow ein?
POST /v1/analyze, lesen Sie das Urteil über GET /v1/result/{id} aus und leiten Sie alles, was modified zurückgibt, in eine manuelle Prüfwarteschlange statt in eine automatisierte Entscheidung. Der Aufruf dauert unter drei Sekunden, und die zurückgegebene id lässt sich als Prüfpfad beim Abwesenheits- oder Schadenfall hinterlegen. Da es sich um gesundheitsbezogene Dokumente handelt, empfehlen wir, dass ein Mensch jeden markierten Fall prüft, bevor eine Maßnahme erfolgt, und dass ein Urteil niemals automatisch eine Entscheidung über eine Person auslöst.Was ist mit einem Attest, das ein KI-Tool oder eine Vorlagenseite von Grund auf erzeugt hat?
inconclusive statt als modified zurück, denn HTPBE? erkennt Bearbeitung, nicht Erfindung. Die Metadaten bleiben trotzdem aufschlussreich: Die Felder producer und creator nennen das Programm, das die Datei erzeugt hat, und ein Dokument, das sich als klinischer Export ausgibt, dabei aber eine generische PDF-Bibliothek oder eine Browser-Rendering-Engine nennt, ist ein Signal, das eine Eskalation wert ist. Werten Sie das als Anlass, bei der ausstellenden Praxis nachzufragen — nicht als eigenständigen Beweis.Sichern Sie Ihren Prüfprozess ab
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