Sağlık sigortası şirketleri, yıllarca yapay zekayı tedavi süreci tamamlandıktan sonra hasar taleplerini işlemek için kullandı. Ancak bu odak noktası artık daha erken bir aşamaya, yani bir fatura bile kesilmeden önce hangi hastaların işaretleneceği, hangi tedavilerin ön onay alacağı ve hangi tedavi yollarının önerileceğine dair kararların verildiği sürece kayıyor.
Sun Life, 2026'nın ikinci çeyreğine ait kazanç açıklamasında, kanser ve diğer karmaşık, maliyetli hastalıklara yakalanan üyeleri tespit etmek ve yüksek maliyetli talepler büyümeden önce onları uygun klinik araştırmalara yönlendirmek için hassas tıp yönetimi şirketi Medzown'un yapay zeka destekli klinik yönlendirme sistemini kullanmaya başladığını duyurdu.
Rakamlar bu değişimin nedenini net bir şekilde ortaya koyuyor. Sun Life'ın 2026 yılı yüksek maliyetli talepler raporuna göre, kanser tedavisi kişi başı yılda ortalama 252.000 dolara, ortopedik ve kas-iskelet sistemi rahatsızlıkları ise ortalama 120.000 dolara mal oluyor. Şirket, kazanç raporunda yapay zeka ve dijital sağlık araçlarından oluşan geniş portföyünün diğer maliyet kontrol çabalarıyla birleşerek 2025 yılında kendisine ve kendi sigortasını yapan işveren müşterilerine 68 milyon dolardan fazla tasarruf sağladığını belirtti.
Sun Life ABD Sağlık ve Risk Çözümleri Başkanı Jennifer Collier, Medzown ortaklığı açıklandığında yaptığı açıklamada şunları söyledi: "Sağlık planlarını kendi fonlarıyla karşılayan işverenler, üyeleri karmaşık ve maliyetli hastalıklara yakalandığında devasa bir finansal riskle karşı karşıya kalıyor. Medzown'un klinik uzmanlığı ve kişiye özel desteği, büyük sağlık sorunlarının yönetilmesindeki hem insani hem de finansal boyutları ele almak için benzersiz bir şekilde donatılmış durumda."
Aetna Aynı Sürecin Her İki Ucunu da Otomatikleştiriyor
Sun Life, yapay zekayı hasta yolculuğunun daha erken aşamalarına taşıyan tek şirket değil. CVS Health bünyesindeki Aetna, geçtiğimiz yıl boyunca yapay zekayı doğrudan üyelerin tedavi sürecinde nasıl yönlendirildiğine ve sigorta şirketinin tedavi maliyetlerini nasıl işlediğine entegre etmek için çalıştı. CVS Health'in açıklamasına göre, şirketin Care Paths aracı, üyelerin özel durumlarına göre uyarlanmış sağlık ve zindelik programları için kişiselleştirilmiş öneriler sunmak üzere yapay zeka kullanıyor ve şirket bu araca üyeleri bu seçenekler arasında yönlendirecek konuşan bir yapay zeka asistanı da ekliyor.
Hasar talepleri tarafında ise Aetna, Mayıs ayında Claims Assist Manager adlı platformunun ikinci nesil versiyonunu kullanıma sundu. CVS Health'in belirttiğine göre, yapay zeka destekli bu platform, manuel inceleme gerektiren karmaşık talepler için işlem süresini yüzde 20'den fazla kısaltıyor. Bu lansman, dijital araçlara yapılan 20 milyar dolarlık çok yıllı yatırımın bir parçası.
Bu iki araç birlikte, sigortacıların hangi yöne ilerlediğini gözler önüne seriyor: Tedavi öncesi üyenin ne yapacağını şekillendiren bir yapay zeka ile tedavi sonrası sigorta şirketinin ne ödeyeceğine hükmeden bir yapay zeka. Aynı altyapı artık bir talebin yaşam döngüsünün sadece arka ofis işlemlerine değil, her iki ucuna da dokunuyor.
Eyaletler Kapsam Kararında Sınırı Çiziyor
Bu genişleme, sigortacıların yapay zekayı bir insan devreye girmeden önce ne kadar ileri götürebileceğine doğrudan odaklanan yeni bir eyalet düzenlemeleri dalgasıyla karşılaştı. Becker’s Payer Issues'un yasama incelemesine göre, yedi eyalet 2026 yılında sağlık hizmetlerinde yapay zekanın rolünü ele alan yeni yasalar kabul etti ve bu yasaların birincil odak noktası ön onay süreçleri oldu.
1 Ekim'de yürürlüğe giren Alabama'nın SB 63 sayılı yasası, sigortacıların yapay zekayı bir kapsam reddi için tek başına bir gerekçe olarak kullanmasını yasaklıyor ve inceleme sürecinde yapay zeka kullanıldığında bunun açıklanmasını şart koşuyor. Colorado'nun HB 1139 sayılı yasası, yapay zeka destekli kullanım inceleme kararlarının grup verileri yerine hastanın bireysel klinik geçmişine dayanmasını gerektiriyor ve tıbbi zorunluluk reddinin yürürlüğe girmeden önce lisanslı bir klinisyen tarafından bizzat incelenmesini zorunlu kılıyor. 11 Haziran 2026'da yürürlüğe giren Washington'ın SB 5395 sayılı yasası ise daha da ileri gidiyor. Bu yasaya göre, tıbbi zorunluluk gerekçesiyle bir talebi yalnızca lisanslı bir doktor veya sağlık uzmanı reddedebilir, yapay zeka bakımı reddetmek, geciktirmek veya değiştirmek için kullanılan tek araç olamaz ve sigortacılar eyalet sigorta komiserine ön onay retlerinin ne kadarlık bir kısmında yapay zeka kullanıldığını bildirmek zorundadır.
Bu yasaların neredeyse tamamındaki temel kalıp aynı: Sigortacılar yapay zekayı işaretlemek, önermek ve ön eleme yapmak için kullanabilir, ancak bir karar fiilen hastanın bakımını reddettiğinde veya geciktirdiğinde, bunu onaylayan kişi mutlaka bir insan olmalıdır. Sigortacılar yapay zekayı daha da ileriye, resmi bir ret kararı verilmeden önce hastanın tedavi seçeneklerini şekillendiren kararlara doğru iterken bu sınırın korunup korunmayacağı ise zamanla görülecek.
