30 Saniyede Özet
ABD'de Medicare'in yapay zekâ destekli ön onay pilotu WISeR'e ait yaklaşık 1.000 sayfalık belge, bir bilgi edinme davasıyla kamuoyuna açıldı. Belgeleri alan Elektronik Sınır Vakfı'na (EFF) göre iki şirket ilk üç ayda 5.944 talebi reddetti ve bir talep 83 gün yanıtsız kaldı. EFF'nin raporuna göre şirketler, itirazda bozulmayan retler üzerinden kazanıyor. Belgeler sürecin sorunlarını gösteriyor, ancak retlerin ne kadarının hatalı olduğunu henüz göstermiyor.
Ne oldu?
WISeR (İsraf ve Uygunsuz Hizmet Azaltma Modeli), ABD Medicare ve Medicaid Hizmetleri Merkezleri'nin (CMS) 1 Ocak 2026'da başlattığı bir pilot. Model, 2031 sonuna kadar New Jersey, Ohio, Oklahoma, Teksas, Arizona ve Washington'da uygulanacak. CMS'ye göre model, yapay zekâ ve makine öğrenmesini insan klinik incelemesiyle birlikte kullanıyor. Kapsamda deri ve doku yerine geçen ürünler, sinir stimülatörü implantları ve diz osteoartritinde artroskopi gibi hizmetler var.
Ön onay (prior authorization), bir işlemin ödenmesi için önceden izin alınması demek. WISeR yalnız Original Medicare'i (devletin doğrudan yönettiği geleneksel Medicare) kapsıyor. Her eyalette talepleri bir teknoloji şirketi inceliyor ve şirketler önlenen harcamanın bir yüzdesini kazanıyor. CMS, şirket portalına gelen talepler için 72 saatlik yanıt süresi öngörüyor.
EFF mart ayında CMS'ye karşı Bilgi Edinme Özgürlüğü Yasası (FOIA) kapsamında dava açtı. Kuruluş, 8 Eylül 2026'da sözleşmeler, iç durum raporları ve hekim şikâyetlerinden oluşan belgeleri yayımladı. STAT de 15 Eylül'de aynı belgelere dayanarak programın aceleyle başlatıldığını yazdı.
Belgeler ne gösteriyor?
EFF'nin okumasına göre ilk aylarda taleplerin önemli bir kısmı 72 saati aştı. Bir durum raporunda 83 gün yanıtsız kalan bir talep geçiyor. EFF sonradan yazısına bir düzeltme ekledi. Buna göre bildirilen süreler talebin tüm yolunu yansıtıyor ve yalnız şirketlerin kontrolünde değil.
Ret tarafında EFF, iki şirketin ilk üç ayda 5.944 talebi reddettiğini yazıyor. Washington'da çalışan Virtix Health'in bu dönemde onayladığından fazla talebi reddettiği belirtiliyor. Seattle Times'ın aynı belgelere dayanan haberine göre Virtix'in ilk üç aydaki ret oranı yüzde 53 oldu. Arizona'daki şirket ise 14.300 kararda yüzde 20'nin altında ret verdi.
Ödeme modeli de tartışmanın merkezinde. EFF'ye göre şirketler reddettikleri talepler için ödeme alıyor, ancak itirazda bozulan retler bu hesaba girmiyor. CMS'nin kalite puanları düşük performansı cezalandırıyor, ama belgelerdeki rehbere göre kesinti yalnız yüzde 5–10. Seattle Times, CMS aktüerlerinin bir iç notta bu yapının ret teşviki yaratacağı uyarısını yaptığını aktardı.
Hazırlık sorunları da belgelere yansımış. EFF'ye göre Ohio'daki şirket Innovaccer, başlangıçtan yaklaşık bir ay önce yazılımının tam test edilmediğini CMS'ye bildirdi. Şirket, tam işlevselliğe ulaşana kadar tüm talepleri otomatik onaylayacağını söyledi.
Kanıt ne kadar güçlü?
Belgeler CMS'nin resmî kayıtları, ancak seçilen örnekler ve yorum EFF'ye ait. EFF dijital haklar alanında savunuculuk yapan ve bu davada taraf olan bir kuruluş. Belgeler parça parça açıklanıyor; yani tablo henüz eksik.
Yüksek ret oranı tek başına hatalı ret anlamına gelmiyor. Seattle Times'a göre Virtix'in retlerinden kaçının itirazda bozulduğu kayıtlardan anlaşılmıyor. Virtix, onay oranının marttan bu yana yüzde 70'e yaklaştığını söyledi. CMS ise gazetenin sorularını yanıtlamadı.
Şirketlerin kullandığı yapay zekâ sistemleri hakkında da kamuya açık bilgi sınırlı. CMS, her ret kararını ilgili uzmanlığı olan bir insan klinisyenin incelemesini şart koşuyor. EFF ise yapay zekâ önerilerinin insan kararlarını etkileyebildiğini gösteren araştırmalara dikkat çekiyor. Süre tarafında da CMS'nin kendi verisi var: KUOW'un haziranda yayımladığı habere göre ön onay süresi, ilk dört aydaki yaklaşık beş günden 1,7 güne indi.
Hekim için ne anlama geliyor?
Bu dosya, yapay zekânın yalnız hekimin masasında değil, ödeme kararının karşı tarafında da durduğunu hatırlatıyor. Belirleyici olan çoğu zaman algoritmanın kendisi değil, onu çevreleyen para ve denetim düzeni. Ret başına kazanan bir sistemde insan incelemesinin gerçekten bağımsız olup olmadığı sorgulanmalı. Özel sigorta provizyonunda ya da kurum içi onayda benzer bir otomatik süreçle karşılaşan hekim şu adımları izleyebilir.
- Ret gerekçesini yazılı isteyin ve hangi kapsam kriterine dayandığını sorun.
- Başvuruda istenen klinik belgeleri ilk seferde eksiksiz gönderin.
- Gecikmeleri tarih ve saatle kaydedin; itirazda en güçlü kanıt, hastanın ne kadar beklediğidir.
- Hastaya itiraz hakkını anlatın; bekleme hayatı riske atıyorsa hızlandırılmış inceleme isteyin.
Türkiye'den bakınca
Türkiye'de kamu tarafında WISeR benzeri bir yapay zekâ ön onay programına ilişkin doğrulanabilir bir bilgiye ulaşmadık. Yine de yerel mevzuatta bu tartışmaya doğrudan dokunan bir hüküm var. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) sağlık verisini özel nitelikli sayıyor. Kanunun 11'inci maddesi, verilerin yalnız otomatik sistemlerle analiz edilmesi sonucu kişi aleyhine çıkan sonuca itiraz hakkı tanıyor.
Hüküm, özel sigortaların ya da hastanelerin onay süreçlerine yapay zekâ girdiğinde doğrudan devreye girebilir. Ret kararında bir insanın gerçekten inceleme yaptığı kayıtla gösterilemiyorsa, kararın "yalnız otomatik" sayılıp sayılmayacağı tartışılır. Bu yüzden insan incelemesinin adı, tarihi ve gerekçesiyle belgelenmesi hem hasta güvenliği hem hukuk açısından önemli.
Sık sorulan sorular
WISeR'de kararı yapay zekâ mı veriyor?
CMS'ye göre her ret kararını ilgili uzmanlığa sahip bir insan klinisyen incelemek zorunda. Ancak şirketlerin kullandığı yapay zekâ sistemlerinin nasıl çalıştığı kamuya açık değil. EFF, yapay zekâ önerilerinin insan kararını etkileyebileceği uyarısını yapıyor.
Yüksek ret oranı hatalı ret demek mi?
Tek başına değil; reddedilen taleplerin bir kısmı kapsam kriterlerini gerçekten karşılamıyor olabilir. Asıl ölçüt, retlerin ne kadarının itirazda bozulduğu. Bu veri şimdilik kamuoyuyla paylaşılmadı.
Program genişleyecek mi?
EFF'nin aktardığı Haziran 2025 tarihli bir planlama belgesi, hava ambulansı, kanser tedavisi ve MR gibi daha acil hizmetleri olası eklemeler arasında sayıyor. Seattle Times'a göre CMS kapsamı ve eyalet sayısını artırabileceğini belirtti. Bu henüz bir karar değil, bir olasılık.
Kaynaklar
- Electronic Frontier Foundation (2026) — New records reveal problems with Medicare's AI prior authorization experiment: https://www.eff.org/deeplinks/2026/09/new-records-reveal-problems-medicares-ai-prior-authorization-experiment
- STAT (2026) — Medicare's AI prior authorization pilot was rushed and full of problems, new documents reveal: https://www.statnews.com/2026/09/15/medicare-wiser-ai-prior-authorization-pilot-rushed-launch-delayed-care/
- CMS (2026) — WISeR (Wasteful and Inappropriate Service Reduction) Model: https://www.cms.gov/priorities/innovation/innovation-models/wiser
- CMS (2026) — WISeR Model frequently asked questions: https://www.cms.gov/priorities/innovation/files/document/wiser-model-frequently-asked-questions
- The Seattle Times / The Chronicle (2026) — Medicare AI program hit Washington state with staggering denial rate, records show: https://www.chronline.com/stories/medicare-ai-program-hit-washington-state-with-staggering-denial-rate-records-show,408221
- KUOW / Rep. Suzan DelBene ofisi (2026) — Feds reprimand private company using AI to review WA Medicare claims over delayed processing: https://delbene.house.gov/news/documentsingle.aspx?DocumentID=4426
- T.C. Mevzuat Bilgi Sistemi (2016) — 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu: https://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/1.5.6698.pdf
Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır ve bireysel tıbbi tavsiye yerine geçmez.
İlgili Yazılar
Bu konuyla ilgili Doktorclub'da ele aldığımız diğer hekim onaylı rehberler:
EFF'nin davayla aldığı WISeR belgelerine göre iki şirket ilk üç ayda 5.944 talebi reddetti, bir talep 83 gün yanıtsız kaldı. Hekimler için dersler.