Utah erlaubt KI eigenständige Medikamenten-Verordnungen

Ein US-Bundesstaat geht einen radikalen Schritt: Eine KI darf erstmals eigenständig Rezepte verlängern – ohne direkte Zustimmung eines Arztes. Das Pilotprojekt soll Ärzte entlasten und Patienten schneller versorgen. Doch ist die Technologie schon reif für solche Entscheidungen?

Utah hat als erster US-Bundesstaat ein Pilotprogramm gestartet, das einem künstlichen Intelligenz-System erlaubt, eigenständig Medikamenten-Verlängerungen zu genehmigen. Die am 6. Januar angekündigte Initiative markiert einen Wendepunkt in der Gesundheitsregulierung. Sie soll Ärztemangel und bürokratische Hürden bekämpfen – und stößt auf scharfe Kritik von Medizinverbänden.

KI als „lizenzierter Praktiker“ im Testlauf

Das Projekt ist eine Kooperation zwischen der Behörde für KI-Politik in Utah und dem New Yorker Gesundheitsunternehmen Doctronic. Es läuft in einem regulatorischen „Sandkasten“: einem geschützten Raum, in dem innovative Technologien unter staatlicher Aufsicht getestet werden dürfen.

Die KI ist aktuell für etwa 190 gängige Medikamente zugelassen, darunter Standardtherapien bei Bluthochdruck, Diabetes und Schilddrüsenerkrankungen. Explizit ausgeschlossen sind jedoch Betäubungsmittel, Opioide, ADHS-Medikamente und Injektionen. Das System darf ausschließlich bestehende Therapien verlängern, keine neuen Diagnosen stellen oder Behandlungen beginnen.

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„Wir entlasten Ärzte von administrativen Routineaufgaben“, erklärt ein Projektsprecher. „So gewinnen sie Zeit für komplexe Fälle, die menschliche Expertise erfordern.“ Patienten zahlen etwa vier Euro pro Verlängerung – deutlich weniger als für viele Telemedizin-Konsultationen.

So funktioniert der digitale Arzt-Ersatz

Der Ablauf ist streng geregelt: Patienten durchlaufen einen digitalen Check, bei dem die KI Identität, Wohnort und Medikationshistorie prüft. Anschließend stellt das System klinische Fragen – ähnlich wie ein menschlicher Arzt. Werden keine Warnsignale wie Nebenwirkungen oder veränderte Symptome erkannt, genehmigt die KI die Verlängerung und leitet sie an eine Apotheke weiter.

Doch ganz ohne menschliche Kontrolle geht es nicht. Ein eingebautes „Human-in-the-Loop“-System eskaliert jeden Verdachtsfall sofort an einen Kliniker. „Die Technologie soll urteilen unterstützen, nicht ersetzen“, betont Staatssenator Kirk Cullimore, einer der Initiatoren des Gesetzes.

Medizinverbände warnen, die Branche beobachtet gespannt

Die Reaktionen fallen gespalten aus. Doctronic argumentiert mit hohen volkswirtschaftlichen Kosten: Medikamenten-Nichteinnahme verursache in den USA jährlich über 100 Milliarden Euro an vermeidbaren Gesundheitskosten. Eine reibungslosere Verlängerung könne lebenswichtige Therapien sicherer machen.

Medizinische Verbände wie die American Medical Association äußern dagegen grundsätzliche Bedenken. Zwar lehnen sie den Pilotversuch nicht kategorisch ab, betonen aber: Effizienzgewinne dürfen nicht auf Kosten der Arzt-Patienten-Beziehung gehen. Ein einziger schwerwiegender Zwischenfall könnte die Akzeptanz autonomer Systeme nachhaltig beschädigen.

Branchenbeobachter sehen in Utah einen Testfall für ganz Amerika. Sollte das Modell erfolgreich sein, könnten andere Bundesstaaten mit flexiblen Regulierungen – wie Arizona oder Wyoming – nachziehen. Bisherige „Entscheidungsunterstützungssysteme“ geben nur Empfehlungen an Ärzte. Die KI in Utah hat dagegen rechtliche Entscheidungsgewalt.

Ein Jahr auf dem Prüfstand

Das Pilotprogramm ist zunächst auf ein Jahr befristet. Doctronic muss umfassende Daten zu Patientensicherheit und Therapietreue an die Aufsichtsbehörden liefern. Erste aussagekräftige Ergebnisse werden Mitte 2026 erwartet.

Sollten diese positiv ausfallen, dürften Doctronic und Wettbewerber auf Ausweitung in andere Regionen drängen. Unklar bleibt jedoch die Haltung der US-Zulassungsbehörde FDA. Sie könnte autonome Medizinsysteme streng regulieren – und damit die Skalierbarkeit des Utah-Modells gefährden.

Bis dahin bleibt der Blick auf Utah gerichtet. Der Bundesstaat führt nicht nur ein technologisches Experiment durch, sondern stellt die grundlegende Frage neu: Wie viel Automatisierung verträgt die Medizin – und wo sind menschliche Ärzte unersetzlich?

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