AI počinje propisivati obnovu kronične terapije?

Utah je početkom siječnja 2026. pokrenuo pilot-program koji bi mogao promijeniti način na koji razmišljamo o rutinskim receptima: za određene kronične terapije obnovu više ne odobrava liječnik, nego umjetna inteligencija.

Kako je prvi izvijestio Politico, a potom prenijeli brojni američki mediji, u suradnji s telezdravstvenom tvrtkom Doctronic, država je dopustila AI sustavu da u jasno ograničenim slučajevima odobri obnovu recepta bez neposrednog sudjelovanja liječnika – uz niz zaštitnih mehanizama i evaluaciju u realnim uvjetima.

Tema nije samo tehnološka. Pitanje je vrlo praktično: može li automatizacija ubrzati kontinuitet liječenja (i smanjiti prekide terapije) bez povećanja rizika za pacijenta? Ili je ovo opasan presedan koji normalizira kliničke odluke bez ljudske prosudbe?

Što Utah zapravo dopušta – i pod kojim uvjetima?

Ključna razlika u odnosu na “AI koji propisuje lijek” glasi: u Utahu se ne radi o uvođenju nove terapije, nego o obnovi (refillu) lijekova koje je pacijentu ranije već propisao liječnik. Prema javno dostupnim informacijama iz više izvora, program obuhvaća oko 190–191 često korištenih lijekova, a lijekovi s većim potencijalom zlouporabe i strože regulirani lijekovi nisu fokus pilot-modela.

Program je organiziran kroz Utah Department of Commerce i Office of Artificial Intelligence Policy (OAIP), u okviru regulatornog “sandboksa” – modela u kojem regulator privremeno dopušta kontrolirano odstupanje od uobičajenih procedura kako bi se inovacija testirala pod nadzorom. Najavljeno je da će se pilot pratiti kroz:

• Sigurnosne ishode
• Iskustvo pacijenata
• Učinkovitost procesa
• Troškovne učinke

Kako sustav radi: identifikacija, pitanja i automatizirana provjera

U praksi, pacijent na Doctronic platformi najprije potvrđuje da se nalazi u Utahu te prolazi identifikaciju (selfie i dokument s fotografijom). Sustav zatim prikazuje terapije koje su potencijalno podobne za obnovu i vodi strukturirani “mini-intervju” putem chata: pita o simptomima, nuspojavama, promjenama u anamnezi, drugim lijekovima i odabranoj ljekarni.

Ako AI procijeni da slučaj nije rutinski ili da postoji sigurnosna dilema, zahtjev se preusmjerava liječniku (najčešće kroz video konzultaciju).

To je ključna arhitektonska odluka: AI nije zamišljen kao univerzalna zamjena, nego kao trijažni sloj za stabilne, “ponovljive” situacije. Dodatna “ograda” odnosi se na početnu fazu programa i upravljanje rizikom: prema dostupnim opisima, dio slučajeva i/ili određene skupine lijekova prolaze pojačani nadzor prije šire autonomije sustava, upravo kako bi se smanjio rizik sistemskih pogrešaka i “slijepih točaka” u procjeni.

U medijima se spominje i cijena od oko 4 USD po obnovi u startu, uz model koji bi se kasnije mogao prebaciti na osiguranje ili pretplatu.

“99% podudarnosti” i zašto u medicini to nije dovoljno za zaključak

Doctronic i dužnosnici Utaha komuniciraju da se preporuke AI sustava u internim usporedbama poklapaju s odlukama ljudskih kliničara u više od 99% slučajeva. Brojka zvuči snažno, ali sama po sebi ne rješava temeljno pitanje sigurnosti.

U medicini je presudno kakva je preostalih 0,8–1% pogrešaka: je li riječ o benignim odstupanjima ili o promašenim “crvenim zastavicama” (npr. nova nuspojava, interakcija, pogoršanje bolesti) koje mogu završiti hospitalizacijom. Drugim riječima: u zdravstvu nije dovoljno “biti u pravu većinu vremena” ako se rijetke pogreške događaju na mjestima s visokim kliničkim ulogom.

Zašto su obnove recepata tako velika tema?

Obnova terapije često se doživljava kao administrativna sitnica, ali ona je jedna od ključnih točaka kontinuiteta liječenja. Kod kroničnih bolesti prekid terapije, pa i kratkotrajan, može imati mjerljive posljedice na kontrolu bolesti i rizik komplikacija.

Zbog toga obnovu recepata treba shvatiti kao “mali” proces s velikim posljedicama: kad pacijent ostane bez terapije za hipertenziju, dijabetes ili depresiju, rizik komplikacija raste. Posebno je to važno kod dijabetesa i hipertenzije, gdje se stabilnost često gradi upravo dosljednošću.

Argumenti “za”: gdje AI može realno donijeti korist

1. Brži kontinuitet terapije. Automatizirani refill može smanjiti prekide, a time i pogoršanja koja završavaju u hitnoj ili na bolničkom odjelu.
2. Rasterećenje liječnika. Ako se rutinski dio posla sigurno automatizira, liječnici mogu više vremena ulagati u složenije pacijente i prevenciju.
3. Standardizirane provjere. Sustavi mogu automatski provjeravati rizike, uključujući dio problema koji se u praksi često veže uz interakcije i promjene u terapiji.
4. Dostupnost 24/7. AI kanal može pokriti večeri i vikende, uz jasne kriterije kada mora “prebaciti” pacijenta liječniku.

Argumenti “protiv”: rizici koji nisu hipotetski

• Gubitak kliničkog konteksta. Liječnik često “uhvati” nijanse – neverbalne znakove, konfuziju, promjenu ponašanja – koje chat-intervju teško može reproducirati.
• Manipulacija sustavom. Automatizirane procjene mogu se pokušati “izigrati”, pogotovo ako korisnik želi određeni ishod.
• Transparentnost i jezik (“AI doktor”). Ako se sustav brendira kao “AI doktor”, pacijent može steći dojam da razgovara s ekvivalentom liječnika, što je sigurnosni problem.
• Pitanje odgovornosti. Ako dođe do štete – tko je odgovoran? U kliničkoj medicini odgovornost mora biti jasna.

Što bi to značilo za EU i Hrvatsku?

U Europskoj uniji i Hrvatskoj okvir je u pravilu stroži: zdravstveni AI sustavi se često tretiraju kao visokorizični, s obvezama ljudskog nadzora. Za Hrvatsku, važna je i svakodnevna realnost eRecepta: propisivanje je vezano uz ovlaštene profesionalce, a ljekarnik je bitna kontrolna točka.

Širi kontekst ove teme dobro se veže uz:

• Sigurnost lijekova
• Prava pacijenata
• Nestašice lijekova

Korisna inovacija, ali samo ako je transparentna i strogo ograničena?

Utahov pilot je razumljiv odgovor na stvarne probleme: nedostatak liječnika i administrativni teret. U najužem scenariju AI može biti razuman “filter” koji uklanja nepotrebna uska grla. Presudno je da “uspjeh” ne bude samo brzina, nego i hladna analiza sigurnosti.

Minimalni standardi bi trebali uključivati:

• Strogo ograničenje na obnovu već propisanog lijeka.
• Široke liste isključenja.
• Obveznu eskalaciju na najmanji sigurnosni signal.
• Komunikaciju bez obmane – pacijent mora znati kada razgovara sa softverom.

Zaključak

Utah nije “dao AI-ju da liječi umjesto liječnika”. Dopušten je vrlo specifičan, ograničen oblik obnove terapije – ali i to je važna promjena granice između automatizacije i kliničke odluke. Hoće li se pokazati kao odgovorna inovacija ili kao presedan koji se prebrzo širi, ovisit će o transparentnim podacima iz prakse, a ne o marketinškim frazama.