Lo Utah diventa il primo stato USA a legalizzare prescrizioni autonome di un’AI medica. Da pochi giorni la startup Doctronic rinnova 190 farmaci per patologie croniche (diabete, ipertensione, tiroide) senza coinvolgere medici umani. Il sistema costa solo 4 dollari per rinnovo, promette un’accuratezza del 99,2% rispetto alle decisioni cliniche tradizionali, e dalle prescrizioni sono esclusi oppioidi e psicofarmaci. Il programma pilota durerà 12 mesi.
Margaret Woolley Busse, direttrice del Dipartimento del Commercio dello Utah, la chiama “innovazione responsabile”. L’American Medical Association la chiama “rischio serio”. La FDA non ha ancora preso posizione. E voi che pensate? Me lo direte poi sui social.
Intanto Doctronic è coperta da assicurazione esattamente come un medico, e i pazienti sembrano aver gradito la soluzione: le prime 250 prescrizioni per classe vengono supervisionate da medici, poi l’AI medica procede autonomamente.
Come funziona il sistema
Il paziente accede alla piattaforma Doctronic, conferma di trovarsi fisicamente in Utah (requisito legale), e l’AI medica inizia a porre domande cliniche. Non in modo casuale: l’algoritmo è addestrato su letteratura medica peer-reviewed, e consulta anche la storia clinica del paziente.
A questo punto, l’AI inizia ad incrociare controindicazioni, verifica interazioni farmacologiche, e calcola i dosaggi in base a peso, età e condizioni pregresse. Se tutto quadra, la prescrizione viene inviata direttamente alla farmacia scelta dal paziente. Se qualcosa non torna (un valore anomalo, un’interazione sospetta, un sintomo nuovo), il sistema si rivolge ad un medico umano.
Il dottor Adam Oskowitz, co-fondatore di Doctronic, sottolinea che non si tratta di un chatbot “generico” come ChatGPT:
Abbiamo costruito una dozzina di principi cardine che permettono al sistema di passare dal controllo alle indicazioni terapeutiche: è una nuova generazione.
Il problema che vogliono risolvere
La “non-aderenza terapeutica” costa agli Stati Uniti oltre 100 miliardi di dollari all’anno in spese mediche evitabili. I pazienti cronici dimenticano di rinnovare le prescrizioni, le agende dei medici sono piene per settimane, le farmacie non possono erogare senza ricetta valida.
I rinnovi rappresentano l’80% dell’attività prescrittiva totale. Doctronic sostiene che automatizzarli libera i medici per casi complessi e riduce accessi inappropriati al pronto soccorso. Un paziente diabetico che salta tre settimane di insulina perché non è riuscito a prendere appuntamento finisce in ospedale. Con l’AI medica, teoricamente, questo non dovrebbe più accadere.
Teoricamente.
Le critiche e i dubbi
Il dottor John Whyte, CEO dell’American Medical Association, non usa mezzi termini: “Senza input medico, l’intelligenza artificiale pone rischi seri sia per i pazienti che per i medici.” Public Citizen, organizzazione di advocacy, è ancora più dura: “questa cosa corrompe la pratica medica.”
Il punto non è se l’AI medica funziona nel 99,2% dei casi. È cosa succede nell’0,8% in cui sbaglia. Un errore di dosaggio, un’interazione non rilevata, un sintomo sottovalutato. In medicina, quello 0,8% può significare nulla, o un ricovero. O peggio.
La FDA americana non si è pronunciata. Zach Boyd, direttore dell’Office of Artificial Intelligence Policy dello Utah, spiega:
“Noi ci occupiamo della nostra giurisdizione statale. La FDA deciderà cosa fare dal suo lato.” Un approccio pragmatico. O un modo per evitare domande scomode.
Il “regulatory sandbox”
Lo Utah ha creato un framework chiamato “regulatory sandbox”: sospende temporaneamente alcune normative per permettere alle aziende di testare tecnologie ad alto rischio in condizioni controllate. Arizona, Texas e Wyoming stanno preparando sistemi simili.
L’idea è studiare cosa funziona e cosa no prima di scrivere leggi definitive. Il rischio è che nel frattempo qualcuno paghi il prezzo dell’esperimento. Perché sì, è un esperimento, con rischi “contenuti”, ma pur sempre un esperimento. Con pazienti reali, farmaci reali, conseguenze reali.
Il programma pilota, come detto, termina a dicembre 2026. I risultati (tempistiche di rinnovo, aderenza terapeutica, sicurezza, costi) saranno resi pubblici per informare politiche future a livello statale e federale.
Finché dura, sarà interessante vedere se l’AI medica mantiene quel 99,2%. O se quel piccolo margine d’errore si rivelerà più grande dello Utah, e di quanto possa sostenere.
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