Künstliche Intelligenz-Chatbots könnten die Ausgaben für Medikamente erhöhen, indem sie Markenmedikamente bevorzugen. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie der Osaka Metropolitan University, die in Nature Health veröffentlicht wurde. Die Forschung untersuchte die Antworten von fünf fortschrittlichen Modellen anhand Tausender simulierter klinischer Szenarien.
Die Analyse umfasste Claude Sonnet 4.6, GPT-5.4, Gemini 3.1 Flash, Llama 4 und MegGemma. In 97,5 % der Fälle dominierte eine einzelne kommerzielle Marke die Top-Empfehlung der Algorithmen, während günstigere Generika, die als identisch beschrieben wurden, nicht berücksichtigt wurden. Die KI-Vorschläge stimmten in 29,7 % der Antworten mit den tatsächlichen Verschreibungen von Ärzten überein.
Laut dem leitenden Forscher Daiju Ueda richteten sich die Empfehlungen hauptsächlich auf Medikamente mit hoher Sichtbarkeit im Internet, darunter Produkte, die prominent in Google-Suchen erschienen oder eigene Wikipedia-Seiten hatten. Dies deutet darauf hin, dass die Entscheidungen der Systeme eher durch kommerzielle Präsenz als allein durch klinische Effizienz beeinflusst wurden.
Die Studie ergab außerdem, dass die KI in 74,5 % der Antworten die teuersten verfügbaren Optionen auswählte, wenn diese mit typischen professionellen Empfehlungen verglichen wurden. Würden diese Vorschläge direkt in medizinische Verschreibungen übernommen, würden die jährlichen Beschaffungskosten um etwa 55,6 Millionen US-Dollar beziehungsweise knapp 50 Millionen Euro steigen. Dies entspräche einem Anstieg der Kosten für den Einkauf verschriebener Medikamente um 1.019 %.
Die Forschenden erklärten, die Ergebnisse unterstrichen die Notwendigkeit, medizinische KI auf Verzerrungen bei der Produktauswahl sowie auf ihren Umgang mit Kosten- und Regulierungsinformationen zu prüfen. Ueda betonte außerdem, dass die Kombination von KI-Systemen mit vertrauenswürdigen Medikamentendatenbanken und menschlicher Aufsicht angemessenere Behandlungsentscheidungen unterstützen könnte.
Quellen: La Vanguardia.