KI-Dosierung: MDR und Annex I
Wir nutzen KI zur Berechnung individueller Medikamenten-Dosierungen
Wir nutzen KI zur Berechnung individueller Medikamenten-Dosierungen: Diese Anwendung ist nach derzeitiger Einschätzung ein Hochrisiko-KI-System. Damit gelten die umfangreichsten Pflichten des EU AI Act — von Risikomanagement über technische Dokumentation bis zur menschlichen Aufsicht. Betroffen sind insbesondere Patientinnen und Patienten, Kinder und Minderjährige und ältere Menschen. Der einschlägige Regulierungspfad ist Annex I (MDR) (annex i).
Zuletzt geprüft: 5. Juni 2026 · 3 Min. Lesezeit · Herausgeber: Innopulse Consulting GmbH, Zug
Warum diese Einstufung?
- ▸Das System unterstützt Entscheidungen über Personen — auch beratende Systeme können in den Hochrisiko-Bereich fallen.
- ▸Es können besonders schutzbedürftige Gruppen betroffen sein — ein erschwerender Faktor.
- ▸Das System kann Sicherheitskomponente eines regulierten Produkts sein (Annex-I-Pfad, Art. 6(1)).
Rechtliche Grundlage
Artikel
Erwägungsgründe
Annex-Pfad
Annex I (MDR)Welche Pflichten gelten?
- Risikomanagementsystem über den gesamten Lebenszyklus (Art. 9)
- Daten-Governance und Qualitätskriterien für Trainings-, Validierungs- und Testdaten (Art. 10)
- Technische Dokumentation nach Annex IV (Art. 11)
- Automatische Protokollierung von Ereignissen (Art. 12)
- Transparenz und Bereitstellung von Informationen für Betreiber (Art. 13)
- Menschliche Aufsicht (Art. 14)
- Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit (Art. 15)
Zusätzliche Rechtsrahmen in der DACH-Region
Der EU AI Act steht nicht allein. Je nach Einsatz greifen in der Schweiz, Deutschland und Österreich weitere Vorgaben — hier die für diesen Fall relevanten:
Bei automatisierten Entscheidungen über natürliche Personen greift insbesondere Art. 22 DSGVO (Recht auf menschliches Eingreifen).
Das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz verlangt bei automatisierten Einzelentscheidungen Information und die Möglichkeit, den eigenen Standpunkt darzulegen (Art. 21 revDSG).
Als Sicherheitskomponente eines Medizinprodukts greift zusätzlich die MDR — und damit Annex-I-Pfad statt Annex III (Art. 6(1) EU AI Act).
Praxis-Beispiele
Hochrisiko
Closed-Loop-Insulin-System dosiert basierend auf Glucose-Werten — MDR IIb + Annex I.
Unkritisch
Dosierungs-KI ist eine reine Komfortfunktion ohne Sicherheitsrelevanz — kein Annex-I-Sicherheitsbauteil.
Pflicht-Trigger für diesen Fall
- Wirkt direkt auf natürliche Personen
- Entscheidungsunterstützung (Mensch im Loop)
- Verletzliche Gruppen betroffen möglich
- Sicherheits-Komponente (Annex I) möglich
Zusätzliche regulatorische Overlays
Neben dem AI Act greifen für diesen Fall sektorale Vorschriften, die zusätzliche Pflichten auslösen können.
Was muss konkret geklärt werden?
Ob Dein konkreter Use-Case unter Hochrisiko fällt, hängt von folgenden Detailfragen ab:
- Closed-Loop-Insulin-Dosierung ist MDR Klasse IIb/III — höchste Sicherheitsklasse.
Häufige Fragen
Ist „Dosierungs-KI" ein Hochrisiko-KI-System nach dem EU AI Act?
Nach derzeitiger Einschätzung ja. Der Fall fällt unter Annex I (MDR). Massgeblich sind Art. 6(1) EU AI Act, MDR 2017/745 und Annex I EU AI Act. Die endgültige Einstufung hängt vom konkreten Einsatz ab — ein strukturiertes Assessment klärt das verbindlich.
Closed-Loop-Insulin-Dosierung ist MDR Klasse IIb/III — höchste Sicherheitsklasse.
Diese Abgrenzung entscheidet häufig über die Risikoklasse. Die genaue Ausgestaltung im Einzelfall ist entscheidend; ein Assessment ordnet die Faktoren strukturiert ein.
Gilt das auch für Unternehmen in der Schweiz?
Der EU AI Act wirkt extraterritorial (Art. 2): Erreichen die KI-Outputs Personen in der EU, gilt er auch für Schweizer Anbieter und Betreiber. Zusätzlich greifen in der Schweiz das revDSG und — im Finanzbereich — die Erwartungen der FINMA. Genau diese DACH-Doppelperspektive prüfen wir mit.
Was sind die nächsten konkreten Schritte?
Zuerst die Einstufung verbindlich klären, dann den Pflichtenkatalog (Art. 9–15) als Projektplan aufsetzen und die Rollenfrage Anbieter/Betreiber (Art. 25) klären. Das Assessment liefert dazu einen dokumentierten Audit-Trail.
Verwandte Anwendungsfälle
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