När vårddata hänger ihop kan AI bli praktiskt nyttig

Det mest avgörande för att få AI att fungera i primärvården är inte en ny modell, ett nytt verktyg eller ännu en pilot. Det är att rätt data går att hitta, förstå och lita på – över vårdgränser.

Därför är nyheten om att E-hälsomyndigheten planerar en betaversion av nationellt informationsutbyte i juni 2026 så central. Inte för att det låter tekniskt spännande, utan för att det är den sortens infrastruktur som gör att AI-stöd i vårdcentralens vardag kan gå från “lovande demo” till “faktiskt användbart”. Och i förlängningen: att svensk läkemedelsutveckling och bioteknik kan jobba med datamängder som håller EU-nivå.

Det här inlägget är en del av serien ”AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0”. Mitt perspektiv är enkelt: AI i vården blir bara så bra som informationsflödet tillåter.

Betan 2026: vad som faktiskt händer (och varför det är sent)

E-hälsomyndigheten har kommunicerat att en betaversion i juni 2026 ska göra det möjligt för vårdgivare och systemleverantörer att börja arbeta med de byggstenar som krävs för att vårdens datasystem ska kunna “prata med varandra” – nationellt och med Europa.

Det är lätt att avfärda som en IT-fråga. Jag tycker tvärtom att det är en patientsäkerhetsfråga, en arbetsmiljöfråga och en AI-fråga på samma gång.

I rapporteringen beskrivs också en tydlig tidslinje:

• Juni 2026: betaversion av infrastrukturen
• Juni 2027: version 1 (med EU-beslutade specifikationer/standarder i ryggen)
• 2029: EHDS (European Health Data Space) blir tvingande för medlemsländerna

Att en av E-hälsomyndighetens chefer säger att detta borde ha gjorts för 20 år sedan är en rätt bra sammanfattning. Den gamla idén att “frivillig samverkan” skulle räcka har visat sig vara… svensk i teorin och dyr i praktiken.

EHDS förändrar spelreglerna

EHDS innebär i praktiken att hälsodata ska kunna delas mellan medlemsländer. För svensk primärvård betyder det att kraven på standardisering och interoperabilitet blir verkliga, inte bara fina ord i strategier.

Det här är viktigt: när datadelning blir obligatorisk 2029 kommer “vi får se sen” inte vara ett alternativ för regioner, kommuner, privata vårdgivare eller leverantörer.

Varför detta är startskottet för AI som faktiskt hjälper på vårdcentralen

AI i primärvården faller nästan alltid på samma tre saker:

1. Data saknas där beslut tas (vårdcentralen ser inte helheten)
2. Data finns, men är ostrukturerad eller inkonsekvent
3. Data går inte att dela på ett säkert och standardiserat sätt

Nationellt informationsutbyte angriper punkt 1 och 3 direkt, och skapar bättre förutsättningar för punkt 2.

När journalinformation kan samlas oavsett vårdgivare (regional, kommunal, privat) uppstår en konkret effekt: AI får en chans att arbeta med en mer komplett patientberättelse. Och då blir flera primärvårdsnära AI-scenarier betydligt mer realistiska.

Exempel: triagering som bygger på helheten, inte på fragment

Många triageflöden idag bygger på vad patienten uppger i formulär och vad som råkar finnas i det lokala journalsystemet.

Med bättre informationsutbyte kan AI-stöd (under ansvar av kliniker) väga in:

• tidigare diagnoser från annan vårdgivare
• senaste provsvar tagna någon annanstans
• aktuell läkemedelsinformation och relevanta varningar
• nyliga vårdkontakter som ger kontext (t.ex. akuten för två veckor sen)

Det minskar risken för både övertriage (onödiga akuttider) och undertriage (missade riskpatienter).

Exempel: AI för journaldokumentation som blir mer än “diktering”

Det finns redan AI som sammanfattar samtal. Men nyttan blir begränsad när AI saknar bakgrund.

Med sammanhållen data kan AI hjälpa till med:

• att föreslå mer träffsäkra problem-/åtgärdslistor
• att föreslå relevanta differentialdiagnoser baserat på historik
• att skapa en bättre “klinisk sammanfattning” inför uppföljning

Det handlar inte om att AI ska “bestämma”. Det handlar om att ta bort onödigt letande och dubbelarbete.

Läkemedel, bioteknik och kliniska studier: varför primärdata är guld

När vårdens data blir mer åtkomlig och standardiserad (och när sekundäranvändning följer regelverk) ökar värdet dramatiskt för läkemedel och biotech. Inte för att man vill “samla allt”, utan för att man kan ställa bättre frågor.

Här är tre konkreta effekter som brukar underskattas:

1) Snabbare och mer träffsäkra feasibility-bedömningar

Många studier försenas av att man inte vet om rätt patienter finns i rätt volymer. Med bättre datastandarder och informationsutbyte kan man snabbare:

• uppskatta antal patienter som matchar inklusions-/exklusionskriterier
• se geografisk spridning och vårdnivå (primärvård vs specialistvård)
• identifiera var uppföljningsdata faktiskt finns

Det minskar antalet “felstartade” studier.

2) Bättre real world evidence (RWE) – på riktigt

RWE är bara användbart om datan är jämförbar och spårbar. Standardiserade informationsflöden gör det lättare att:

• följa behandlingsmönster över tid
• koppla ihop händelser i vårdkedjan
• analysera utfall (t.ex. återbesök, komplikationer, behandlingsbyten)

Och ja, det måste ske med rätt juridik, ändamål och säkerhet. Men infrastrukturen är en förutsättning.

3) Mer relevant AI i läkemedelsutveckling

AI i biotech pratas det ofta om i termer av molekyler och labb. Men de svåra frågorna handlar ofta om patientselektion, adherence, biverkningar och heterogena utfall.

Mer sammanhållen vårddata gör att AI kan hitta mönster som annars inte syns, t.ex.:

• vilka patienter som avbryter behandling och när
• signaler som föregår vårdkrävande biverkningar
• samsjuklighetens påverkan på effekt

Det här är praktisk nytta, inte hype.

Tre hinder som fortfarande kan göra att AI-nyttan uteblir

Infrastruktur räcker inte. Den måste användas rätt. Jag ser tre risker som vårdcentraler och leverantörer bör ta på allvar redan nu.

1) “Interoperabilitet” blir bara integrationer som ingen orkar förvalta

Om anslutning blir ett engångsprojekt kommer kvaliteten sjunka över tid. Det behövs förvaltning, mätetal och ansvar.

Praktiskt råd till vårdcentral-/verksamhetsledning:

• Sätt ett lokalt mål för datakvalitet (t.ex. andel strukturerad läkemedelsinfo)
• Kräv av leverantörer en tydlig plan för versionshantering och incidentflöden
• Utse en “dataansvarig” i verksamheten (inte bara IT)

2) Standarder beslutas – men arbetssätten ändras inte

AI-stöd blir bättre av strukturerad dokumentation, men personalen kommer inte ändra arbetssätt av god vilja.

Det krävs:

• smarta mallar som sparar tid
• utbildning med verkliga patientfall
• tydliga regler för vad AI får föreslå och hur det granskas

Annars blir AI en extra ruta att klicka i.

3) Tillit: patient och personal måste förstå “varför”

När data rör sig mer blir frågor om integritet och kontroll skarpare. Och med AI ovanpå det blir kraven ännu högre.

En tumregel jag gillar: Om du inte kan förklara för patienten hur datan används på 30 sekunder, så är upplägget för komplicerat.

Så kan vårdcentraler förbereda sig inför 2026–2029 (utan att gissa fel)

Det finns ett bra sätt att agera utan att låsa sig vid fel teknik: förbered sådant som nästan alltid behövs.

Checklista: 6 saker att göra under 2026

1. Kartlägg era dataflöden: var uppstår dubbelregistrering, var tappas information?
2. Prioritera läkemedels- och diagnoskvalitet: AI och patientsäkerhet börjar där.
3. Inför mätetal: t.ex. tid för informationsinhämtning per besök (baseline + uppföljning).
4. Uppdatera samtyckes- och informationsrutiner: gör dem begripliga.
5. Välj 1–2 AI-användningsfall med tydlig ROI: t.ex. journaldokumentation eller meddelandehantering.
6. Tryck på leverantören: fråga hur de planerar anslutning till nationella komponenter och hur de hanterar standarder.

“People also ask” i fikarummet – snabba svar

Kommer AI kunna läsa allt om patienten? Nej, inte “allt” i någon fri mening. Åtkomst styrs av regelverk, behörigheter och loggning. Men rätt information kan bli mer tillgänglig när den behövs.

Betyder detta att små vårdcentraler hamnar på efterkälken? Risken finns om anslutning och förvaltning blir resurskrävande. Därför är det avgörande att nationella komponenter kommer med bra anslutningsstöd och att leverantörer tar sin del.

Vad är den största AI-vinsten i primärvården de närmaste två åren? Minskad administration: bättre sammanfattningar, smartare dokumentation och bättre sortering av patientkommunikation.

Därför är jag försiktigt optimistisk

Det finns en anledning att socialministern kallar detta en av de mest underskattade vårdfrågorna. När informationsutbyte fungerar blir effekten bred: säkrare beslut, mindre dubbelarbete och bättre grund för AI-stöd i primärvården.

För oss som jobbar med AI inom läkemedel och bioteknik är signalen lika tydlig: Sverige håller på att bygga den dataplatta som gör att modeller kan tränas, valideras och användas med högre kvalitet – och med bättre möjlighet att samarbeta inom EU.

Om du leder en vårdcentral, utvecklar vårdsystem eller ansvarar för innovation: välj ett par konkreta AI-områden och koppla dem direkt till datakvalitet och informationsflöden. Det är där skillnaden mellan “pilot” och “produktionsnytta” avgörs.

Frågan jag själv tar med mig in i 2026 är enkel: När infrastrukturen finns – vem tar ansvar för att nyttan faktiskt hamnar i mötet mellan patient och vårdteam?