AI i primärvården 2026: lärdomar från vårdåret 2025

Det mest hoppfulla med vårdåret 2025 var inte ett nytt styrdokument eller en snygg presentation. Det var när medarbetare och kritiker tillsammans lyckades stoppa ett vårdinformationssystem som saknade förtroende – snabbt, tydligt och med patientsäkerheten i centrum. Den typen av ”succé” säger något viktigt om Sverige just nu: vården är trött på stora lösningar som lovar allt, men levererar friktion.

För oss som jobbar med AI inom läkemedel och bioteknik och samtidigt följer utvecklingen i svensk primärvård är det här mer än en politisk notis. Det är en kompass. Om 2026 ska bli året då AI faktiskt hjälper vårdcentraler (inte bara i pilotskala), måste AI byggas som rätt verktyg för rätt uppgift – och det måste gå att införa utan att personalen tappar tempo.

Det här inlägget ingår i serien ”AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0”. Jag använder reflektionerna från vårdåret 2025 som bakgrund för en konkret diskussion om hur AI kan stötta primärvården och samtidigt skapa bättre förutsättningar för läkemedel, bioteknik och kliniska studier.

Vårdåret 2025 visade att förtroende slår teknik

Den tydligaste lärdomen från 2025 är enkel: ett system kan vara tekniskt imponerande och ändå misslyckas om användarna inte litar på det. När vårdpersonal upplever att ett IT-stöd gör jobbet svårare, blir motståndet rationellt – inte ”förändringsovilja”.

I primärvården blir det extra tydligt. Vårdcentraler lever på flöde: triage, provsvar, läkemedelslistor, sjukintyg, återbesök. Om ett informationssystem ökar klick, dubbelarbete eller osäkerhet kring patientdata så räcker det med några dagar för att frustration ska bli risk.

AI kommer att bedömas på exakt samma sätt. Inte på hur avancerad modellen är, utan på tre vardagsfrågor:

• Sparar det tid i ett faktiskt patientflöde?
• Ökar det tryggheten i besluten (eller skapar det nya tveksamheter)?
• Vem tar ansvar när något blir fel – och syns det i processen?

Min take: Många organisationer kommer att göra om 2025 års misstag – fast med AI – om man börjar med stora plattformsupphandlingar i stället för smala arbetsuppgifter som går att mäta.

Ett praktiskt ”förtroendetest” innan ni skalar

Innan en vårdcentral rullar ut AI i bredd, kör ett test som är brutalt enkelt:

1. Låt 5–10 personer använda verktyget i 2 veckor i skarpt men avgränsat flöde (t.ex. journaldokumentation vid luftvägsinfektion).
2. Mät två saker: tidsåtgång per ärende och antal manuella korrigeringar.
3. Be om en enda bedömning: ”Skulle du bli arg om vi tog bort det här?”

Om svaret är nej: skala inte.

”Ett system som rymmer allt” är fel idé – även för AI

När chefredaktörens reflektion pekar ut stoppet av ett stort vårdinformationssystem som årets succé, sätter det fingret på en strategi som Sverige behöver lämna: idén om att ett enda system ska lösa hela vårdens informationsbehov.

AI fungerar bättre som komponenter än som monoliter.

För primärvård 4.0 betyder det:

• AI för tidsbokning och patientflöde ska inte försöka bli medicinskt beslutsstöd.
• AI för journaldokumentation ska inte samtidigt optimera regionens ekonomirapportering.
• AI för diagnostiskt stöd ska vara tydligt begränsad till validerade frågeställningar.

Det som däremot måste vara sammanhållet är dataflödet: rätt information, rätt behörighet, rätt loggning.

Tre AI-områden där vårdcentraler får snabb effekt

1) Journaldokumentation (”från samtal till anteckning”)
Det här är ofta den snabbaste vinsten. AI kan föreslå strukturerade anteckningar, ICD-texter och sammanfattningar.

Kravbild som brukar avgöra om det funkar:

• anteckningen ska vara spårbar (vad kom från AI, vad är mänskligt)
• den ska följa lokala mallar
• den ska gå att granska på under 30 sekunder

2) Digital triage och patientkommunikation
AI kan hjälpa till att sortera inkommande ärenden, ställa följdfrågor och prioritera bokning.

Här är det helt avgörande att ni bestämmer vilka riskfall som alltid ska till människa (t.ex. bröstsmärta, neurologiska bortfall, suicidtankar).

3) Provsvar och uppföljning
AI kan flagga avvikelser, föreslå uppföljningsplan och skapa patientanpassade meddelanden.

Rätt gjort minskar det både missade uppföljningar och onödiga återkontakter.

Data är vårdens vardag – och bioteknikens bränsle

Röda tråden mellan primärvård och läkemedel/bioteknik är data: diagnoser, symtom, labb, läkemedel, utfall. Men data blir bara värdefull om den är standardiserad, komplett och tillförlitlig.

Här kommer en lite obekväm sanning: AI-projekt i vården misslyckas oftare på datakvalitet än på modellval.

När AI införs som praktiskt arbetsstöd i vårdcentralen (t.ex. dokumentation och triage), händer något positivt även för life science:

• mer strukturerad klinisk information
• tydligare symtomduration och tidigare behandlingar
• bättre uppföljning av läkemedelseffekter och biverkningar

Det är exakt den typ av förbättrad real-world data som bioteknikbolag behöver för att:

• designa smartare studier
• hitta rätt patientgrupper snabbare
• följa upp behandling i verklig klinik

En enkel tumregel: När primärvården får ordning på sina flöden får kliniska studier bättre fart.

Konkreta datafält som AI bör stärka i primärvården

Om ni vill att AI ska göra nytta både kliniskt och strategiskt, prioritera att den hjälper er få in:

• aktuella läkemedel + faktisk följsamhet (”tar du det?”)
• symtomstart (datum) och förlopp
• riskfaktorer (rökning, BMI, hereditet) med datumstämpel
• mätvärden (BT, saturation, HbA1c) i strukturerade fält
• utfall (återbesök, remiss, försämring, förbättring)

Det är tråkigt, ja. Det är också där effekten bor.

Ledarskap och ansvar: AI kräver tydliga roller i vårdcentralen

Vårdåret 2025 påminde om hur mycket ledarskap betyder när saker skaver – och hur snabbt förtroende kan gå förlorat vid otydlighet. AI förstärker det här.

Om ni inför AI utan att definiera ansvar blir resultatet nästan alltid:

• fler ”speciallösningar” per enhet
• oklarhet kring medicinskt ansvar
• risk att personalen slutar använda stödet när det blir stressigt

En enkel ansvarskarta (som faktiskt går att driva)

För en vårdcentral som vill införa AI på riktigt brukar följande roller räcka:

• Medicinskt ansvarig för AI-flödet (läkare): godkänner användningsområde, avvikelserutin
• Processägare (verksamhetschef/MLA): mäter tid, kvalitet, patientsäkerhet
• Data-/IT-ansvarig: behörigheter, loggning, integration, incidenthantering
• ”Superuser”-grupp (ssk/usk/rehab): feedback, utbildning, lokala mallar

Och viktigast: en beslutad princip om när AI inte ska användas.

God och nära vård: AI måste synas hos patienten, inte bara i en rapport

En av årets stora besvikelser i vårddebatten har varit att omställningen till god och nära vård inte märks tillräckligt för patienten. Jag håller med om kritiken: om patienten inte känner skillnad, spelar det ingen roll hur många planer som skrivs.

AI kan bidra – men bara om man kopplar tekniken till upplevd nytta:

• kortare väntetid till rätt vårdnivå
• snabbare svar på prov
• tydligare egenvårdsråd och uppföljning
• färre gånger man behöver ”dra sin historia”

Patientnära mätetal som AI bör förbättra

Välj 2–3 mått som en vårdcentral kan följa månadsvis, t.ex.:

1. Tid till första medicinska bedömning (inte bara tid till bokad tid)
2. Andel provsvar med aktiv uppföljning inom 48h
3. Antal återkontakter inom 7 dagar för samma problem

Om AI inte flyttar de här någorlunda snabbt är den sannolikt fel placerad i flödet.

Vanliga frågor jag får (och raka svar)

”Kan man använda AI i vårdcentralen utan att riskera patientsäkerheten?”

Ja, om AI används som beslutsstöd och administrativt stöd, med tydliga begränsningar, loggning och mänsklig granskning i riskflöden.

”Vilket är bästa första AI-caset i primärvård?”

Journaldokumentation och provsvarsuppföljning ger ofta snabbast effekt eftersom det är hög volym, tydliga mallar och lättare att mäta tid.

”Hur kopplar det här till läkemedel och bioteknik?”

När primärvården dokumenterar mer strukturerat och följer upp bättre skapas bättre real-world data. Det gör det enklare att hitta rätt patienter, följa effekter och minska spill i kliniska studier.

2026: bygg smått, vinn stort – och låt personalen bestämma

Vårdåret 2025 lärde oss att vårdens framsteg inte alltid kommer uppifrån. Ofta kommer de när personal, patienter och ibland även kritiker sätter ner foten och kräver att verktygen ska fungera i verkligheten.

Om 2026 ska bli året då AI i primärvården går från snack till resultat, behöver vi sluta köpa ”allt-i-ett” och i stället införa AI i tydliga, mätbara flöden: tidsbokning, triage, journaldokumentation och uppföljning. Där finns både snabb avlastning och bättre datagrund för framtidens läkemedel och bioteknik.

Vill ni komma igång: välj ett flöde, sätt tre mätetal, kör två veckor, och låt personalens dom avgöra om ni skalar. Om ni gör det konsekvent kommer nästa års ”succé i Vårdsverige” mycket väl kunna handla om AI – men på vårdens villkor.

Vilket arbetsmoment på din vårdcentral skulle du helst vilja att AI tog först: dokumentation, triage eller provsvar?