AI mot teleavbrott i vården: lärdomar från Stockholm

Telefoni låter banalt – tills den inte fungerar. Den 2025-12-10 rapporterades omfattande tekniska störningar som slog mot vården i flera regioner. I Region Stockholm gick man upp i stabsläge, bland annat efter att snabbnummer till läkare och akutteam slutade fungera på Karolinska. Vid 16-tiden kunde stabsläget brytas när driften återhämtade sig.

Det här är mer än en IT-nyhet. När telefoni och relaterade kommunikationsvägar svajar påverkas patientsäkerhet, arbetsflöden i primärvården, och i förlängningen även kliniska studier och läkemedelsforskning. I serien AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0 brukar vi prata om tidsbokning, journaldokumentation och diagnostiskt stöd. Men här finns en obekväm sanning: utan stabil infrastruktur spelar det mindre roll hur smarta AI-verktygen är.

Jag tycker att de här avbrotten ska ses som en väckarklocka – och som en möjlighet. AI och intelligent systemstöd kan användas för att förutsäga, upptäcka och hantera störningar snabbare, och för att bygga vårdens kommunikation mer robust än “en operatör och en växel”.

Vad händer i vården när telefonin faller bort?

När telefoni faller bort uppstår tre akuta effekter: fördröjningar, felrisk och kognitiv belastning.

I praktiken betyder det att personal tvingas byta kanal mitt i jobbet: springa mellan avdelningar, använda privata mobiler, leta alternativa nummer, eller falla tillbaka på manuella rutiner. Region Stockholm beskrev att verksamheterna kunde “rulla på” via manuella rutiner och andra vägar. Det är starkt gjort – men det är också dyrt.

Primärvårdens vardag: små avbrott blir snabbt stora

På en vårdcentral är telefoni ofta navet för:

• triagering och återuppringning
• labbsvar och återkoppling
• läkarkontakter mellan enheter
• samverkan med hemsjukvård, kommun och apotek

När telefonin strular ökar trycket på receptionen, väntetiderna i telefonkö, och risken att patienter väljer fel vårdnivå (t ex söker akuten i onödan). Ett avbrott i 30–60 minuter kan lätt skapa en “svans” som tar resten av dagen att beta av.

Akutsjukvård och snabbnummer: sekunder som systemrisk

Det som sticker ut i händelsen är att snabbnummer till läkare och akutteam rapporterades sluta fungera. Det är en särskilt känslig punkt: snabbnummer är designade för att kapa friktion. När de faller bort får man motsatt effekt – fler moment, fler missförstånd, längre tid till rätt kontakt.

Robust kommunikation i vården är inte en bekvämlighet. Det är en patientsäkerhetsbarriär.

Varför drabbar telekomstörningar även forskning och läkemedel?

Telekomstörningar påverkar forskning genom att de stör rekrytering, protokollföljsamhet och datainsamling.

Det låter teoretiskt tills man tittar på hur mycket av dagens kliniska arbete som bygger på tajming och koordinering:

• patientbesök som måste ske inom ett visst tidsfönster
• provtagning och transportlogistik
• adverse event-rapportering och uppföljningar
• kommunikation mellan prövare, monitorer och studieteam

I december är dessutom vården ofta pressad av vinterinfektioner och personalfrånvaro. Ett avbrott då gör att marginalerna försvinner.

Ett konkret scenario: klinisk studie i primärvård

Säg att en vårdcentral deltar i en läkemedelsstudie där patienter ska följas upp via planerade samtal 24–48 timmar efter dosering. Om telefoni ligger nere:

1. uppföljningen missas eller försenas
2. symtom fångas senare
3. extra administration krävs för att dokumentera avvikelsen
4. datakvalitet och compliance riskerar att påverkas

Det här är inte bara frustrerande. Det kan påverka studiekostnader, tidslinjer och i värsta fall patienters säkerhet.

AI för stabilare digital infrastruktur: mer än “övervakning”

AI kan förbättra stabiliteten genom att gå från reaktiv incidenthantering till prediktiv drift, automatiserad felsökning och smart redundans.

Många organisationer har redan övervakning (larm när något är nere). Problemet är att larmen ofta kommer sent och i stora mängder. Det som fungerar i praktiken är system som prioriterar och föreslår åtgärder.

1) Prediktiva modeller som varnar innan det blir avbrott

Telefoni och nätverk lämnar efter sig en mängd signaler: paketförluster, jitter, felkoder i växlar, misslyckade samtalsuppkopplingar, belastningsmönster per timme/dag.

En prediktiv modell kan tränas på historiska incidenter och normaldrift för att hitta mönster som ofta föregår problem, exempelvis:

• successivt ökande misslyckade samtal i ett geografiskt kluster
• ökade omregistreringar av SIP-klienter (vid IP-telefoni)
• avvikande lasttoppar i samband med specifika integrationer

Värdet är praktiskt: tid för åtgärd innan vården märker något.

2) “AIOps” som sänker brus och kortar MTTR

När incidenten väl händer är målet att korta MTTR (Mean Time To Restore).

AIOps-plattformar (AI-stödd IT-drift) kan:

• korrelera larm från olika system (telefoni, nätverk, IAM, kontaktcenter)
• föreslå sannolik rotorsak
• automatiskt starta diagnostikrunbooks
• prioritera åtgärder utifrån verksamhetspåverkan (t ex “akutlinjer först”)

Det här låter som “enterprise-prat”, men den verkliga vinsten i vården är enkel: färre minuter utan kontaktvägar.

3) Smart redundans: rätt fallback, inte bara “extra linor”

Redundans missförstås ofta som att köpa mer av samma. Bättre är att designa för kanaldiversitet och automatiskt lägebyte:

• IP-telefoni med automatisk omdirigering till mobilnät vid fel
• alternativa operatörer för kritiska nummer
• offline-lägen för kontaktcenter (kö, callback och prioriteringslistor som kan fortsätta lokalt)
• rollbaserade “krisnummerplaner” som aktiveras med ett klick

AI kan optimera när och hur fallback sker, baserat på realtidskvalitet i kanalerna och verksamhetens behov.

Praktiska åtgärder för vårdcentraler: från policy till vardag

Vårdcentraler kan minska risken redan nu genom att kombinera process, teknik och övning. Här är en modell jag har sett fungera: gör det enkelt att göra rätt när det är som stökigast.

En 72-timmars plan: vad ni kan göra den här veckan

1. Kartlägg kritiska samtalsvägar

   • Vilka nummer/linjer är patientsäkerhetskritiska?
   • Vilka roller måste nås (jour, bakjour, triageansvarig)?

2. Skapa ett “telefoni-bortfall”-blad på en sida

   • Alternativa kontaktvägar
   • Manuell triagerutin
   • Vem beslutar om lägesbild och prioriteringar

3. Testa omdirigering och fallback i praktiken

   • Fungerar det utanför kontorstid?
   • Fungerar det från olika operatörer?

4. Bestäm en intern statuskanal

   • Ett ställe där driftstatus och instruktioner samlas
   • Kort, tydligt, utan tekniska detaljer

En 30-dagars plan: gör det robust

• SLA och incidentrutiner: Säkerställ att leverantörskedjan är tydlig. Vem äger problemet när det är operatör, växel och kontaktcenter?
• Öva 20 minuter: Kör en minisimulering en gång i kvartalet. “Telefonin nere i 45 min – vad gör vi?”
• Mät flöden: Hur många missade samtal blir det vid en störning? Hur lång tid tar återhämtning? Mätning gör förbättring möjligt.

AI i primärvården kräver driftsäker grund

I Primärvård 4.0 pratar vi ofta om AI för triage, automatiserad journaldokumentation och smart tidsbokning. Min ståndpunkt är att driftsäker kommunikation måste räknas som en lika viktig digital förmåga.

Annars hamnar ni i ett läge där AI-systemet föreslår nästa bästa åtgärd – men personalen kan inte nå rätt mottagare.

Vanliga frågor som kommer upp efter ett avbrott

“Räcker det inte med manuella rutiner?”

Manuella rutiner är en nödvändig fallback, men de skalar dåligt. De kostar tid, skapar variation, och ökar risken för att information tappas. De ska vara en bro, inte en plan.

“Är AI verkligen relevant för telefoni?”

Ja, för att telefoni i modern vård är mjukvara, nätverk och integrationer. AI behövs inte för att “ringa samtal”, utan för att förutse kvalitetsfall, prioritera åtgärder och automatisera återställning.

“Hur undviker vi att AI blir ännu ett system att underhålla?”

Börja smalt: en prediktiv indikator eller en AIOps-funktion kopplad till ett konkret mål (t ex kortare MTTR för kontaktcenter). Om ni inte kan beskriva nyttan i en mening är ni för breda.

Nästa steg: bygg vårdens kommunikation som om den vore klinisk utrustning

Störningarna i Stockholm visar två saker samtidigt: vården är imponerande bra på att improvisera, och vården behöver mindre improvisation i kritiska lägen. Telefoni och digital infrastruktur ska behandlas mer som medicinteknik: riskanalyserad, testad, redundansdesignad och kontinuerligt förbättrad.

För dig som jobbar med AI i vårdcentralens vardag är det här en strategisk fråga. Stabil kommunikation gör att AI för triage, tidsbokning och dokumentation faktiskt får effekt – även när omvärlden krånglar.

Om du skulle välja en sak att förbättra före nästa incident: vilken kontaktväg på din enhet är mest kritisk – och hur vet du att den fortfarande fungerar när allt annat brusar?