AI som minskar riskerna när vårdens IT byts ut 2026

När ett journalsystem byts ut händer två saker samtidigt: vården försöker fortsätta som vanligt – och IT-landskapet skakar i grunden. 2025 blev ett sådant år i Sverige. Stora plattformar ifrågasattes, andra rullades ut i fler regioner, och staten samt EU klev fram med tydligare krav på säkerhet, interoperabilitet och styrning. Det är inte bara “digitalisering” i största allmänhet. Det är en fråga om patientsäkerhet, arbetsmiljö och förtroende.

Jag tycker att många missar en viktig poäng: problemet är sällan att vården saknar teknik. Problemet är att införandet blir för skört. Man byter ett komplext system i en verksamhet som inte kan pausa, med tusentals användare och mängder av integrationer. Här finns en bättre väg framåt – och den vägen går ofta via AI som riskreducerare, inte som flashig “ny funktion”.

Det här inlägget är en del av serien ”AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0”. Fokus är primärvårdens verklighet: korta besök, hög belastning, många system, och stora konsekvenser när IT strular. Jag går igenom vad 2025 lärde oss om vårdens IT-system – och hur AI i läkemedel och bioteknik kan kopplas ihop med säkrare, smartare digitala flöden i vården.

2025 visade att IT-haverier inte är “otur”

Det viktigaste 2025 lärde oss är att IT-problem i vården oftast är förutsägbara. När stora system stoppas, pausas eller kritiseras beror det sällan på en enskild bugg. Det handlar om kombinationen av upphandling, införande, förändringsledning, integrationer och krav som förändras under resans gång.

I debatten fastnar vi gärna i namn på plattformar och regionval. Men för en vårdcentral är den praktiska frågan mer konkret:

• Kommer personalen kunna dokumentera utan att tempot kraschar?
• Fungerar remisser, labbsvar, läkemedelslistor och intyg utan manuella kringvägar?
• Kan vi lita på att rätt patientdata visas vid rätt tillfälle?

När svaret blir “inte alltid” börjar man se de dolda kostnaderna: dubbelregistrering, fler telefonsamtal, fördröjda svar, sämre kontinuitet och ökad stress. Digitalisering som ökar friktionen är inte digitalisering – det är administrativ skuld.

Staten och EU skruvar upp kraven: interoperabilitet och spårbarhet

2026 blir inte bara ett år av fler systeminföranden – det blir ett år av fler krav. Sverige påverkas av EU:s regelverk och gemensamma riktningar kring hälsodata, cybersäkerhet och delning över organisatoriska gränser.

För vård-IT betyder det i praktiken:

Krav på att data ska kunna röra sig – men kontrollerat

Interoperabilitet handlar inte om “en stor databas”. Det handlar om att data ska kunna delas när det behövs, i rätt format, med rätt behörighet och med tydlig loggning. För primärvården är detta extra känsligt eftersom ni ofta sitter mitt i flödet: ni tar första kontakten, samordnar och följer upp.

Krav på spårbarhet och säkerhet som tål granskning

Det räcker inte att “det verkar fungera”. Vid incidenter behöver man kunna svara på:

• Vem såg vad och när?
• Vem ändrade vad och varför?
• Vilka automatiska regler eller beslut påverkade flödet?

Det är här många AI-satsningar går fel om de blir en svart låda. I vården måste AI vara förklarbar nog för verksamheten, och revisionsbar för juridik och säkerhet.

En bra tumregel: Om ni inte kan förklara hur en modell påverkar ett vårdflöde, ska den inte få påverka det vårdflödet.

AI som “krockkudde” vid systembyten – inte som pryl

Den mest realistiska nyttan med AI de närmaste 12–24 månaderna är att minska riskerna när vårdens IT förändras. Det är en mer jordnära ambition än att “AI ska ersätta vårdpersonal”, men den ger ofta snabbare effekt.

1) AI som tidig varning: upptäck friktion innan den blir patientsäkerhetsrisk

När ett nytt journalsystem eller en ny modul införs uppstår ofta samma mönster:

• vissa vårdcentraler får längre ledtider på dokumentation
• vissa typer av ärenden blir överrepresenterade i supporten
• remissflöden eller provsvar fastnar i “tysta” köer

Med AI-baserad analys (ofta ganska enkel maskininlärning) kan man övervaka metadata och processdata, till exempel:

• genomsnittlig tid från besök till signerad anteckning
• andel osignerade provsvar efter X timmar
• frekvens av avbrutna bokningar
• antal manuella korrigeringar per diagnoskod

Poängen är inte att “mäta allt”. Poängen är att se avvikelsen tidigt, innan den blir ett arbetsmiljöproblem eller en patientsäkerhetshändelse.

2) AI för journaldokumentation som klarar verkligheten på vårdcentral

Primärvårdens flaskhals är ofta dokumentationen. AI för tal-till-text och strukturerade anteckningar kan hjälpa, men bara om man ställer rätt krav.

Det som faktiskt fungerar i vardagen brukar ha tre egenskaper:

1. Svenska medicinska termer och regionala uttryck hanteras stabilt.
2. Utkastet blir kort och kliniskt, inte en roman.
3. Systemet är byggt för att läkaren ska kunna säga “nej, det där stämmer inte” på 3 sekunder.

Om AI gör anteckningen 20 % snabbare, får ni en stor effekt över en vecka. Men om den kräver efterredigering och osäker granskning tappar ni förtroendet direkt.

3) AI som integrationsöversättare: från kaos till standard

En stor del av vårdens IT-strul handlar om integrationer: labb, bild, remisser, e-intyg, läkemedel, vaccination, triage, egenmonitorering.

AI kan här användas som ett “översättningslager” som:

• identifierar felmappningar (t.ex. koder, enheter, fält)
• föreslår standardiserade dataprofiler
• flaggar semantiska konflikter (t.ex. när “positiv” betyder olika saker)

Det är inte magi. Men det är automation där människor annars sitter och felsöker i veckor.

Kopplingen till läkemedel och bioteknik: samma data måste hålla hela vägen

AI inom läkemedel och bioteknik blir bara så bra som vårdens dataflöden. Och tvärtom: när biotekniken blir mer precis (genetik, biomarkörer, individanpassade terapier) ökar kravet på att rätt data hamnar rätt i journalen.

Här finns tre konkreta beröringspunkter som primärvården kommer känna av redan 2026:

Biomarkörer och labbdata: fler svar, mer tolkning, högre krav

Mer avancerade analyser ger fler datapunkter per patient. Det är toppen för vårdkvalitet – men bara om:

• resultat presenteras begripligt
• avvikande mönster prioriteras
• uppföljning triggas utan att någon måste “komma ihåg”

AI kan hjälpa genom att föreslå uppföljningsåtgärder baserat på lokala vårdprogram och patientens kontext (ålder, samsjuklighet, läkemedel).

Läkemedelslistan och interaktioner: där små fel blir stora

När journalsystem byts ökar risken för inkonsekventa läkemedelsdata: dubbla preparat, felaktiga doser, gamla ordinationer som ser aktiva ut.

AI kan användas för att:

• hitta sannolika dubbletter (även när stavning eller styrka skiljer sig)
• flagga kombinationer som inte är rimliga kliniskt
• föreslå “städlistor” inför migrering

Det här är klassisk riskreduktion. Och den är ofta mer värd än en ny “smart funktion”.

Kliniska studier och real world data: primärvården blir viktigare

Svensk primärvård sitter på bredden: tidiga symptom, uppföljning, samsjuklighet. För bioteknik och läkemedelsutveckling är det guld – om data går att använda etiskt och säkert.

Det kräver ordning på:

• strukturerade diagnoser och utfall
• korrekt tidstämpling
• konsekvent kodning

AI kan hjälpa genom att strukturera fritext och skapa bättre datakvalitet utan att ni ska klicka mer.

En praktisk 90-dagarsplan för vårdcentraler (Primärvård 4.0)

Ni behöver inte vänta på “nästa stora system” för att få nytta av AI. Här är en 90-dagarsplan som jag har sett ge snabb effekt – och som minskar risken vid förändringar i IT-miljön.

Steg 1 (dag 1–15): Välj två mätbara friktionspunkter

Exempel:

• tid från besök till signerad anteckning
• andel provsvar utan åtgärd inom 48 timmar
• antal inkommande ärenden som kräver dubbelregistrering

Sätt en enkel baslinje per vecka. Inga perfekta dashboards behövs.

Steg 2 (dag 16–45): Inför ett AI-stöd i ett avgränsat flöde

Välj ett område med hög volym och låg komplexitet, till exempel:

• AI-stöd för journaldokumentation vid luftvägsinfektioner och uppföljningar
• AI-sortering av inkorg/meddelanden med tydliga regler för prioritet
• AI-baserad avvikelsedetektering på provsvarsköer

Krav: det ska gå att stänga av utan att vården stannar.

Steg 3 (dag 46–90): Sätt governance som håller vid granskning

Det här låter tråkigt, men det avgör om ni får behålla lösningen.

• definiera ansvarig medicinsk ledning
• skriv ned vad AI får och inte får göra
• dokumentera datakällor, loggning och behörigheter
• bestäm hur ni hanterar fel (incidentväg)

Om governance kommer i efterhand blir AI ett projekt. Om governance finns från start blir AI ett arbetssätt.

Vanliga frågor jag får från primärvården

“Kan AI verkligen hjälpa när problemen är upphandling och organisation?”

Ja – om ni använder AI på rätt nivå. AI kan inte ersätta ledning, men den kan göra risker synliga och minska manuellt slöseri. Den stora vinsten kommer när verksamheten får tidigare signaler och enklare arbetsflöden.

“Vad är största risken med AI i journalen?”

Att den upplevs som pålitlig när den har fel. Därför ska AI i dokumentation alltid vara ett utkast med tydlig granskning, och ni ska följa upp feltyper systematiskt.

“Måste vi ha perfekt data för att börja?”

Nej. Men ni måste veta vilka data som är “good enough” för just det flöde ni vill förbättra. Börja smalt, mät, justera.

2026 kan bli året då vårdens IT blir robust – om vi bygger för drift

Det som hände 2025 kring vårdens IT-system borde göra oss mindre intresserade av stora ord och mer intresserade av robusthet. Vinnaren är den region, vårdgivare eller vårdcentral som bygger digitalisering som tål vardag, stress och förändring.

AI passar perfekt i den rollen: som tidig varning, som avlastning i dokumentation, som kvalitetskontroll vid migrering, och som stöd för att få läkemedels- och bioteknikdata att hänga ihop genom hela vårdkedjan.

Vill ni ta nästa steg i Primärvård 4.0 är min rekommendation enkel: börja med ett flöde där ni redan känner smärtan, sätt två mätetal, och inför AI med tydliga gränser. När nästa systemförändring kommer – och det gör den – står ni mycket starkare.

Vilket är ert mest sårbara flöde vid ett journalsystemsbyte: dokumentation, inkorg, provsvar eller läkemedelslistan?