AI i vårdutbildning: från uppsats till yrkesprov

En nyutexaminerad sjuksköterska ska kunna tre saker första veckan på jobbet: bedöma risk, kommunicera tryggt och jobba strukturerat i team. Ändå hör jag samma berättelse om och om igen från både studenter och chefer i primärvården: “Jag kan teorin, men jag känner mig inte redo.”

Det är precis den sprickan som debatten om självständigt arbete vs yrkesprov försöker fånga. I en nyligen uppmärksammad diskussion vill politiken stärka kopplingen mellan studier och yrkesliv i vården – bland annat genom att pröva om vissa examensmoment kan göras mer praktiknära. Kritikerna svarar: “Rör inte den vetenskapliga förankringen – vi behöver den för evidensbaserad vård.”

Jag tycker att båda sidor missar en tredje väg som faktiskt är möjlig 2025: bygg broar med AI. Inte som ersättning för handledning eller klinisk erfarenhet, utan som ett pedagogiskt stöd som gör praktiken mer realistisk, mer mätbar och mer jämlik mellan lärosäten och vårdverksamheter. För oss som jobbar med “AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0” är det här kärnfrågan: hur får vi fler trygga yrkesutövare utan att sänka kraven?

Problemet är inte uppsatsen – det är glappet till vardagen

Det centrala problemet i vårdutbildningar är sällan att studenter skriver “för många uppsatser”. Problemet är att många utbildningsmoment inte speglar den kliniska verkligheten: tempo, prioriteringar, avbrott, kommunikation och dokumentationskrav.

När nyexaminerade beskriver otrygghet handlar det ofta om:

• Triagering och prioritering: Vad gör jag först när tre patienter väntar och en är försämrad?
• Säker kommunikation: SBAR, telefonrådgivning, svåra samtal.
• Journalarbete i verklig takt: dokumentation, kodning, läkemedelslistor.
• Kvalitets- och förbättringsarbete: att kunna tolka data och följa upp.

Det är också här debatten lätt blir sned. Ett självständigt arbete kan absolut träna kritiskt tänkande – men det tränar inte alltid det kliniska beslutsfattandet under press. Och ett yrkesprov kan testa praktiska moment – men riskerar att bli ett “checklistetest” om det inte är väl designat.

En bra utbildning skapar yrkesskicklighet genom att kombinera teori, praktik och återkoppling – inte genom att välja en av dem.

AI kan göra praktiknära träning möjlig – även när handledning är en bristvara

Svensk vård brottas med en enkel realitet: handledning och tid räcker inte alltid till. Det gäller särskilt i primärvården där patientflödet är högt och uppdraget brett.

Här kan AI bidra med något väldigt konkret: skalbar, återkommande och standardiserad färdighetsträning som kompletterar VFU (verksamhetsförlagd utbildning).

AI-drivna simuleringar som faktiskt liknar en vårdcentral

Många “simulatorer” har historiskt varit statiska: ett scenario, ett facit. Moderna AI-simuleringar kan istället vara dynamiska, där studenten tränar på patientmötet och får konsekvensbaserad feedback.

Exempel på scenarier i primärvård som AI lämpar sig för:

• Luftvägsinfektion där symtom glider från “banalt” till “varningsflagga”
• Bröstsmärta med diffusa symtom och riskfaktorer
• Psykisk ohälsa där språk och förtroende är avgörande
• Multisjuk äldre med polyfarmaci och fallrisk

Poängen är inte att AI “spelar patient”. Poängen är att studenten får träna på frågeteknik, riskbedömning och struktur – och får återkoppling på sådant handledare ofta inte hinner mäta.

“AI som extra handledare” – men med tydliga ramar

AI ska inte sätta betyg på klinisk lämplighet. Däremot kan AI hjälpa handledare och lärare genom att:

1. föreslå vad studenten behöver öva mer på (t.ex. brister i anamnesstruktur)
2. ge förslag på extra övningsscenarier
3. skapa underlag för reflektionssamtal

Det gör handledning mer träffsäker. Och det minskar risken att två studenter får helt olika kvalitet på VFU beroende på bemanning och lokala förutsättningar.

Yrkesprov eller självständigt arbete? AI gör att du kan få både och

Debatten tenderar att bli binär: “antingen uppsats eller praktik”. Jag tycker det är fel ram.

Det rimliga målet är att säkerställa två kompetenser samtidigt:

• Vetenskaplig kompetens: förstå evidens, tolka studier, arbeta systematiskt.
• Klinisk kompetens: fatta beslut, kommunicera, prioritera och dokumentera.

En bättre modell: AI-stött “klinisk capstone”

Tänk dig att sista terminen innehåller ett integrerat examensmoment som kombinerar förbättringsarbete, datatolkning och klinisk realism.

Ett upplägg som fungerar i praktiken:

• Studenten får ett anonymiserat kvalitetsproblem (t.ex. antibiotikaförskrivning vid luftvägsinfektion, följsamhet till diabeteskontroller, fallriskbedömningar)
• AI hjälper till att strukturera data, identifiera mönster och föreslå hypoteser
• Studenten ska själv motivera åtgärder med evidens och lokala förutsättningar
• Momentet avslutas med ett praktiskt scenario (OSCE-liknande) där studenten visar hur förändringen omsätts i patientmötet

Då får man både “akademin” och “golvet”. Och man gör det på ett sätt som matchar verkligheten i en vårdcentral: förbättring sker inte i en PDF – den sker i mötet, i teamet och i rutinen.

Varför AI passar just här

AI är starkt på att:

• sammanfatta stora mängder text och riktlinjer
• föreslå struktur (mallar, checklistor, kvalitetsindikatorer)
• skapa variation i träningsfall

Men studenten måste fortfarande:

• bedöma rimlighet
• upptäcka fel och bias
• argumentera kliniskt och etiskt

Det är exakt den typ av kritiskt tänkande som professionerna efterfrågar.

Fem praktiska AI-tillämpningar för utbildning nära vårdens vardag

Här är fem användningsområden jag tycker svenska lärosäten och vårdgivare borde prioritera om målet är bättre yrkesberedskap och hög patientsäkerhet.

1) Träning i journaldokumentation – utan att röra riktiga journaler

Dokumentation är ett av de mest stressande glappen vid första jobbet. AI kan skapa realistiska patientfall och låta studenten skriva anteckningar som sedan granskas mot:

• struktur (t.ex. SOAP)
• riskmarkörer (rödflaggor)
• tydlighet och spårbarhet

2) Telefontriage med AI-feedback

Telefonrådgivning i primärvården kräver precision: rätt frågor, rätt nivå, rätt trygghet. AI kan analysera samtalsflöde (textbaserat eller simulerat) och ge feedback på:

• missade differentialdiagnoser
• otydliga säkerhetsnät (”sök akut vid…”)
• kommunikationsstil

3) Läkemedelsgenomgångar och interaktionsresonemang

Studenter kan få träna på polyfarmaci i en kontrollerad miljö där AI hjälper till att lyfta:

• interaktioner och riskläkemedel
• njurfunktion och dosanpassning (på konceptnivå)
• behov av uppföljning och patientinformation

4) Handledarstöd: snabbare och mer rättvis återkoppling

När handledare är få blir feedback ofta “på känsla”. AI kan skapa ett gemensamt språk för bedömning med fokus på beteenden:

• klinisk struktur
• kommunikation
• säkerhetstänk

Det minskar risken att studenter bedöms olika beroende på vem som råkar ha tid.

5) “Mikrolärande” kopplat till verkliga VFU-upplevelser

Efter ett krävande VFU-pass kan studenten mata in (anonymiserat) vad som hände och få:

• en kort repetition av relevanta riktlinjer
• 2–3 övningsfrågor
• ett nytt scenario som tränar samma svaghet

Det är ett sätt att förvandla vardagsstress till lärande, istället för att allt glöms bort.

Vanliga invändningar – och vad som faktiskt håller

“AI sänker nivån och gör studenter lata.” Nej. Dålig pedagogik sänker nivån. AI kan höja kraven genom att göra fler moment mätbara: struktur, patientsäkerhet, prioritering och dokumentation.

“Det finns ingen tid, inga resurser.” Just därför behöver vi verktyg som skalar. En bra AI-simulering kan tränas på kvällstid, i små block, och återanvändas över kullar.

“Patientsäkerhet och data – det är för riskabelt.” Det är riskabelt om man blandar in patientdata eller använder otestade system i skarpa lägen. Men utbildning kan byggas med syntetiska fall, anonymiserade dataset och tydliga policies. Det är görbart.

“Det behövs erfarna kollegor – inte teknik.” Sant. Men det är inte ett argument mot AI; det är ett argument för att använda AI för att avlasta och strukturera så att erfarna kollegor kan lägga sin tid där den gör mest nytta: kliniskt omdöme, etik, teamarbete.

Så kan en vårdcentral bli en bättre lärandemiljö med Primärvård 4.0

För vårdcentraler som vill bidra till kompetensförsörjningen utan att bränna ut handledare finns en praktisk väg framåt:

1. Standardisera 10–15 återkommande träningsfall (triage, infektion, diabetes, psykisk ohälsa)
2. Knyt fallen till lokala rutiner (remissflöden, egenvård, uppföljning)
3. Använd AI för feedback på struktur och säkerhetsnät
4. Gör handledning kort men frekvent: 15 minuter per vecka med data från träningen
5. Mät utveckling: färre missade rödflaggor, bättre dokumentationskvalitet, tryggare kommunikation

Det här är Primärvård 4.0 i utbildningsform: teknik som stärker arbetssätt, inte teknik som tar över.

Nästa steg: sluta välja – börja designa

Sverige behöver fler sjuksköterskor och andra välfärdsprofessioner, men vi behöver ännu mer fler som stannar kvar och känner sig trygga. Då räcker det inte att bråka om ett enskilt examinationsmoment.

Min hållning är enkel: behåll den vetenskapliga ryggraden, men gör den kliniskt användbar. AI kan hjälpa oss att bygga examinationsformer som testar både kritiskt tänkande och praktisk skicklighet – och som gör VFU mindre beroende av tur i bemanningen.

Om du jobbar på en vårdcentral eller på ett lärosäte: var skulle en AI-simulering göra mest nytta hos er – i telefontriage, dokumentation eller läkemedel? Svaret säger ofta exakt var glappet mellan studier och yrkesliv är som störst.