Nationellt datautbyte 2026: så lyfter det AI i vården

Det finns ett datum som borde stå på whiteboarden hos varje vårdcentral, varje region-IT och varje life science-team som vill bygga AI på riktig vårddata: 2026-06. Då ska en betaversion av den nationella digitala infrastrukturen för informationsutbyte släppas. Målet är enkelt att säga men svårt att få till: att vårdens system i Sverige faktiskt kan prata med varandra – och på sikt med Europa – i linje med EHDS.

Jag tycker socialministerns formulering träffar rätt: det här är en av vårdens mest underskattade frågor. Inte för att det låter spännande, utan för att nästan allt vi vill uppnå med AI i primärvården (bättre triage, säkrare läkemedel, smartare journalstöd, proaktiv uppföljning) står och faller med om data går att hitta, förstå och dela säkert.

Det här inlägget är en del av serien ”AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0”. Fokus idag: vad den nationella infrastrukturen betyder i praktiken – och hur du som arbetar i primärvård, systemleverantör eller bioteknik/läkemedel kan förbereda dig redan nu.

Vad betaversionen 2026 faktiskt innebär (och inte innebär)

Kort sagt: betaversionen är inte ”en ny journal”. Den är en uppsättning byggstenar, standarder, gränssnitt och stöd som gör att olika journalsystem och vårdapplikationer kan utbyta relevant hälsodata på ett enhetligt sätt.

Enligt den plan som kommunicerats ska:

• Betaversionen komma 2026-06.
• Version 1 komma 2027-06, i takt med att EU:s specifikationer och standarder beslutas.
• EHDS göra datadelning mer eller mindre obligatorisk för medlemsländerna 2029.

Det är en tydlig tidslinje. Men det är också viktigt att ha realistiska förväntningar.

Det du kan räkna med tidigt

Svar först: tidigt får du verktyg och riktning, inte full effekt över en natt.

I praktiken handlar det ofta om att utvecklarportaler och anslutningsstöd blir tillgängliga: dokumentation, implementationsguider, testmiljöer, referensexempel och verksamhetsnära stöd (tänk hur anslutningar till läkemedelslistor har stöttats tidigare). Det låter torrt – men för AI är det guld.

Det du inte ska anta

• Att alla gamla integrationsproblem försvinner automatiskt.
• Att datan blir ”AI-färdig” bara för att den kan delas.
• Att juridik, behörighet och patientens samtycke löser sig utan aktiv design.

Den som tror att infrastrukturen ensam skapar nyttan kommer bli besviken. Nyttan uppstår när vårdgivare, leverantörer och verksamhet anpassar arbetssätt och datakvalitet.

Varför detta är en AI-fråga för primärvården (inte bara IT)

Svar först: AI i primärvård behöver kontinuitet, kontext och kvalitet – och det får du bara när dataflödena fungerar mellan vårdgivare.

Primärvården sitter på en särskild typ av problem:

• Patienten rör sig mellan kommun, region och privata aktörer.
• Symtombilden är ofta ospecifik.
• Läkemedel, provsvar och tidigare bedömningar är utspridda.

När data saknas blir AI antingen försiktig till ointresse (”kan inte avgöra”) eller riskabel (för många antaganden). När data är sammanhållen kan AI däremot bli praktiskt användbar.

Tre konkreta AI-scenarier som blir realistiska

1. AI-stödd triage med faktisk bakgrund
   Ett triageverktyg som ser senaste provsvar, aktuell läkemedelslista och nyliga vårdkontakter ger färre felprioriteringar än ett som bara läser en chatt.

2. Säkrare läkemedelsbeslut i vardagen
   Interaktionskontroller och dosvarningar blir mer träffsäkra när de baseras på uppdaterad och komplett medicineringsbild, inte på fragment.

3. Journalstöd som minskar dubbelarbete
   Sammanfattningar, problem-listor och uppföljningsförslag blir mer relevanta när AI:n kan se vårdhistorik över huvudmannagränser.

Här kommer en mening som tål att citeras: ”AI utan interoperabilitet är bara smarta gissningar.”

EHDS och svensk interoperabilitet: nyttan sitter i detaljerna

Svar först: EHDS sätter press på Sverige att standardisera informationsutbyte, och det är bra – men det kräver att vi tar datastyrning på allvar.

EHDS (European Health Data Space) handlar om att hälsodata ska kunna användas och delas säkert i EU, både för primäranvändning (direkt vård) och i många fall även för sekundära syften (forskning, innovation, uppföljning). För svensk primärvård betyder det att ”frivillig samverkan” inte längre räcker.

Vad som ofta går fel när man standardiserar

Jag har sett samma mönster i digitaliseringsprojekt (inte bara vård): man fokuserar på tekniken och glömmer att datan är en verksamhetsprodukt.

Typiska fallgropar:

• Otydliga definitioner: Vad räknas som ”aktuella problem”? Vad är ett ”besök”?
• Bristande struktur: Fri text dominerar när AI egentligen behöver kodad information (men också kan dra nytta av text om den är konsekvent).
• Kvalitet utan ägare: Ingen känner ansvar för att diagnoskoder, läkemedel och mätvärden faktiskt håller ihop.

Vad du vill se i en lyckad implementation

• En gemensam miniminivå för struktur (t.ex. problem, läkemedel, allergier, provsvar).
• Spårbarhet: varifrån kommer uppgiften, när uppdaterades den, av vem.
• Behörighet och loggning som är designade för klinisk vardag.

För AI är spårbarhet och uppdateringslogik inte ”nice to have”. Det avgör om en modell kan få användarnas förtroende.

Så påverkas läkemedel och bioteknik: från datasilos till snabbare lärande

Svar först: när vårddata kan flöda säkert och standardiserat blir det lättare att hitta signaler, mäta effekt och bygga kliniskt relevanta AI-modeller.

Kopplingen till kampanjen ”AI inom läkemedel och bioteknik” är rak: bättre dataflöden i vården skapar bättre underlag för allt från farmakovigilans till patientselektering och uppföljning av behandlingsutfall.

Exempel: RWE och uppföljning efter lansering

När ett läkemedel väl är ute i kliniken vill både vård och industri förstå:

• Fungerar behandlingen i ”verkligheten” för olika patientgrupper?
• Vilka biverkningsmönster syns tidigt?
• Hur ser följsamheten ut över tid?

Om data är fragmenterad blir analysen dyr, långsam och ofta osäker. Om data är standardiserad och åtkomlig under tydliga regelverk kan man bygga mer robusta pipeline:er för real world evidence och bättre riskuppföljning.

Exempel: AI för kliniska studier (utan att störa vården)

Med bättre interoperabilitet kan man i större utsträckning:

• identifiera möjliga studiedeltagare baserat på definierade kriterier
• minska manuell screening
• följa upp endpoints med mindre administrativt släp

Det betyder inte ”mer data till alla”. Det betyder rätt data till rätt aktör, med rätt kontroll.

Praktisk checklista för vårdcentraler och leverantörer 2025–2027

Svar först: börja med datakvalitet, arbetsflöden och governance – då blir anslutningen till infrastrukturen en accelerationspunkt, inte ett kaos.

Det är 2025-12-21 idag. Betan kommer 2026-06. Det är inte långt bort om du räknar kvartal, upphandlingar och testperioder.

För vårdcentralens verksamhet (chef, medicinskt ansvarig, kvalitetsansvar)

1. Kartlägg era dataflöden: var uppstår dubbelregistrering? var saknas information mest?
2. Sätt en enkel datastandard internt: hur dokumenteras problem, allergi, läkemedelsändring, vitalparametrar?
3. Välj 1–2 AI-nära användningsfall kopplade till patientnytta (t.ex. läkemedelssäkerhet eller uppföljning av kroniska patienter).
4. Förbered förändringsledning: AI och interoperabilitet är 30% teknik och 70% beteenden.

För systemleverantörer och IT

1. Planera för anslutningstest tidigt: bygg tid in i roadmap 2026-01 till 2026-06.
2. Gör datamodellerna begripliga: mappa lokala fält till standarder och dokumentera antaganden.
3. Bygg för spårbarhet: metadata om källa och aktualitet ska följa med.
4. Designa behörighet “default säkert”: minsta privilegium, tydliga loggar, enkel uppföljning.

För life science-team (AI, data science, medicinska team)

1. Förbered modellstrategi för heterogen data: även med standarder kommer variation finnas.
2. Bygg “human-in-the-loop” från start: kliniker ska kunna förstå och korrigera.
3. Prioritera mätbar nytta: t.ex. minskad tid till korrekt läkemedelslista, färre återbesök, bättre följsamhet.

En praktisk tumregel jag gillar: om du inte kan mäta effekten i en vårdcentral på 90 dagar, är caset för diffust.

Vanliga frågor från primärvården (och raka svar)

Blir AI enklare att införa när datan delas nationellt?

Ja, men bara om datan är strukturerad och styrd. Nationell delning minskar integrationströsklar, men AI behöver fortfarande tydliga definitioner, kvalitet och klinisk förankring.

Kommer detta minska administrationen?

Det kan det, men först när arbetsflödena ändras. Om personalen fortfarande måste jaga information i tre system, blir vinsten liten. När informationen samlas och återanvänds, då frigörs tid.

Är det här säkert ur integritetsperspektiv?

Det kan vara säkrare än dagens lapptäcke. Standardiserade behörigheter, loggning och spårbarhet kan minska skuggintegrationer och manuella nödlösningar. Men det kräver att säkerhet byggs in från början.

Nästa steg: gör interoperabilitet till en AI-strategi

Sveriges nationella digitala infrastruktur för informationsutbyte är inte en teknisk detalj i marginalen. Den är en förutsättning för att AI i primärvård ska bli något annat än piloter och punktinsatser.

Om du jobbar på en vårdcentral: börja prata om data som en del av patientsäkerheten, inte bara dokumentation. Om du är leverantör: bygg för standarder och spårbarhet som om EHDS-deadlinen redan vore här. Om du är i läkemedel eller bioteknik: förbered arbetssätt som kan omsätta bättre dataflöden till tydlig klinisk nytta.

När betan landar 2026-06 kommer vissa organisationer säga ”nu börjar vi”. De som får mest effekt är de som redan då kan säga: ”vi är redo att ansluta – och vi vet exakt vilket problem vi löser med AI när datan börjar flöda.”