Tranexamsyra minskar transfusioner – så skalar vården

Blod är en av sjukvårdens mest begränsade resurser. Varje vinter—och särskilt runt jul och nyår när färre kan ge blod—blir det extra tydligt hur sårbara vi är när lager och logistik pressas. Därför sticker en nyhet från kirurgin ut: i en kanadensisk randomiserad studie minskade tranexamsyra behovet av blodtransfusioner vid större operationer, utan att säkerheten försämrades.

Det låter som “bara” ett läkemedel. Jag tycker det är något mer: ett skolexempel på hur smart, evidensdriven optimering kan frigöra kapacitet i vården. Och det är exakt den typen av kliniska framsteg som AI inom läkemedel och bioteknik kan accelerera—från bättre studiedesign och signalspaning i data till mer precis patientselektion och dosering.

När transfusioner kan undvikas utan ökad risk vinner alla: patienten, operationsprogrammet och blodgivarsystemet.

Varför färre transfusioner spelar större roll än många tror

Färre transfusioner handlar inte bara om kostnader. Det handlar om patientsäkerhet, flöden och robusthet.

Transfusion är inte ”neutral” behandling

Transfusioner räddar liv. Men de är samtidigt förknippade med risker och bieffekter (till exempel immunologiska reaktioner, volymbelastning och i sällsynta fall allvarligare komplikationer). Ju mer vården kan minska transfusioner när det är medicinskt rimligt, desto mer minskar man onödiga risker.

Kapacitet i operationsprogrammet

Varje transfusion innebär mer övervakning, mer provtagning och ofta mer efterarbete. Minskad transfusionsfrekvens kan därför ge:

• Kortare postoperativa vårdflöden för vissa patientgrupper
• Färre avvikelser kopplade till blodhantering
• Stabilare planering vid perioder med ansträngda blodlager

I praktiken är det här en av de där förbättringarna som inte syns i en snygg powerpoint—men som märks i vardagen på avdelningen.

Vad studien säger om tranexamsyra – och varför det är relevant i Sverige

Kärnan i RSS-artikeln är enkel: en randomiserad studie på tio sjukhus i Kanada visade att tranexamsyra inför större operationer gav färre blodtransfusioner jämfört med placebo, utan att tumma på säkerheten. Resultaten presenterades på hematologikongressen Ash.

En detalj i artikeln är extra intressant ur svensk synvinkel: överläkare Agneta Wikman beskriver att vi bör ha liknande riktlinjer inför elektiva operationer i Sverige, och att man ska optimera patienten med bra blod- och järnvärden samt ge tranexamsyra vid blödningsrisk.

Varför Sverige kan vinna på mer standardiserad preop-optimering

Sverige har redan mycket kompetens inom patient blood management, men det är ofta ojämnt implementerat mellan verksamheter. Här finns en tydlig förbättringspotential:

1. Konsekvent screening av anemi och järnbrist i god tid före planerad kirurgi
2. Tydliga indikationer för tranexamsyra i relevanta ingrepp
3. Uppföljning med kvalitetsdata: transfusionsgrad, blödning, komplikationer, återinläggning

Det här är också en tacksam yta för AI: standardisering behöver inte betyda ”one size fits all”. Det kan betyda standardiserade beslutsstöd som anpassar rekommendationer efter patientens riskprofil.

Här kommer AI in: från ”färre transfusioner” till datadriven precision

Tranexamsyra är inte nytt. Det nya är hur vi kan skala rätt användning och samtidigt minska både över- och underbehandling. AI kan bidra på tre konkreta sätt.

1) AI som riskmotor för blödning och transfusionsbehov

Poängen med tranexamsyra är störst när blödningsrisken är relevant. Men blödningsrisk är sällan en enda variabel—den är en cocktail av patientfaktorer, labbvärden, läkemedel, ingreppstyp och tidigare historik.

Ett praktiskt AI-baserat beslutsstöd kan väga in exempelvis:

• Hb och ferritin (och förändring över tid)
• Tidigare transfusioner och blödningsepisoder
• Antikoagulantia/trombocythämmare och utsättningsplan
• Planerad operationstyp och förväntad blödning
• Njurfunktion, ålder, komorbiditet

Svar först: AI är bäst här när den ger en enkel, kliniskt användbar output: låg/medel/hög risk för transfusion och förslag på åtgärdspaket.

2) Smartare studiedesign och snabbare evidensuppdatering

Randomiserade studier är guldstandard. Men de är långsamma, dyra och ofta svåra att generalisera fullt ut.

AI kan hjälpa forskare och läkemedelsutvecklare att:

• Identifiera vilka patientsubgrupper som mest sannolikt har nytta (effektheterogenitet)
• Upptäcka tidiga säkerhetssignaler i större datamaterial
• Simulera olika inklusionskriterier och endpoints innan studiestart

Det betyder inte att AI ersätter RCT—men att den kan göra RCT:er mer träffsäkra och snabbare att planera.

3) Personlig medicin i praktiken: rätt dos, rätt patient, rätt timing

Det är lätt att prata om ”personanpassad behandling” som en vision. Men i operationsvård är det egentligen väldigt konkret: när ska läkemedlet ges, till vem, och i vilken dos?

AI kan koppla ihop:

• Individens blödningsrisk
• Sannolikheten att behöva transfusion
• Sannolikheten för oönskade händelser

…och föreslå ett beslut som är lätt att följa upp.

Min ståndpunkt: om vi ändå har data i journalsystem och kvalitetsregister är det slöseri att inte använda dem för bättre preop-beslut.

Praktisk checklista: så kan en verksamhet implementera tranexamsyra säkert

Det finns en fälla här: när något ”funkar i studier” vill man snabbt göra det till rutin. Men rutin utan struktur ger variation, och variation ger risk.

Här är en enkel implementeringsmodell som fungerar bra i svensk kontext.

Steg 1: Definiera mål och mätetal (innan ni ändrar något)

Sätt 3–5 mätetal som följs månadsvis:

• Andel patienter som får transfusion per ingreppstyp
• Antal erytrocytenheter per 100 operationer
• Postoperativa blödningskomplikationer
• Tromboemboliska händelser (säkerhetsmått)
• Återinläggning inom 30 dagar

Steg 2: Gör tranexamsyra till del av ett ”preop-paket”

Tranexamsyra bör sällan stå ensam. Kombinera den med grundarbete:

• Anemiscreening i god tid
• Järnoptimering vid behov
• Läkemedelsgenomgång (antikoagulantia/trombocythämmare)
• Standardiserad ordinationsmall för tranexamsyra vid definierad risk

Steg 3: Bygg beslutsstöd som är svårt att göra fel i

Det här är den mest underskattade delen. Bra beslutsstöd:

• Dyker upp i rätt steg i flödet (till exempel i operationsanmälan)
• Kräver minimalt klickande
• Förklarar varför en rekommendation ges
• Loggar utfallet så att ni kan lära er

AI behöver inte vara ”stor”. En välkalibrerad prediktionsmodell som förbättrar beslutsstödet med några procentenheter kan göra stor skillnad i volym.

Steg 4: Följ upp och justera – snabbt

Sätt en rytm: 30 dagar, 90 dagar, 180 dagar. Titta på data, justera indikationer, och var transparent med resultaten i teamet.

Vanliga frågor som dyker upp (och raka svar)

”Om tranexamsyra minskar transfusioner, varför ger vi det inte till alla?”

För att nytta beror på risk. Hos låg-riskpatienter kan den absoluta nyttan vara liten, och då blir fokus i stället att undvika onödig läkemedelsexponering och hålla rutiner enkla.

”Hur vet vi att säkerheten verkligen är oförändrad?”

En randomiserad studie med placebo är stark evidens för jämförelse mellan grupper. Men ”säkerhet” behöver alltid följas upp lokalt också—särskilt när man breddar användning till fler patienttyper och fler ingrepp.

”Vad tillför AI jämfört med vanliga riktlinjer?”

Riktlinjer beskriver vad man ska göra generellt. AI kan hjälpa till med vem som har mest nytta, när insatsen ska göras och hur man undviker variation i vardagen.

Nästa steg för AI inom läkemedel och bioteknik: från evidens till vardag

Tranexamsyra-studien är en påminnelse om att förbättringar i vården ofta är ganska jordnära: mindre blödning, färre transfusioner, samma eller bättre säkerhet. Den spännande delen är hur snabbt sådana arbetssätt kan spridas när vi kombinerar klinisk evidens med AI-stödd implementering.

Om du jobbar med läkemedel, medtech eller klinisk utveckling: börja här. Välj ett konkret utfall (till exempel transfusionsgrad), bygg ett datadrivet arbetssätt runt det, och använd AI för att minska variation—inte för att imponera på någon.

Det som avgör om AI blir nyttig i svensk sjukvård är inte hur avancerad modellen är. Det är om den gör att fler patienter får rätt behandling i rätt tid. Vilket område i din verksamhet skulle vinna mest på den typen av precision redan under 2026?