AI för säkrare läkemedelslager när regioner tar hem ansvaret

När Region Östergötland väljer att säga upp sin externa läkemedelsleverantör och i stället bygga större läkemedelslager vid sjukhusen, är det inte bara en upphandlingsfråga. Det är en tydlig signal om att läkemedelsförsörjning blivit en beredskapsfråga – och att regionerna behöver bättre kontroll över flöden, nivåer och risk.

Jag gillar den här typen av beslut av en enkel anledning: det tvingar fram en mer vuxen diskussion om hur vi faktiskt säkrar tillgången på läkemedel när världen blir stökigare, leveranstider varierar och efterfrågan svänger. Men jag tycker också att många gör en miss: de tror att större lager automatiskt betyder bättre beredskap. Det kan stämma – men bara om lagret styrs smart.

Det är här AI kommer in. AI i lagerhantering och supply chain kan ge regioner en praktisk fördel: tidigare varningar, bättre prognoser och mer träffsäkra beställningar. Resultatet är färre bristsituationer, mindre kassation och en robustare vardag för vården.

Varför tar regioner hem läkemedelsförsörjningen?

Kärnan är kontroll. När regionen äger lagerstrategin och styr distributionen närmare verksamheten får man kortare beslutsvägar, tydligare prioriteringar och bättre beredskap för störningar.

I Östergötlands fall handlar förändringen om att regionen väljer att sköta lagerhantering och distribution av läkemedel själva och inte förlänga avtalet med nuvarande extern leverantör. I artikeln lyfts också kopplingen till nya lagkrav om höjd beredskap som träder i kraft nästa år, där större lager vid sjukhus ses som en del av omställningen.

Det här passar in i en bredare trend i Sverige: regioner och myndigheter rör sig från ”effektivitet som enda mått” till balans mellan effektivitet, patientsäkerhet och försörjningstrygghet. Och i december 2025, med flera år av periodiska brister bakom oss (inte minst inom antibiotika, anestesiläkemedel och vissa onkologiläkemedel), är tålamodet för ad hoc-lösningar ganska lågt.

Den gamla principen: minimera lager

Många organisationer har historiskt drivit en princip om att lager är ”dyrt” och att man ska hålla nivåerna låga. Det är logiskt i stabila kedjor. Men sjukvårdens läkemedelsflöden är sällan stabila:

• Förbrukning kan ändras snabbt (t.ex. influensatopp, nya behandlingsriktlinjer, vårdplatsläge).
• Tillgång kan påverkas av tillverkningsstopp, parallellhandel och råvarubrist.
• Vissa läkemedel har kort hållbarhet och kräver kylkedja.

Med andra ord: låg lagernivå + hög osäkerhet = brist som standardläge.

Större lager löser inte allt – utan bättre styrning

Det direkta svaret: större lager minskar risken för akuta stopp, men kan öka svinn och kapitalbindning om det hanteras slarvigt.

När man bygger upp lager lokalt vid sjukhus uppstår tre klassiska problem:

1. Överlager i ”trygghetsläkemedel” (man beställer för mycket av det man är rädd att bli utan).
2. Underlager i ”tysta bristläkemedel” (de som sakta tickar ner utan att någon ser det i tid).
3. Kassation när läkemedel passerar utgångsdatum eller inte hinner användas.

Det är därför jag menar att regionernas hemflytt av läkemedelsförsörjning nästan kräver nästa steg: datadriven styrning med AI-stöd.

Vad AI faktiskt gör i lageroptimering

AI handlar här inte om science fiction. Det handlar om att använda maskininlärning och statistiska modeller för att svara på vardagsfrågor som annars blir gissningar:

• Hur mycket kommer vi att förbruka per vecka på varje enhet?
• Vilka produkter har störst risk för brist kommande 30–90 dagar?
• När ska vi beställa för att minimera både brist och kassation?
• Hur ska vi omfördela mellan sjukhus och enheter när något tar slut?

En bra tumregel: AI är som en extra planerare som aldrig blir trött och som ser mönster i tusentals rader historik.

Så kan AI minska läkemedelsbrister i praktiken

Det viktigaste är att fokusera på tre AI-områden som ger effekt snabbt i regional läkemedelslogistik.

1) Efterfrågeprognoser på artikelnivå (inte bara totalvolym)

Direkt svar: AI gör bättre prognoser när efterfrågan är ”spikig”, säsongsberoende eller påverkas av kliniska händelser.

Traditionella metoder (som glidande medelvärden) funkar dåligt när förbrukningen plötsligt ändras. Inom vården händer det ofta. AI-modeller kan i stället väga in:

• historisk uttagstakt per avdelning
• säsong (t.ex. vintertoppar)
• kalender (helger, semesterperioder)
• vårdproduktion (operationer, beläggningsgrad)
• behandlingsförändringar (nytt läkemedel in, gammalt ut)

Konkreta KPI:er att styra mot när ni inför AI-prognoser:

• servicegrad (%) per kritisk artikel
• antal bristtillfällen per månad
• kassationsgrad (värde/volym)
• ledtid från beställning till påfyllt lager

2) Riskprediktion: tidig varning innan hyllan är tom

Direkt svar: AI kan flagga risk veckor i förväg genom att kombinera lagernivå, uttagstakt och leveransosäkerhet.

I en regionmiljö finns ofta data som redan kan användas:

• ERP/inköpssystem (beställningar, leveranser)
• lagertransaktioner (in/ut)
• förbrukning per kostnadsställe
• avvikelsesystem (ersättningsordinationer, restnoteringar)

AI kan generera en riskpoäng per artikel och föreslå åtgärd: tidigarelägg beställning, byt leverantör/packstorlek, säkra substitut eller omfördela inom regionen.

Det här är särskilt relevant när regionen bygger större sjukhuslager: då vill man använda volymen som en buffert, men ändå undvika panikbeställningar.

3) Optimerade beställningspunkter och säkerhetslager

Direkt svar: AI kan räkna fram säkerhetslager som är dynamiskt, inte statiskt.

Många har fortfarande säkerhetslager satta som ”två veckor för allt”. Det låter enkelt men är dyrt och ibland farligt. Två veckor är för lite för vissa artiklar (lång ledtid, hög variation) och för mycket för andra (kort hållbarhet, låg variation).

Med AI-stöd kan regionen arbeta med:

• differentierad lagerstrategi (A/B/C-klassning, kritikalitet)
• dynamiska reorder points baserat på faktiskt beteende
• målkonfliktstyrning: minimera brist och minimera kassation

Snippet-värd formulering: Beredskap är inte att ha mest möjligt på hyllan – det är att ha rätt sak på rätt plats vid rätt tidpunkt.

Datagrunden: det många underskattar

Direkt svar: det går att börja med AI utan perfekta data, men ni måste vara brutalt tydliga med datastyrning.

De vanligaste hindren i regional läkemedelslogistik är:

• olika artikelregister/benämningar mellan enheter
• brist på enhetliga masterdata (förpackningsstorlekar, substitutionsregler)
• transaktionsdata som saknar kontext (varför ökade uttaget?)
• manuell hantering som inte lämnar spår

Min erfarenhet är att regioner vinner mest på att starta med två parallella spår:

1. Snabbt pilotspår med 50–200 kritiska artiklar där man kan visa effekt inom 8–12 veckor.
2. Masterdata-spår där man förbättrar artikelhierarki, enhetskopplingar och kvalitetsregler.

AI-projekt som bara gör spår 2 tenderar att fastna. AI-projekt som bara gör spår 1 skalar inte. Ni behöver båda.

Vanliga frågor från verksamheten (och raka svar)

“Behöver vi AI om vi ändå bygger större lager?”

Ja, om målet är färre brister utan att kassationen skenar. Större lager ger buffert, AI gör bufferten effektiv.

“Är det här ett IT-projekt?”

Nej. Det är ett försörjnings- och patientsäkerhetsprojekt med IT som möjliggörare. Ägarskapet bör ligga nära läkemedelsförsörjningen, inte i en ren teknikfunktion.

“Hur mäter vi att det fungerar?”

Sätt mål på bristtillfällen, servicegrad och kassation – och följ dem veckovis. Om ni bara tittar årsvis hinner ni missa mönster.

Så kommer ni igång: en enkel plan för 90 dagar

Direkt svar: börja smalt, mät hårt, skala kontrollerat.

1. Välj en pilotportfölj: kritiska läkemedel med historiska brister eller hög klinisk risk (t.ex. anestesi, antibiotika, akuta antidoter).
2. Bygg en minimal datapipeline: daglig export av lager, uttag och beställningar.
3. Skapa en “bristpanel”: risklista, rekommenderad åtgärd, ansvarig person, deadline.
4. Testa tre åtgärdstyper: tidigareläggning, omfördelning inom region, substitutionsplan.
5. Gör resultat synliga: brist/ej brist, kassation, tidsåtgång för farmaci/logistik.

När piloten visar effekt blir den interna diskussionen mycket enklare: då pratar man inte längre om ”AI som idé”, utan om ett nytt arbetssätt.

Vad Östergötlands beslut betyder för AI inom logistik och supply chain

Östergötlands hemflytt av läkemedelsförsörjningen pekar mot ett skifte: regionerna tar större operativt ansvar för sin supply chain. Det gör också att AI blir mer relevant, inte mindre. När ansvaret flyttar in behöver regionen verktyg som klarar vardagens variation, och som kan stå emot framtidens störningar.

Min ståndpunkt är tydlig: om vi menar allvar med beredskap i svensk hälso- och sjukvård måste vi sluta nöja oss med ”större lager” som enda svar. Vi behöver AI-stödd lageroptimering, prediktiv analys och bättre beslutsstöd – annars flyttar vi bara problemen från en leverantör till en intern organisation.

Vilken del av er läkemedelslogistik skulle ge störst effekt att AI-stödja först: prognoser, riskvarning eller omfördelning mellan sjukhus?