Artificiell intelligens har på kort tid etablerat sig som ett av de mest omskrivna teknikområdena inom hälso- och sjukvård samt life science. Nästan dagligen möts vi av rubriker som ”AI överträffar läkare i att upptäcka cancer”, ”AI halverar tiden för läkemedelsutveckling” eller ”AI löser diagnostikens flaskhalsar”.
Men bakom rubrikerna finns en mer komplex verklighet. Samtidigt som tekniken erbjuder enorm potential för att förbättra patientsäkerhet, effektivitet och innovation, finns fortfarande stora frågetecken: Är vi redo att använda AI på riktigt i vården? Har vi den infrastruktur och de regelverk som krävs för att säkra tillförlitlighet och förtroende? Och kanske viktigast, vad är hype, och vad är verklig nytta här och nu?
Varför AI nu når vården på allvar
AI har funnits i olika former i decennier, men först nu är tekniken mogen att på allvar förändra vården. Tre faktorer ligger bakom detta genombrott. För det första har mängden tillgänglig data ökat exponentiellt, elektroniska patientjournaler, bilddiagnostik, genetiska data och sensorer genererar idag mer information än någon människa kan överblicka.
För det andra har datorkraften ökat kraftigt, med kraftfulla GPU:er och molnbaserade lösningar som gör det möjligt att träna avancerade modeller på kort tid. För det tredje har algoritmerna förbättrats markant, särskilt inom djupinlärning, där AI-modeller blivit dramatiskt bättre på att identifiera mönster i komplexa dataset. Tillsammans har dessa framsteg banat väg för ett brett spektrum av AI-tillämpningar inom vården, från mer träffsäkra diagnoser till effektivare logistik.
Tre centrala användningsområden där AI redan skapar värde
1. Diagnostik och bildanalys
AI-system kan analysera röntgenbilder, MR, CT och patologisnitt med imponerande precision. Studier visar att AI kan identifiera tidiga stadier av sjukdomar som lungcancer, bröstcancer och ögonsjukdomar, ibland lika bra eller bättre än erfarna radiologer.
Nyckeln här är inte att ersätta läkare, utan att fungera som beslutsstöd: att flagga avvikelser, prioritera de mest kritiska fallen och avlasta läkare från rutinmässig bildgranskning. Det kan frigöra tid för kliniskt arbete där den mänskliga kompetensen behövs som mest.
2. Läkemedelsutveckling och kliniska prövningar
Att utveckla ett nytt läkemedel tar i snitt 10–12 år och kostar miljardbelopp. AI kan snabba upp flera steg:
- Identifiera molekyler med hög potential,
- Förutsäga toxicitet och biverkningar,
- Analysera data från kliniska prövningar i realtid.
Exempel: under covid-19-pandemin användes AI för att analysera befintliga substanser och identifiera kandidater för omprövning. Denna typ av återanvändning av läkemedel kan spara både tid och resurser.
3. Patientnära vård och logistik
AI får en allt större roll i patientnära vård och vårdlogistik, inte minst genom att bidra till mer proaktiva och personcentrerade arbetssätt. Tekniken används bland annat för att förutse risken för återinläggning, transkribera journalanteckningar, optimera schemaläggning och resursfördelning, samt analysera data från kroppsburen teknik. Det senare kan exempelvis hjälpa till att identifiera tidiga tecken på försämring hos kroniskt sjuka patienter och därigenom möjliggöra snabbare insatser och bättre kontinuitet i vården.
Men varför går det så långsamt?
AI i vården lovar mycket och resultaten från pilotprojekt visar att tekniken fungerar. Ändå ser vi få breda implementationer. Det är inte tekniken som är hindret, utan allt som omger den. Datakvaliteten är ett första problem. Patientdata är ofta fragmenterad, ofullständig eller inkonsekvent och AI är aldrig bättre än datan den tränas på. Utan en robust informationsstruktur riskerar vi att bygga smarta system på osäker grund.
Regelverken är en annan utmaning. Inom life science ställs höga krav på spårbarhet, validering och dataintegritet. När AI-modeller är adaptiva och föränderliga blir dessa krav svåra att översätta. Hur validerar man något som lär sig över tid?
Tilliten är också avgörande. Varken läkare eller patienter accepterar beslut som inte går att förklara. AI som fungerar som en “svart låda” hör inte hemma i kliniken, vi behöver system som är begripliga, transparenta och ansvarsbärande.
Och så har vi kulturen. Vården rör sig långsamt, med rätta. Nya teknologier kräver evidens, utbildning och förankring. Men det innebär också att vi riskerar att hamna efter, inte för att tekniken inte finns, utan för att vi inte har förändrat tillräckligt omkring den. Det är alltså inte en fråga om vad AI kan göra utan om vi är beredda att anpassa vår infrastruktur, våra regelverk och vårt tänkande för att faktiskt ta tekniken i bruk. På riktigt. I vardagen. Där den kan göra verklig skillnad.
Hype vs verklighet
AI lyfts ofta fram som en lösning på vårdens mest akuta utmaningar, ibland nästan som en mirakelkur. Men för att förstå teknologins verkliga potential måste vi skilja mellan det som fungerar i kontrollerade forskningsmiljöer och det som faktiskt går att införa i klinisk vardag.
Ta diagnostik som exempel. Påståendet att AI kan ersätta läkare låter dramatiskt, men missar det väsentliga: AI kan visserligen ge starkt beslutsstöd, men det mänskliga omdömet är fortfarande avgörande. Helhetsbedömningar, etiska överväganden och patientkommunikation är inte något vi enkelt automatiserar.
Likaså inom läkemedelsutveckling. Visst kan AI förkorta vissa moment, som att identifiera potentiella molekyler eller analysera stora mängder data. Men hela utvecklingskedjan, från preklinisk forskning till godkännande, är fortfarande beroende av rigorösa prövningar och långsiktig validering. Och när det talas om AI som lösningen på vårdens resursbrist behöver vi tänka ett extra varv. Tekniken kan effektivisera men bara om den implementeras med rätt infrastruktur, tillgång till relevanta data och stark förändringsledning. Utan det riskerar vi att skapa fler flaskhalsar än vi löser.
AI är ett kraftfullt verktyg. Men i vården behöver det användas med systemförståelse, långsiktighet och respekt för det kliniska sammanhanget. Då kan det göra verklig skillnad, inte som en ersättning, utan som en möjliggörare.
Rapport: Study on the deployment of AI in healthcare
En ny rapport från EU-kommissionen, framtagen av PwC och Open Evidence, ger en bred och nyanserad bild av hur artificiell intelligens håller på att ta plats i hälso- och sjukvården och varför utvecklingen fortfarande präglas av mer potential än genomslag. Trots omfattande tekniska framsteg och ett växande utbud av tillgängliga AI-lösningar är införandet i klinisk praxis fortsatt begränsat. Rapporten tydliggör både de strukturella hinder som bromsar utvecklingen, och de förutsättningar som behöver vara på plats för att AI ska kunna bidra till en mer tillgänglig, jämlik och hållbar vård.
AI har redan visat sig kunna avlasta vården på flera håll i världen. Från att korta ledtider inom diagnostik till att frigöra tid från administration, förbättra resursanvändning och underlätta triage. Exempel från sjukhus i bl.a. USA, Norge, Israel och Spanien visar hur rätt AI-verktyg i rätt sammanhang, kan ge konkreta förbättringar i flöden, beslut och arbetsmiljö.
Men rapporten visar också varför utvecklingen går långsamt. Bland flaskhalsarna märks bland annat:
- Brist på interoperabilitet och gemensamma datastandarder
- Teknisk sårbarhet och svårigheter att validera AI-system i olika kontexter
- Fragmenterad lagstiftning – trots nya initiativ som AI Act och EHDS
- Organisatoriska hinder, som låg digital mognad eller otydligt ägarskap
- Skepsis och låg tillit, både från patienter och professionen
Samtidigt pekar rapporten på att EU, som helhet, har ett ansvar, och en möjlighet att ta ledartröjan i hur vi skalar upp AI på ett säkert, etiskt och värdeskapande sätt. Det kräver dock ett systemperspektiv, och att teknikfrågan alltid hänger ihop med frågor om arbetsmiljö, kompetens, tillit och process.
Vad krävs för att ta AI från pilot till vardag?
För att AI ska bli en etablerad del av vårdens arbetssätt och inte bara punktvisa initiativ, krävs ett helhetsgrepp:
1. Datainfrastruktur
- Här kommer förordningen EHDS in som skulle kunna lösa dessa problem och inom Sverige finns en relativt uppbyggd infrastruktur jämför med andra länder
- Bygga nationella och regionala plattformar för säker delning av hälsodata.
- Standardisera format och metadata för att möjliggöra interoperabilitet.
2. Regulatoriska ramverk anpassade för AI
- EU:s AI-förordningen (AI Act) och FDA:s CSA -initiativ (Food and Drug Administrations initiativ: “Computer Software Assurance for Production and Quality System Software”) är steg i rätt riktning, men behöver översättas till praktiska metoder för validering och drift.
- Krav på ”förklarbar AI” blir avgörande för att skapa förtroende.
3. Tvärdisciplinära team
- AI-projekt måste drivas i samarbete mellan experter inom dataanalys, kliniker, regulatoriska experter och patienter.
- Utan klinisk förankring riskerar tekniken att bli oanvändbar i vardagen.
4. Förtroende och etik
- Transparens kring hur data används och hur modeller tränas.
- Etiska riktlinjer för att undvika bias och diskriminering.
- Patientkommunikation: AI får inte upplevas som ”ett beslut taget av en maskin”.
Slutsats
AI kan förbättra diagnostik, läkemedelsutveckling och vårdlogistik. Men den stora utmaningen ligger inte i algoritmerna utan i datan, regelverken, kulturen och förtroendet. För att AI verkligen ska leverera värde i vården krävs att vi går bortom hypen och bygger en robust infrastruktur för implementering. Det handlar om att inte se AI som en ersättare för människor, utan som ett verktyg som förstärker den mänskliga kompetensen.
Så länge vi förstår begränsningarna och arbetar systematiskt med kvalitet, etik och compliance, kan AI bli en av de viktigaste katalysatorerna för en mer jämlik, säker och effektiv vård. Den verkliga frågan är därför inte längre om AI kommer in i vården utan hur snabbt vi är beredda att släppa in den på riktigt och vilka utmaningar vi vill lösa med den.
