AI inom hälso- och sjukvård

Utmaningar

Svensk hälso- och sjukvård står inför växande krav – en åldrande befolkning, ökade vårdbehov och personalbrist sätter press på vårdens kapacitet och kvalitet. Antalet personer över 80 år beräknas öka med 50 procent till 2031, vilket innebär fler patienter med komplexa vårdbehov och kroniska sjukdomar (1). Samtidigt finns en förväntan på mer individanpassad, snabbare vård och digital tillgänglighet. Resurserna räcker inte till, vårdköer växer och ojämn tillgång till kompetens präglar flera regioner.

Därtill är mängden medicinsk data enorm – från journalsystem, bilddiagnostik och forskning – men mycket är ostrukturerat och underutnyttjat. Här har AI stor potential, men också utmaningar. Införande måste ske med strikt hänsyn till etik, säkerhet och reglering, i en sektor där både GDPR och patientdatalagen ställer höga krav. Bristen på nationell samordning och standarder har lett till att endast 13 procent av de AI-initiativ som identifierats i vården har implementerats i skarp drift (1, 2).

AI-lösningar

AI kan avlasta både kliniskt och administrativt. Bildanalys är ett av de mest mogna områdena, där AI används för att tolka röntgenbilder, mammografier och patologisnitt – ofta snabbare och ibland träffsäkrare än en mänsklig bedömning (3). Prediktiva modeller kan identifiera patienter i riskzon för försämring, till exempel vid sepsis eller hjärtsvikt, vilket möjliggör tidiga insatser och minskad belastning på akutsjukvården (3). NLP (språkteknologi) används för att automatisera journalskrivning och strukturera läkaranteckningar. Forskning pågår där AI analyserar journaldata i stor skala för att förutse vårdförlopp eller upptäcka samband mellan symtom och diagnos (3). Virtuella vårdassistenter och chattbottar används för att guida patienter, göra initial bedömning av symtom (triage) och hänvisa till rätt vårdnivå – tillgängliga dygnet runt (4). Även logistik och planering förbättras med AI: operationsscheman optimeras baserat på historisk data och flöden på sjukhus kan planeras för att minska flaskhalsar (3). Generativ AI börjar testas för att sammanfatta medicinsk forskning, föreslå behandlingsalternativ eller fungera som beslutsstöd – dock alltid med mänsklig översyn och ansvar (3).

Exempel på AI-tillämpningar

I Sverige pågår flera relevanta initiativ. Region Halland och Skåne tillämpar AI för bildanalys och prognoser av vårdbehov (1). Karolinska universitetssjukhuset har testat AI-stöd i akut fasplanering och COVID-radiologi (3). Kry använder AI-baserade triageflöden i sina digitala vårdtjänster, medan Karolinska Institutet i samarbete med Lexplore har visat att ögonrörelsebaserad AI kan screena skolelever för dyslexi betydligt tidigare än traditionella metoder (5). I Göteborg används AI för att modellera energiflöden och patientbelastning i vården – exempel på hur avancerade tekniker från industrin kan tillämpas även i hälsoområdet (6).

Enligt Vårdkartan 2025 är de vanligaste tillämpningarna AI för bilddiagnostik (41 %), följt av administrativa lösningar (30 %) och prediktiv analys (17 %). Samtidigt är tillgången till rätt kompetens och data ett hinder för fortsatt skalning i många regioner (2). Flera ledande aktörer – som Sahlgrenska och Akademiska sjukhuset – samarbetar nu via AI-nätverk och nationella piloter för att dela lärdomar och främja storskalig implementering. Intressant nog är personalens attityd inte ett hinder – i en nationell undersökning uppgav 97 procent av läkare och sjuksköterskor att de ser positivt på AI, främst för att förbättra arbetsmiljön och vårdkvaliteten (1).

Trender och regelverk

Regulatoriskt står vården inför flera skiften. EU:s AI Act klassificerar många medicinska AI-system som “hög risk”, vilket innebär att dessa måste genomgå särskild dokumentation, transparensgranskning och CE-märkning innan de får användas (4). Detta gäller även enligt regelverk som MDR (Medical Device Regulation), där diagnos- och behandlingssystem räknas som medicintekniska produkter. Parallellt pågår arbete inom Socialstyrelsen och SKR för att ta fram riktlinjer för AI-användning i vården – t.ex. för beslutsstöd, ansvarsfördelning och hantering av känsliga data (7).

AI används även för att stödja just detta: anonymisering av patientjournaler, pseudonymisering för forskningsdata och säker informationsdelning är viktiga användningsområden. Regeringen har initierat pilotprojekt, bl.a. inom effektiv intygshantering, för att accelerera utvecklingen (7). Samtidigt ökar användningen av generativ AI snabbt inom vårdmiljöer, vilket skapar behov av tydliga policies – särskilt vad gäller användning i journalskrivning.

Källor

(1) AI Sweden. (2025). Ny kartläggning: Stor ojämlikhet i regionernas AI-arbete inom vården.
https://www.ai.se/sv/nyheter/ny-kartlaggning-stor-ojamlikhet-i-regionernas-ai-arbete-inom-varden

(2) AI Sweden. (2025). Vårdkartan – En kartläggning av svenska regioners AI-initiativ inom vårdsektorn.
https://www.ai.se/sites/default/files/2025-04/vardkartan-rapport-april-2025-v2.pdf

(3) RISE. (n.d.). Dags att släppa in AI i sjukvården – men se upp för fallgroparna.
https://www.ri.se/sv/dags-att-slappa-in-ai-i-sjukvarden-men-se-upp-for-fallgroparna

(4) EU-kommissionen. (2024). AI Act.
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

(5) Karolinska Institutet. (2024). Fångar upp elever som riskerar dyslexi.
https://ki.se/samverkan/industrisamverkan/20-ar-av-innovation-karolinska-institutet/fangar-upp-elever-som-riskerar-dyslexi

(6) AI Sweden. (2024). Building a better energy system with AI.
https://www.ai.se/en/news/building-better-energy-system-ai

(7) Regeringskansliet. (2024). Ökad användning av generativ AI inom offentlig sektor.
https://www.regeringen.se/pressmeddelanden/2024/07/okad-anvandning-av-generativ-ai-inom-offentlig-sektor