AI inom Life Science

Utmaningar

Life science-sektorn präglas av höga kostnader, långa utvecklingstider och hög risk. Upp till 90% av kliniska prövningar misslyckas i tidigt skede (1). Tidigare och bättre beslutsunderlag är därför avgörande. Samtidigt bromsas AI-omställningen av brist på kvalitativ data, infrastruktur och kompetens, särskilt i mindre bolag. Sveriges strikta krav på dataskydd och etik höjer ribban ytterligare (2). Regelverkens långsamhet skapar osäkerhet kring hur AI ska utvärderas och godkännas, vilket hämmar investeringar (3). Bristen på standarder och gemensamma plattformar försvårar också skalbarhet, särskilt inom bioteknik och diagnostik (4). Därtill finns strukturella hinder: svag samordning mellan akademi, näringsliv och stat, begränsad tillgång till användbar hälsodata och en låg förmåga att kommersialisera forskning (5). Global konkurrens om kapital och talang är hård, medan Sverige halkar efter i att omsätta forskning till marknad. Kompetensbristen är särskilt tydlig inom AI och regulatorik (6), och många initiativ stannar i pilotfas på grund av bristande finansiering och operativ kapacitet (5).

AI-lösningar

AI skapar affärsvärde i hela Life Science-kedjan, från forskning till produktion. I läkemedelsutveckling används AI för att hitta och förbättra lovande substanser, vilket minskar risken för dyra misslyckanden i kliniska prövningar (7). AI snabbar också upp analysen av cellbilder och biologisk data, vilket gör forskningen mer träffsäker (1). Vid individanpassad medicin hjälper AI till att tolka genetisk information och förutsäga hur olika behandlingar påverkar patienter (8). Inom diagnostik byggs nu gemensamma AI-plattformar som möjliggör säker och flexibel användning av flera verktyg i kliniken, oavsett leverantör (4). AI effektiviserar även hanteringen av stora datamängder och hittar mönster i komplex biologisk och kemisk information, vilket påskyndar innovation (5). Inom reglering kan AI minska administrationen genom automatiserad dokumentgranskning. I produktion används AI för att förutse fel, övervaka kvalitet och automatisera kontroller, vilket höjer effektiviteten (5). Tillsammans gör dessa tillämpningar att AI inte bara förbättrar enskilda processer, utan också stärker hela innovationskedjan genom kortare ledtider, minskade kostnader och mer tillförlitliga resultat.

Exempel på AI-tillämpningar

I Sverige finns flera konkreta exempel på hur AI redan skapar affärsnytta inom Life science. I Uppsala har Phenaros utvecklat en plattform som automatiserar laboratoriexperiment och möjliggör realtidsanalys av cellers reaktioner, vilket minskar manuellt arbete och kortar vägen till kliniska prövningar (1). Forskningsinitiativet AID-PM, med aktörer som SciCross, RISE och Högskolan i Skövde, utvecklar AI-metoder för individanpassad medicin, bland annat genom biomarkörananalys och 3D-modeller av mänsklig vävnad. Fokus ligger på transparens, datadelning och lösningar som kan skalas för industriellt bruk (8). Även inom diagnostik byggs öppna digitala plattformar där olika AI-verktyg kan samverka, vilket höjer precisionen och minskar beroendet av enskilda leverantörer (4). AI används också för att effektivisera screening av läkemedel, analysera genetiska data, identifiera biomarkörer och stödja kliniska prövningar genom bättre urval av deltagare och realtidsanalys av patientdata. Flera företag bearbetar dessutom stora forskningsdatabaser med AI för att snabbare upptäcka nya läkemedelskandidater. En central resurs i detta arbete är SciLifeLab, som tillgängliggör både data och AI-verktyg för företag och forskare (5).

Trender och regelverk

AI får en allt större roll i Life science, men utvecklingen sker under skärpta regelverk. EU:s AI Act klassar medicinska AI-system som högrisk, vilket ställer krav på transparens, datakvalitet, riskhantering och mänsklig översyn. Företag som utvecklar AI för läkemedel, produktion eller regulatoriska ändamål måste därför säkerställa att systemen är säkra, validerade och begripliga (9). Den europeiska läkemedelsmyndigheten (EMA) framhåller att AI kan användas genom hela läkemedlets livscykel – från design till säkerhetsuppföljning – men att beslutskritiska tillämpningar kräver särskilt noggrann dokumentation (9). Parallellt driver EU:s läkemedelsstrategi och satsningar på digital infrastruktur fram bättre datatillgång, vilket skapar förutsättningar för bredare AI-användning (4). I Sverige betonar regeringen behovet av satsningar på AI och annan banbrytande teknologi för att stärka forsknings- och innovationskraften (5). Samtidigt är sektorns konkurrenskraft beroende av säkra IT-system, standardiserad datadelning och starkare nationell samverkan. För att Sverige ska nå ambitionen att bli ledande inom Life science krävs också ett tydligt etiskt ansvarstagande som bygger förtroende hos regulatorer, investerare och allmänhet (5).

Källor

(1) Almi. (2025). Almi Invest investerar i AI-driven plattform för läkemedelsutveckling. https://www.almi.se/om-almi/media-och-press/almi-invest/2025/almi-invest-investerar-i-ai-driven-plattform-for-lakemedelsutveckling-/

(2) Lif. (2024). Lif välkomnar AI-kommissionens vision för Sverige som ledande inom artificiell intelligens. https://www.lif.se/nyheter/2024/11/lif-valkomnar-ai-kommissionens-vision-for-sverige-som-ledande-inom-artificiell-intelligens/

(3) Life-Time. (2024). Stark tillväxt i svensk Life Science – men utmaningar kvarstår. https://www.life-time.se/framtidens-medicin/stark-tillvaxt-i-svensk-life-science/

(4) Schrading, J. et al. (2024). Joining Forces for Pathology Diagnostics with AI Assistance: The EMPAIA Initiative. https://arxiv.org/abs/2401.09450

(5) Regeringskansliet. (2025). Kraftsamling för excellens, långsiktig konkurrenskraft och stärkt patientnytta. https://www.regeringen.se/contentassets/091b1598288f4850ad8bff7dcd37ce96/broschyr-a4_life-science_digital_sv_250227.pdf

(6) Vinnova. (2024). Statistik över svenska life science-företag. https://www.vinnova.se/globalassets/publikationer/2024/life-science/vinnova_rapport_life_science_2024_slutversion-241008.pdf?cb=20241014124838

(7) BioStock. (2023). AI som verktyg för läkemedelsutveckling. https://biostock.se/2023/09/ai-som-verktyg-for-lakemedelsutveckling/

(8) Högskolan i Skövde. (2025). AI-driven precisionsmedicin ger skräddarsydda behandlingar. https://www.his.se/forskning/systembiologi/translationell-bioinformatik/ai-driven-precisionsmedicin-ger-skraddarsydda-behandlingar/

(9) European Medicines Agency. (2024). Reflection paper on the use of Artificial Intelligence (AI) in the medicinal product lifecycle. https://www.ema.europa.eu/en/documents/scientific-guideline/reflection-paper-use-artificial-intelligence-ai-medicinal-product-lifecycle_en.pdf