🇸🇪 Så testar amerikanska VA AI – och lärdomar för svenska vårdcentraler - Sweden

AI i primärvården: vad USA:s VA kan lära Sverige

När USA:s Veterans Affairs (VA) – världens största integrerade vårdsystem med över 9 miljoner patienter – börjar arbeta systematiskt med AI, är det värt att lyssna. De har enorm datamängd, komplexa vårdbehov och hårt pressad personal. Känns det bekant från svensk primärvård?

Här är saken: VA använder redan AI för att avlasta läkare, få bättre koll på läkemedel, använda bilddiagnostik smartare och minska administrativt krångel. Precis de utmaningar som svenska vårdcentraler brottas med varje dag.

I den här artikeln, som del av serien "AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0", tar jag VA:s sätt att testa AI och översätter det till en konkret karta för svenska vårdcentraler som vill gå från pilotprojekt till faktisk nytta i vardagen.

1. Hur VA testar AI – och varför deras angreppssätt fungerar

Kärnan i VA:s strategi är enkel: AI testas där nyttan är tydlig, risken hanterbar och datan relativt mogen.

Dr Carolyn Clancy beskriver hur VA fokuserar på fyra områden:

innovation i vårdflöden och vårdleverans
bättre synlighet kring läkemedel
smartare användning av medicinsk bilddiagnostik
minskad administrativ börda

Det här är exakt de områden där svensk primärvård har mest att vinna.

Praktiskt: så tänker VA kring piloter

VA gör inte "AI för AI:s skull". De börjar med frågor som:

Vilket konkret problem vill vi lösa för patient eller personal?
Vilka data har vi redan, och hur strukturerade är de?
Hur kan vi mäta skillnaden – i tid, kvalitet, säkerhet eller upplevelse?

Sedan kör de kontrollerade tester, ofta i begränsade miljöer, med:

tydliga etiska ramar
krav på spårbarhet (varför föreslog AI:t X?)
jämförelse mot standardarbetssätt

Lärdom för svenska vårdcentraler: sluta starta i tekniken. Börja i listan över era största irritationer: telefonköer, journaldokumentation, läkemedelsgenomgångar, uppföljning av kroniker. Välj en punkt, inte sju.

2. Läkemedel: från osynliga risker till proaktiv överblick

Läkemedelslistan är en tickande riskbomb i både USA och Sverige. Många vårdcentraler sitter med patienter som:

har flera förskrivare
hämtar ut läkemedel oregelbundet
har gamla ordinationer kvar i systemet

VA använder AI för att få "medication visibility" – alltså bättre sikt i ett stökigt läkemedelslandskap.

Hur ett AI-stöd för läkemedel skulle kunna fungera på en svensk vårdcentral

Ett AI-stöd kan till exempel:

flagga potentiella interaktioner som faktiskt är relevanta i den patientens situation
upptäcka dubbelförskrivningar över journalsystem och vårdgivare
identifiera patienter med hög risk för biverkningar eller återinläggningar
föreslå vilka patienter som bör kallas för strukturerad läkemedelsgenomgång

Det här handlar inte om att AI ska bestämma behandlingen, utan om att:

"AI fungerar som ett extra par ögon som aldrig tröttnar – men läkaren håller i ratten."

Konkret exempel i svensk primärvård

En vårdcentral med 11 000 listade patienter lägger idag kanske:

3–5 minuter extra per komplex patient bara på att reda ut läkemedel
tid i efterhand på att hantera biverkningar och missförstånd

Med ett AI-verktyg som förbereder läkemedelsbilden innan patienten kliver in kan du:

spara 1–2 minuter per besök i snitt
fokusera samtalet på mål, följsamhet och oro – istället för ren detektivarbete

Om läkare och sjuksköterskor tillsammans gör 200 patientmöten/dag kan detta i teorin frigöra 3–5 timmar per dag. Även om bara hälften realiseras pratar vi om en betydande avlastning.

3. Bilddiagnostik och AI: vad har det med vårdcentraler att göra?

VA arbetar mycket med att korsanvända bilddiagnostik – till exempel att ett AI kan upptäcka både hjärt- och lungsignaler i samma röntgenbild. I svensk primärvård gör vi inte så mycket avancerad bilddiagnostik själva, men det finns två tydliga spår där AI redan idag är högst relevanta.

a) AI-baserad triage och remisskvalitet

Även om bilderna tas på sjukhus kan ett AI-stöd på vårdcentralen:

hjälpa till att formulera bättre, mer träffsäkra remisser
stötta i val av rätt undersökning baserat på symtom och anamnes
analysera inkommande svar och strukturera dem i journalen

Resultat:

färre kompletteringar från röntgen/andra kliniker
kortare väntetider för patienten
mindre tid på att läsa långa, ostrukturerade svarstexter

b) Enkla bildstöd i primärvården

Flera AI-verktyg för enklare bilddiagnostik är på väg in i primärvården, till exempel:

bedömning av hudförändringar (som stöd, inte diagnos)
analys av sårbilder över tid
stöd vid ögonbottenfoto i diabetesuppföljning

Nyckeln, precis som VA betonar, är att:

definiera vad AI får och inte får göra
ha klara rutiner för när mänsklig specialist alltid tar över

För svenska vårdcentraler är detta en del av Primärvård 4.0: smarta stöd nära patienten utan att tappa medicinsk kontroll.

4. Minska administrativ börda – där AI gör störst skillnad snabbt

Om du frågar svensk vårdpersonal vad de hoppas på från AI får du ofta samma svar som VA:s läkare: "Ta bort administrationen."

Här är de områden där både VA och svenska vårdcentraler kan få snabb effekt:

Journaldokumentation med AI

AI kan redan idag:

omvandla samtal (ljud) till strukturerad journaltext
sammanfatta tidigare vårdkontakter inför besöket
föreslå rubriker och ICD/KVÅ-koder

Det här kräver förstås:

tydlig granskning av läkaren innan signering
lokala rutiner kring sekretess och datalagring

Men i praktiken har många piloter visat:

30–50 % kortare tid per anteckning
färre sena kvällar med "efterjobb" i journalen

AI-stöd för patientkommunikation och tidsbokning

I vår serie "AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0" återkommer vi ofta till:

smart tidsbokning med AI, där rätt patient hamnar på rätt typ av besök
chattbotar som klarar enkla frågor (receptförnyelse, intyg, egenvårdsråd)
triageverktyg som strukturerar patientens beskrivning innan vårdpersonal tar över

VA:s arbete visar att

"AI fungerar bäst när den tar bort monotont arbete – inte när den försöker ersätta mötet mellan patient och vårdpersonal."

Det här bör vara ledstjärnan också i svensk primärvård.

5. Säkerhet, etik och samarbete med tech – vad VA lär oss

VA befinner sig i ett tungt reglerat system, precis som svensk offentligt finansierad vård. Trots det går de vidare med AI, men med tre tydliga principer som svenska vårdcentraler och regioner borde kopiera.

1. Människan är alltid ansvarig

AI får stödja beslutsfattande, men inte ta det formella beslutet. Journalen ska alltid tydligt visa:

vad som kommer från AI
vad vårdpersonalen själv har bedömt

Det gör både medicinsk revision och patientsäkerhet betydligt enklare.

2. Transparens och spårbarhet

VA arbetar mot att:

kunna förklara varför AI föreslog en viss åtgärd
logga användning av AI, så att man kan analysera fel och mönster

För svenska vårdcentraler innebär det att alla seriösa leverantörer av AI-lösningar måste kunna svara tydligt på frågor om:

datakällor
modellens begränsningar
hur bias hanteras

3. Strukturerad samverkan med techsektorn

I VA:s dialog med techbolag återkommer samma krav:

börja i kliniska behov, inte i tekniska möjligheter
bygga små, iterativa piloter – inte jättesystem som tar tre år
involvera slutanvändare (läkare, sköterskor, undersköterskor, administratörer) från dag ett

Det här är tyvärr där många svenska projekt går snett. För mycket upphandling och powerpoints, för lite test i verklig vårdvardag.

6. Så kan en svensk vårdcentral börja med AI – steg för steg

Här är en enkel, praktisk plan inspirerad av VA:s arbetssätt, anpassad till svensk primärvård.

Steg 1: Välj ett konkret problem

Exempel på bra startpunkter:

"Vi vill halvera tiden för journaldokumentation per besök."
"Vi vill minska felaktiga läkemedelslistor hos patienter med 10+ läkemedel."
"Vi vill få bort manuellt triagearbete i 30 % av alla inkommande ärenden."

Steg 2: Kartlägg data och flöde

Hur ser nuvarande arbetssätt ut – steg för steg?
Vilka IT-system är inblandade?
Vilka data genereras redan, och hur strukturerade är de?

Steg 3: Välj en partner och börja litet

Ta in 1–2 relevanta AI-leverantörer
Kör pilot på en avgränsad enhet, tid eller patientgrupp
Sätt tydliga mätpunkter: tid, arbetsmiljö, patientsäkerhet, patientnöjdhet

Steg 4: Utvärdera och skala

Vad fungerade? Vad störde arbetsflödet?
Hur upplevde personalen AI-stödet – hjälpte det faktiskt?
Justera, utbilda, skala långsamt upp

Det här är Primärvård 4.0 i praktiken: små, datadrivna steg där AI blir en naturlig del av vardagen – inte ett sidoprojekt.

Vägen framåt: från pilot till standard i svensk primärvård

VA:s resa visar att AI i vården inte handlar om spektakulära framtidsvisioner, utan om att lösa väldigt konkreta problem: bättre läkemedelskoll, smartare utnyttjande av diagnostik och mindre administration.

För svenska vårdcentraler betyder det här att:

AI bör ses som en ny grundläggande infrastruktur i primärvården
investeringarna ska riktas mot tidsbokning, diagnostiskt stöd, journaldokumentation och patientkommunikation
varje AI-satsning måste mätas mot en enkel fråga: Friar det tid för patientmöten och ökar det patientsäkerheten?

Vill du att din vårdcentral ska vara en del av AI för Svenska Vårdcentraler: Primärvård 4.0 på riktigt, är nästa steg tydligt: välj ett område, hitta en partner och starta en kontrollerad AI-pilot under 2026.

Den vårdcentral som lär sig arbeta med AI nu kommer ha ett enormt försprång när AI-stödda arbetssätt snart blir standard i svensk primärvård.