AI i journalföring: ansvar, kontroll och dokumentation för tandläkare

AI-baserade funktioner används i ökande grad i och runt journalföring – som tal-till-text, sammanfattningar, textförslag och automatiska “ifyllningar” baserade på tidigare anteckningar. För många kliniker framstår detta som en effektivisering av dokumentationsarbetet.

Samtidigt är journalen en kärna i vården: Den ska vara verifierbar, förståelig för annan kvalificerad vårdpersonal, och kopplad till vem som faktiskt har registrerat informationen. 

Denna artikel förklarar var ansvarsfrågan uppstår när AI används i journalföring på tandkliniker, och vilka styr- och dokumentationsprinciper som typiskt bör finnas på plats för att säkra kontroll och spårbarhet i praktiken.

Vad menas med AI-användning inom tandvård?

I journalföringssammanhang betyder “AI-användning” ofta att system hjälper till att producera, strukturera eller föreslå journaltext – utan att det alltid uppfattas som “ett AI-verktyg”. Det kan vara funktioner som:

• Tal-till-text och automatisk transkribering: klinikern dikterar, systemet skriver ett utkast.

• Sammanfattning och strukturering: långa anteckningar komprimeras, eller information föreslås placeras i fasta fält.

• Textförslag och standardformuleringar: systemet föreslår meningar baserade på kontext (till exempel symtom, procedurer, tidigare anteckningar).

• Återanvändning och autofyll: tidigare journaldata används för att föreslå innehåll i nya anteckningar.

Den gemensamma nämnaren är att AI kan påverka vad som skrivs, hur det formuleras, och vilka detaljer som betonas eller utelämnas. Detta gör journalföring mer sårbar för småändringar: Utkast kan uppfattas som “nästan färdiga”, och kontrollen kan bli mindre aktiv än förväntat.

Var uppstår ansvarsfrågan?

Ansvarsfrågan uppstår sällan för att “AI gör ett misstag” i isolering. Det uppstår när klinikens praxis inte tydligt avgränsar vem som har ansvar för innehåll, kvalitet och verifierbarhet – och när det inte är möjligt att rekonstruera vad som faktiskt hände.

Typiska situationer är:

1. När AI producerar text som verkar rimlig
   Journaltext kan bli språkligt korrekt, men fackligt felaktig, för generell eller fel nyanserad. Detta är särskilt relevant vid sammanfattningar och textförslag, där små ändringar kan påverka vad som faktiskt dokumenteras.

2. När det blir oklart vem som har “registrerat” informationen
   Journalen ska bland annat möjliggöra att se vem som har registrerat informationen, och den ska vara förståelig för annan kvalificerad vårdpersonal. Om journaltext i praktiken blir “maskinproducerad”, måste kliniken ändå kunna koppla innehållet till mänsklig bedömning och ansvar.

3. När korrigering och rättning blir otydlig
   Fel och brister kan ske i alla dokumentationsprocesser. Samtidigt finns det klara förväntningar på rättning av felaktiga eller ofullständiga journaluppgifter, och att rättning sker på ett spårbart sätt (inte genom att “sudda ut” historik). AI-stödd journalföring ökar behovet av tydliga rutiner för kvalitetssäkring och rättning.

4. När dataflöde och dataskydd blir en del av journalprocessen
   Journalföring innebär behandling av personuppgifter, med grundläggande principer som riktighet, integritet/konfidentialitet och ansvarsfullhet. AI-funktioner kan förändra var data behandlas, vem som får åtkomst, och vad som loggas – utan att det är synligt i användargränssnittet.

5. När leverantörs- och klinikansvaret blandas
   Leverantörer kan ha ansvar kopplat till produktens egenskaper, men kliniken måste styra användningen i sin egen kontext: vilka uppgifter som stöds, vem som kan använda funktionen, och hur kvaliteten kontrolleras. Detta gäller särskilt om en AI-funktion faller in under “högrisk”-logiken i EU AI-lagen i den specifika användningen; då får verksamheter som använder systemet (utplacering) egna skyldigheter kopplade till bland annat mänsklig kontroll, relevanta ingångsdata och loggning. 

Vanliga missuppfattningar

«AI kan skriva journalen så länge jag läser snabbt över»

Snabb överläsning kan ge en falsk säkerhet, eftersom AI-text ofta framstår som konsekvent och professionell. Risken ligger i detaljerna: felaktiga tidsangivelser, obefogade slutsatser, utelämningar eller “glidning” i klinisk precision.

I praktiken måste journalföring fortfarande vara en dokumentation av vård och bedömningar så som de faktiskt gjordes. Krav på journalföring och innehåll är kopplade till den som ger vård, inte till verktyget som hjälper med textproduktion. 

«Om texten genereras av systemet, är det leverantören som har ansvaret»

Leverantörsansvar kan vara relevant på produktnivå, men det förändrar inte att kliniken måste kunna stå för hur journalföringen faktiskt genomförs: vilka funktioner som används, vilka kontrollpunkter som finns, och hur fel fångas upp.

Dessutom är journalen en del av klinikens verksamhetsstyrning. Till exempel pekar kommentarer från Hälso- och sjukvårdsdirektoratet på att vårdinstitutioner ska utse en med övergripande ansvar för den enskilda journalen när flera samarbetar. AI-funktioner förändrar inte detta behov – de kan öka det.

«Journalföring med AI är bara en fråga om dataskydd»

Dataskydd är en del, men ansvaret handlar också om facklig verifierbarhet och dokumentationskvalitet. Journalen ska vara förståelig för annan kvalificerad vårdpersonal, och det ska framgå vem som har registrerat informationen. 

Detta betyder att AI-innehåll inte bara måste vara “säkert lagrat”, utan också fackligt precist, kontextuellt korrekt och kopplat till en verklig mänsklig bedömning.

«Vi behöver inte extra spårbarhet – journalen finns ju i systemet»

Att journalen lagras elektroniskt är inte samma sak som att processen är spårbar. Vid AI-stödd textproduktion kan det bli viktigt att kunna förklara:

• vad som var ett AI-utkast,

• vad som ändrades av behandlare,

• och vilka bedömningar som gjordes före signering.

För vissa typer av AI-system (beroende på klassificering och användningsområde) kan loggning också vara en uttrycklig förväntan enligt EU AI-lagen för användare av högrisk AI. Poängen i journalföringssammanhang är oavsett detsamma: utan spårbar praxis blir det svårt att verifiera kvalitet och ansvar i efterhand.

«Detta löses med en enkel intern riktlinje»

Generella fraser som “använd AI med försiktighet” ger liten styrning i en hektisk klinisk vardag. AI-stödd journalföring kräver ofta mer konkreta avklaringar: när ska man använda funktionen, när ska man inte använda den, och vilka minimikontroller måste göras innan journalen anses som fackligt och dokumentationsmässigt robust.

Vad bör vara på plats i praktiken?

För tandkliniker som använder (eller överväger att använda) AI i journalföring, finns det vissa styrprinciper som typiskt ger kontroll utan att göra processerna tunga:

• Kartlagd faktisk användning av AI i journalprocessen
  En enkel översikt: var används tal-till-text, sammanfattning eller textförslag, och vad påverkar det i journalen (fri text, strukturerade fält, kodings-/procedureregistrering)?

• Tydligt ansvar för journalinnehåll och ändringar
  Förankra vem som har ansvar för kvalitet före signering, och hur det övergripande ansvaret för journalen hanteras när flera bidrar. 

• Definierade kontrollpunkter före signering
  Inte som “extraarbete”, utan som en standardiserad kontroll: stämmer fakta, tidslinje, kliniska bedömningar och åtgärder? Är texten precis och verifierbar? Detta bör anpassas till risknivån i de specifika AI-funktionerna.

• Rutiner för rättning och hantering av fel
  AI kan öka risken för systematiska fel (samma feltyp upprepas). Kliniken bör ha ett praktiskt sätt att fånga upp, rätta och dokumentera rättelser på, i enlighet med krav på spårbar rättning (inte radering). 

• Dataskydd och säkerhet integrerade i journalarbetet
  Säkra att grundläggande dataskyddsprinciper som riktigthet, integritet/konfidentialitet och ansvarsfullhet faktiskt uppfylls i den specifika lösningen och användningen. 

• Spårbarhet som tål tillsyn och verifiering
  Kliniken bör kunna förklara hur AI används i journalföringen på en praktisk nivå: vad som är automatiserat, vad som alltid kräver mänsklig bedömning, och hur man kan dokumentera detta i efterhand.

Acteras roll i detta

Actera är etablerat för att ge tandvårdsverksamheter struktur kring ansvarsfull användning av AI. 

Vi arbetar inte med teknologiutveckling eller kliniska beslut, utan med styrningsstruktur, ansvarslinjer och dokumentation – så att AI kan användas på ett säkert, förutsägbart och verifierbart sätt. 

Avslutande betraktelse

AI kommer i ökande grad att bli en del av journalföringens vardag, ofta som funktioner som “bara finns” i verktygen kliniken använder. Detta gör det viktigare, inte mindre, att ha tydliga ramar för ansvar, kontroll och spårbarhet.

När journalen ska vara förståelig, verifierbar och kopplad till vem som har registrerat innehållet, blir styrningen av AI-användning en fråga om praxis – inte teknologi. Med klar rollförankring och dokumenterade kontrollpunkter blir det också enklare att hantera både fel, tillsyn och förändringar i verktyg över tid.