AI och patientinformation: spårbarhet och efterprövbarhet

AI används i ökande grad i kommunikation nära patienter på tandkliniker – ofta som textförslag, sammanfattningar, översättningar eller automatiserade svar i digitala miljöer.

När AI påverkar hur information formuleras, vad som skickas, eller vilken vägledning patienten får, uppstår ett ansvar som inte alltid är tydligt definierat på kliniken.

Denna artikel förklarar var ansvar och risk typiskt uppstår vid användning av AI i patientinformation, och vilka styrningsprinciper som bör finnas för att säkerställa spårbarhet och efterprövbarhet i praktiken.

Vad menas med AI-användning inom tandvård?

I patientkommunikation kan AI vara både synlig och osynlig. Vissa kliniker använder AI aktivt för att skapa utkast, medan andra får AI-funktioner “inbyggda” i verktyg för text, e-post, chatt eller ärendehantering.

AI-användning i patientinformation kan bland annat omfatta:

• Utkast och formuleringar: förslag till e-post, SMS, brev eller text i patientportaler.

• Sammanfattning: komprimering av långa förklaringar till “kortversioner”, eller omvänd utvidgning av standardtext.

• Anpassning: förenkling av språk, anpassning till målgrupp (exempelvis barn/föräldrar) eller situation (efterbehandling).

• Översättning: flerspråkig kommunikation, eller förenkling till mer förståelig svenska.

• Automatiserade svar: första respons på förfrågningar, sortering av förfrågningar, eller föreslagna svar till anställda.

Gemensamt för dessa användningsområden är att AI kan påverka patientens förståelse, förväntningar och handlingar. Det gör patientinformation till ett område där kvalitet och kontroll inte bara handlar om “bra formuleringar”, utan om efterprövbar praxis.

Var uppstår ansvarssituationen?

Ansvarssituationen uppstår vanligtvis i skärningspunkten mellan klinikens yrkesmässiga ansvar och den kommunikationsflöde som AI bidrar till. I patientinformation blir detta särskilt tydligt i fem situationer:

1. När AI ändrar innehållets precision utan att det är uppenbart
   Små språkliga justeringar kan ändra betydelsen: vad som rekommenderas, vad som är valfritt, vad som är riskinformation, eller vad som är tidskritiskt. Risken är inte nödvändigtvis dramatiska fel, utan gradvis förskjutning av precision över tid.

2. När råd och vägledning framstår som auktoritativa
   AI-text kan verka trygg och konsekvent. Det kan ge en falsk säkerhet både för anställda och patienter. Särskilt vid efterbehandlingsråd, smärtlindring, blödning, tecken på infektion eller uppföljning kan formuleringar få praktiska konsekvenser.

3. När det blir oklart vem som har “godkänt” kommunikationen
   Om ett meddelande i praktiken skickas efter en snabb genomläsning, eller utan tydlig ansvarig roll, kan det vara svårt att förklara i efterhand vem som gjorde bedömningen, och på vilken grund.

4. När patientdata blir del av texten eller arbetsflödet
   Personuppgifter kan dras in i utkast, sammanställningar eller mallar. Då uppstår behov för kontroll med dataminimering, tillgång, och att korrekt information går till rätt mottagare – även när mycket händer snabbt i en hektisk drift.

5. När kliniken inte kan återskapa vad som faktiskt blev skickat
   Spårbarhet handlar inte bara om att “ha en kopia”. Kliniken bör kunna svara på: Vad var det ursprungliga textunderlaget? Användes AI för att generera eller ändra innehåll? Vem redigerade? När blev det skickat? Om detta inte kan efterprövas, blir också ansvarsklarhet i efterhand svag.

Vanliga missförstånd

«Detta är bara språk – inte hälsovård»

Patientinformation kan vara “praktisk”, men den har ofta direkt betydelse för patientens val och handlingar. Det gäller särskilt information om förberedelser, efterbehandling, egenvård, förväntat förlopp och när patienten ska ta kontakt. När AI bidrar till denna kommunikation, blir det relevant att säkerställa att innehållet är precist, konsekvent och professionellt förankrat.

«Om texten är korrekt en gång, är den säker att återanvända»

AI-baserade texter ändrar sig ofta med kontext: små variationer i prompt, innehåll, språk eller databas kan ge olika svar. Det som “fungerade sist”, är inte nödvändigtvis stabilt nästa gång. Därför bör kontroll och godkännande kopplas till användningsområde och process – inte till enskilda texter som råkade bli bra.

«Spårbarhet betyder bara att lagra meddelandet som blev skickat»

Att lagra en kopia är ett minimum, men det löser inte alltid behovet för efterprövbarhet. Vid AI-användning kan det bli lika viktigt att veta hur texten blev till: var det ett standardutkast, ett AI-utkast, eller en kombination? Lades klinisk information till eller togs bort? Vilka ändringar gjordes före utskick? Utan detta blir lärande och avviktshantering svårt.

«Ansvar följer leverantören»

Leverantörer kan ha ansvar för egenskaper hos systemet, men kliniken har ansvar för hur patientkommunikation genomförs i egen praxis: vilka användningsområden som tillåts, vilka kontrollpunkter som gäller, och vem som kan skicka vad. Detta är särskilt relevant när AI är “inbyggd” och upplevs som en vanlig skrivassistent.

«En intern policy är tillräcklig»

Generella riktlinjer (“använd AI med försiktighet”) skapar sällan tillräcklig kontroll i kommunikation nära patienter. Det som ger faktisk styrning är konkreta klargöranden: vilka typer av meddelanden AI kan användas till, vilka som alltid kräver manuell utformning, vad som måste kontrolleras före utskick, och hur avvikelser hanteras.

Vad bör vara på plats i praktiken?

För patientinformation är målet vanligtvis inte att “stoppa” AI, utan att säkerställa att användningen är begriplig, kontrollerad och efterprövbar. Följande styrningsprinciper är typiskt centrala:

• Kartlagd faktisk AI-användning i patientkommunikation
  En praktisk översikt över var AI ingår (e-post, SMS, portal, chatt, interna textförslag), vad den används till, och vilka typer av information som påverkas.

• Tydliga roller, ansvar och beslutsmyndighet
  Vem kan ta i bruk nya AI-funktioner? Vem godkänner användningsområden och mallar? Vem äger uppföljning av fel, klagomål och avvikelser i patientkommunikation?

• Mänsklig kontroll med tydliga stoppunkter
  Definiera vilka meddelanden som alltid ska kvalitetskontrolleras före utskick, och vad som är minimumskontroll (factacheck, ton, riskinformation, mottagare, bifogade filer/länkar, och att råden passar patientens situation).

• Dokumentation och spårbarhet i processen
  Säkerställ att det är möjligt att se om AI användes, vilken version/arbetsflöde som gällde, vem som redigerade och godkände, och vad som blev skickat. Detta stöder både internt lärande och efterprövbarhet vid tillsyn eller klagomål.

• Kvalitetsstandarder för patienttexter
  Etablera ett set med standarder för språk och innehåll: vad som alltid ska vara med (exempelvis när patienten ska ta kontakt), vad som inte ska ges som generellt råd, och hur osäkerhet formuleras på ett sakligt sätt.

• Hantering av avvikelser och lärande över tid
  Om det uppstår felformuleringar, missförstånd eller återkommande frågor från patienter, bör kliniken ha en enkel mekanism för att justera mallar, användningsregler och kontrollpunkter – så att förbättring inte blir beroende av enskilda.

• Förklarbarhet gentemot patienter
  Kliniken bör kunna förklara på ett enkelt sätt hur kommunikationen utformas, vilka kontrollmekanismer som finns, och att patienten alltid kan få förtydliganden från kvalificerad personal vid behov. Detta handlar om förtroende och förutsägbarhet, inte tekniska detaljer.

Acteras roll i detta

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

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

Avslutande betraktelse

AI kommer i ökande grad att bli en del av patientkommunikation på tandkliniker, ofta genom funktioner som upplevs som “vanliga” skriv- och arbetsverktyg. Frågan blir därför inte om AI påverkar patientinformation, utan hur kliniken säkerställer kontroll när det sker.

När roller, kontrollpunkter och spårbarhet är tydligt definierade, blir det enklare att hålla kommunikationen precis, hantera avvikelser och förklara praxis i efterhand. Det ger bättre förutsägbarhet för både klinik, ledning och patient.