När KI ger olika svar över tid: stabilitet som riskfaktor

Inledning

KI bedöms ofta utifrån noggrannhet: om svaren är korrekta här och nu. I klinisk praxis är dock konsekvens över tid minst lika viktig. När samma fråga, data eller situation ger olika KI-svar vid olika tidpunkter, uppstår nya former av risker.

Sådana variationer kan vara svåra att upptäcka i vardagen. Ändå påverkar de dokumentation, diagnostik, efterprövbarhet och förtroende – både internt i kliniken och gentemot patienter och tillsynsmyndigheter.

Denna artikel förklarar varför stabilitet och konsekvens i KI-output är relevanta för styrning i kliniken, hur modelländringar och versionsproblem yttrar sig i praktiken, och vad som bör finnas på plats för att hantera detta som ett styrningsfråga.

Vad menas med stabilitet och konsekvens i KI?

Stabilitet handlar om huruvida ett KI-system ger förutsägbara resultat över tid, givet samma eller motsvarande input. Konsekvens handlar om graden av överensstämmelse mellan svar vid olika tidpunkter, användare eller kontexter.

I kliniska sammanhang kan bristande konsekvens visa sig som:

– olika formuleringar eller bedömningar i journalutkast vid samma problem
– varierande förslag eller sammanfattningar vid liknande kliniska data
– ändrade prioriteringar eller analyser utan tydlig orsak
– skillnader som inte kan förklaras professionellt eller metodiskt

Dessa variationer kan vara små var för sig, men får betydelse när KI används upprepade gånger i arbete som kräver sammanhang, spårbarhet och förklarbarhet.

Var uppstår risken?

Risken uppstår i skärningspunkten mellan klinisk praxis och teknologisk förändring. KI-system är inte statiska. De kan förändras över tid genom:

– uppdateringar av underliggande modeller
– justeringar i träningsdata eller parametrar
– förändringar i hur systemet är konfigurerat eller integrerat
– anpassning till ny kontext eller nya användningsmönster

För kliniken kan detta innebära att ett verktyg som "fungerade som förut" plötsligt ger andra svar – utan att detta är tydligt kommunicerat eller dokumenterat.

Konsekvenserna visar sig särskilt inom tre områden:

1. Journalföring
   Olika formuleringar över tid kan försvaga konsekvens i dokumentation och göra efterprövning svår.

2. Diagnostiskt stöd
   Varierande bedömningar kan påverka kliniskt resonemang, särskilt där KI används som stöd i komplexa fall.

3. Förklarbarhet och förtroende
   När output inte är stabil, blir det svårt att förklara varför en bedömning gjordes – både internt och externt.

Vanliga missförstånd

"Variation är ett tecken på intelligens"

I kliniskt arbete är förutsägbarhet ofta en förutsättning för kvalitet. Oförklarade variationer kan skapa osäkerhet, även om varje enskilt svar i sig verkar rimligt.

"Detta är bara en teknisk fråga"

För kliniken är detta en praktisk fråga. När output förändras, förändras också beslutsunderlaget – oavsett den tekniska orsaken.

"Så länge svaren är rätt, spelar det ingen roll"

Riktighet utan konsekvens är svårt att efterpröva. Med tiden kan bristande stabilitet försvaga både kvalitetssäkring och inlärning.

"Detta märker vi om det blir ett problem"

Förändringar sker ofta gradvis. Små variationer kan normaliseras i vardagen och först bli synliga när konsekvenserna redan har uppstått.

Vad bör finnas på plats i praktiken?

För att hantera stabilitet som en riskfaktor bör verksamheten behandla modelländring och konsekvens som en del av styrningsansvaret.

Det innebär bland annat:

– Medvetenhet om att KI förändrar sig över tid
KI bör förstås som dynamiska system, inte fasta verktyg.

– Översikt över vilka KI-verktyg som används var
Detta gör det möjligt att bedöma konsekvenser när output förändras.

– Rutiner för förändring och versionering
Det bör vara känt när betydande förändringar sker, och vilka delar av praxis de påverkar.

– Bedömning av konsekvens i kritiska användningsområden
Journal, diagnostik och beslutsstöd bör ha särskild uppmärksamhet.

– Dokumentation av användningskontext
När KI ingår i bedömningar, bör detta vara känt och efterprövbart i efterhand.

Så kan kliniken skilja mellan önskad utveckling och oönskade variationer.

Acteras roll i detta

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

Vi arbetar inte med teknologiutveckling eller kliniska beslut, utan med styrningsstruktur, ansvarsområden och dokumentation – så att KI kan användas på ett tryggt, förutsägbart och efterprövbart sätt.

Avslutande reflektioner

KI som ändrar svar över tid utmanar klinisk praxis på ett annat sätt än uppenbara fel. Risken ligger inte bara i vad som är rätt eller fel, utan i förlust av konsekvens och förklarbarhet.

Att ta stabilitet på allvar innebär att följa hur KI faktiskt uppför sig i praktiken – över tid. När förändring förstås och styrs, kan KI utvecklas utan att undergräva dokumentation, kvalitet eller förtroende.