Inga produkter i varukorgen.
Det är framtida AI-flaskhalsen för vården
AI Hundratals AI-projekt drivs i svensk sjukvård, men alla når inte hela vägen ut i verksamheten. Molnexperten Kevin Cochrane pekar ut trög inferens och olämplig infrastruktur som de största hoten mot framtida vårdkvalitet.
Under våren 2026 identifierade AI Sweden cirka 200 AI-projekt i Vårdkartan inom svensk hälso- och sjukvård. Tillämpningarna handlar främst om administrativt stöd som schemaläggning och journalföring, men även för områden som radiologi och patologi.
Någonting är fel
Du är inloggad som prenumerant hos förlaget Pauser Media, men nånting är fel. På din profilsida ser du vilka av våra produkter som du har tillgång till. Skulle uppgifterna inte stämma på din profilsida – vänligen kontakta vår kundtjänst.
Kvalitetsvård.se premium
Läs vidare – starta din prenumeration
Redan prenumerant? Logga in och läs vidare.
Trots den höga aktiviteten når fortfarande få lösningar hela vägen till den ordinarie verksamheten. Data från AI Sweden visade att endast 13 procent av alla pilotprojekt och studier hade implementerats i den dagliga vården våren 2025.
Den stora utmaningen handlar däremot inte längre om att träna AI-modeller, enligt Kevin Cochrane, marknadschef på Vultr som tillhandahåller molninfrastruktur. Han menar i stället att den framtida flaskhalsen landar i den så kallade inferensen, det vill säga processen där modellen analyserar data och levererar svar på några sekunder.
Han pekar speciellt på hur de påverkar hälso- och sjukvården där korta svarstider ska ses som en ren kvalitetsparameter, eftersom fördröjningar kan påverka kliniska beslut.
– Inferens kräver kraftfull hårdvara och stora mängder energi. Kostnaden för detta är en av anledningarna till att regioner och sjukhus tvekar att skala upp AI-projekt trots att snabb inferens är en förutsättning för att kunna använda AI på ett bra sätt i vården, menar Kevin Cochrane.
– Matchar inte beräkningskraften AI-modellens krav dröjer svaret och i en klinisk situation kan det försena viktiga beslutsunderlag och påverka vårdkvaliteten, säger Kevin Cochrane.
”Tidsfråga innan AI-stöd används mer inom tidskritisk vård”
Medan några sekunders fördröjning idag sällan har någon nämnvärd effekt på vården menar Kevin Cochrane att det snart kan komma att ändras.
– Det är bara en tidsfråga innan AI-stöd används mer inom tidskritisk vård. Avancerade modeller gör inferensarbetet tyngre och en infrastruktur som inte är dimensionerad för det riskerar att försena viktiga beslutsunderlag just när de behövs som mest.
Utan att helt byta ut sin digitala infrastruktur menar Kevin Cochrane att en multimolnstrategi är den bästa lösningen.
– Fördela beräkningskraften efter behov. Bygg en multimolnstrategi som utgår från skydd av patientuppgifter, gällande lagstiftning och de tekniska krav som AI-projekt i produktion faktiskt ställer. Då slipper regionen betala för kapacitet som den inte använder samtidigt som känslig information får rätt skyddsnivå.
Fakta
Kevin Cochranes tre tips för att effektivisera din befintliga infrastruktur
- Samarbeta med rätt infrastrukturpartner
Eftersom AI-utvecklingen går snabbt bör vårdaktörer ta hjälp av externa leverantörer som säkert kan hantera känsliga patientdata och tillföra den beräkningskapacitet som saknas i den egna plattformen.
- Satsa på en behovsanpassad multimolnstrategi
Anpassa beräkningskraften efter rådande lagstiftning, säkerhetskrav och faktiska AI-behov. Det säkerställer rätt skyddsnivå för känslig information samtidigt som organisationen slipper betala för obrutad kapacitet.
- Säkra infrastrukturen så att AI-piloter kan skala upp till drift
Många AI-projekt läggs ner för att infrastrukturen inte klarar av skalning och inferens i skarp miljö. Genom att stärka infrastrukturen kan fler pilotprojekt faktiskt nå hela vägen till ordinarie verksamhet.
Han menar att flera molntjänstleverantörer både skulle höja säkerheten för personuppgifter och skapa bättre möjligheter för en förhöjd prestanda.
– Då placeras AI-uppgifter där de passar bäst utifrån krav på effektivitet, säkerhet och datahemvist: hos en hyperscaler, en specialiserad AI-molnleverantör eller i regionens eller sjukhusets eget datacenter. En infrastruktur byggd på flera leverantörer minskar leverantörsbundenheten och gör det lättare att möta utvecklingskrav utan att kostnaderna skenar.
Multimolnlösningar och regelefterlevnad
Samtidigt innebär flera molntjänster också att man behöver säkra fler tjänster så att samtliga oppererar i enlighet med lagstiftning så som GDPR, Patientdatalagen och EU:s AI-förordning.
Kan en multimolnarkitektur lösa den krocken mellan krav på lokal datalagring och behovet av tung, extern beräkningskraft?
– Ja, om regionen väljer en nivåindelad, riskbaserad modell istället för att kräva full digital suveränitet i alla lager. All data i vården är inte lika känslig. En hyperscaler kan lagra och bearbeta data som inte är patientdata medan mer känsliga patientuppgifter kräver en högre skyddsnivå.
Därmed ska de mest känsliga uppgifterna hanteras inhouse enligt Kevin Cochrane.
– De mest känsliga patientuppgifterna bör vårdgivaren hantera i egen regi eller i molnlösningar som garanterar datahemvist inom Sverige eller EU och där leverantören kan visa att den tekniska infrastrukturen stödjer dataskydd och förhindrar att känsliga personuppgifter används för att träna AI-modeller.
