Dr. Marco V. Benavides Sánchez. Medmultilingua.com /

Artificiell intelligens (AI) har under det senaste decenniet presenterats som en tyst revolution inom medicinen. Algoritmer som kan upptäcka cancer i medicinska bilder, förutspå kardiovaskulära risker eller assistera vid kirurgiska ingrepp lovar snabbare, säkrare och mer tillgängliga diagnoser. Men bakom denna optimistiska berättelse döljer sig en grundläggande fråga som sällan ställs utanför akademiska kretsar: vad lär sig egentligen artificiell intelligens när den ”lär sig medicin”?

Att lära sig mönster är inte detsamma som att förstå sjukdomar

Till skillnad från läkare förstår inte AI en sjukdoms patofysiologi. Maskininlärningsmodeller identifierar statistiska mönster i stora datamängder. Inom radiologi, till exempel, ”ser” inte en algoritm en tumör: den upptäcker pixelkombinationer som tidigare har associerats med en specifik diagnos.

Detta är inte i sig ett problem. Faktum är att det är just denna förmåga att upptäcka komplexa mönster som gör AI så kraftfull. Problemet uppstår när de relevanta mönstren inte är de vi tror. Nyligen genomförda studier har visat att vissa modeller som tränats för att upptäcka sjukdomar lär sig indirekta signaler: sjukhusets märke, skannertyp, färgningsstil i histologiska preparat eller till och med bildfilens komprimeringstyp. Istället för att lära sig sjukdomen kan algoritmen lära sig kontexten kring det sjukhus där bilden togs.

Den osynliga bias: när sjukhuset väger tyngre än patienten

Detta fenomen, känt som datacenter-bias, har djupgående konsekvenser. En modell kan uppvisa utmärkt prestanda på det sjukhus där den tränades, men misslyckas fullständigt när den tillämpas på ett annat center med annan utrustning eller andra protokoll.

Ur ett kliniskt perspektiv är detta alarmerande. En algoritm som verkar ”bättre än människor” i kontrollerade tester kan visa sig vara opålitlig i verkligheten. Ur ett etiskt perspektiv är problemet ännu större: AI skulle kunna förstärka befintliga ojämlikheter och gynna center med bättre resurser medan den missgynnar dem med annorlunda infrastruktur. I ett land som Sverige, där jämlik vård är en central värdering, är detta en viktig fråga att beakta.

Generalisering: AI-medicinens verkliga utmaning

Inom medicinen räcker det inte att en modell fungerar bra under ideala förhållanden. Den måste generalisera, det vill säga bibehålla sin prestanda i olika populationer, sjukhus och länder. Generalisering är akilleshälen för många nuvarande AI-medicinska system.

För att hantera detta problem utvecklar forskare nya strategier: träning med multicentrisk data, normaliseringstekniker, självövervakad inlärning och metoder specifikt utformade för att ”avlära” irrelevant kontext. Målet är inte att göra AI mer komplex, utan mer robust och kliniskt tillförlitlig.

Utvärderar vi artificiell intelligens på rätt sätt?

En annan kritisk punkt är hur vi utvärderar dessa system. Många studier baseras på tekniska mått (som precision eller AUC) som erhållits i kontrollerade datamängder. Dessa mått återspeglar dock inte alltid den verkliga kliniska effekten.

Allt fler experter är överens om att utvärdering av medicinsk AI bör inkludera extern validering vid flera sjukhus, analys av kliniskt relevanta fel, prospektiva studier i verkliga miljöer och transparens kring använda data och metoder. Utan dessa steg riskerar vi att förväxla teknisk innovation med verklig förbättring av sjukvården.

AI som verktyg, inte ersättare

Det är viktigt att understryka att att påpeka dessa begränsningar inte innebär att vi ska förkasta artificiell intelligens. Tvärtom. AI har en enorm potential att assistera läkare, minska arbetsbelastning och förbättra tidig upptäckt av sjukdomar.

Men denna potential förverkligas endast om vi tydligt förstår vad AI kan göra – och vad den inte kan göra. Artificiell intelligens ersätter inte klinisk bedömning, erfarenhet eller vårdpersonalens etiska ansvar. Den är ett kraftfullt verktyg, men förblir just det: ett verktyg.

Det verkliga löftet med AI är inte en automatiserad medicin, utan en förstärkt medicin: system som stödjer klinikern, varnar för subtila fynd och hjälper till att fatta bättre informerade beslut, utan att dölja sina begränsningar.

För att uppnå detta krävs mer än bra algoritmer. Det krävs samarbete mellan läkare, ingenjörer, datavetare och patienter. Det krävs reglering, transparens och kritiskt tänkande. Och framför allt krävs det att vi kommer ihåg att medicinens centrum inte är algoritmen, utan patienten.

I den artificiella intelligensens era är nyckelfrågan inte längre om AI kan diagnostisera sjukdomar, utan om vi lär den att lära sig rätt saker.

Referens

Curcin, V., Delaney, B., Alkhatib, A., Cockburn, N., Dann, O., Kostopoulou, O., Leightley, D., Maddocks, M., Modgil, S., Nirantharakumar, K., Scott, P., Wolfe, I., Zhang, K., & Friedman, C. (2026). Learning Health Systems provide a glide path to safe landing for AI in health. Artificial Intelligence in Medicine, 173, 103346. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2025.103346

#ArtificialIntelligence #Medicine #Surgery #Medmultilingua