AI i vården: Om tillit till tekniken, samarbete, och möjliggörande juridik – med Boubou Hallberg och Christophe Pedroletti, sjukhusdirektörer på Sahlgrenska respektive Karolinska universitetssjukhuset

Jag tror att tillitsaspekten bland hälso- och sjukvårdens medarbetare är helt avgörande. Den teknik vi implementerar måste, det måste finnas tillit mellan den tekniken, patienterna och medarbetarna till så här vi kommer att arbeta i framtiden. Hej och välkomna till AI Sweden Podcast.

Jag heter Anders Thoreson och idag kommer det bli ett samtal om AI i vården, vad AI kan hjälpa till med och vilka beslut som behöver fattas av vem för att den här framtiden ska bli verklighet. Och med mig för att diskutera de här sakerna har jag Christof Pedroletti, sjukhusdirektör på Karolinska universitetssjukhuset. Hej Christof.

Hej. Och din kollega på Sahlgrenska universitetssjukhuset, Bobo Hallberg, hej och välkommen till dig också. Tack så mycket. AI i vården och hur AI ska kunna hjälpa till att skapa värde och nytta i vården är någonting som det pratas om tätt som tätt.

Jag är nyfiken för att börja med att rama in det här samtalet. Om ni två, om du får börja Bobo, ska konkretisera vilka behov och möjligheter och utmaningar som AI kan hjälpa till med i svensk sjukvård. Vad tänker du på då konkret?

Den AI som verktyg eller som företeelse är ju egentligen gjort för vården. För vård är ju att känna igen mönster, sätta ihop många typer av informationskanaler och tänka ut vad är det för problem som den här patienten står inför. Och på det sättet kan man också arbeta med att förutspå mönster till exempel, agera i tid om man har en kronisk sjukdom, få råd om när man ska söka vård, omhänderta patienter, förebygga och så vidare.

Vi har enormt stora fördelar i vården om vi använder AI på rätt sätt som beslutsstöd. Sen har vi hela den här bildigenkänning, labbanalyser, tolka stora data och sätta ihop enorma mängder information som idag kräver, och vi gör det idag, stora administrativa insatser. Vi kan också frigöra, som jag ser det, tid så att medarbetarna kan arbeta med till exempel patientnära arbete.

Så för mig är det handlar om att öka kvaliteten i vården, öka patientsäkerheten och förbättra arbetsmiljön. Jag skulle vilja kroka i det med en gång så jag inte tappar den tråden. För du säger att AI nästan är som gjort för sjukvården för att det bidrar med att göra dataanalys.

Det du implicit säger då är att vården är redan idag en väldigt dataintensiv, informations-tät miljö där AI blir ett verktyg att snabba på, förbättra de slutsatser som går att dra utifrån den datan som till del åtminstone redan samlas in och finns i patientjournaler och så vidare. Är det så jag ska förstå det? Jag kommer ju från neonatologin, jag är barnläkare.

Om jag tar ett förtidigt födtbarn, där samlar vi idag data på intensivvårdsavdelningen. Varje hjärtslag, varje andetag, labbanalyser och vi kan se mönster och förutsäga till exempel risk för spår och ögonsjukdom. Den typen av komplexitet och stora datamängder finns ju och samlas.

Och sen kan man dra det hela vägen ut till kronisk sjukdom och blodsockerkontroll och så vidare. Ja, så sjukvård är ju, producerar mycket data och den behöver vi kunna hantera. Och sen det som kallas för läkekonst eller förmågan att faktiskt sätta rätt diagnos och stötta patienten.

Att det kommer människor att behöva göra. Men vi kommer säkert att komma in mer på det med de risker och svårigheter man också kan se med hur vi jobbar. Framförallt när man använder verktyg som inte är framtagna för detta utanför våra miljöer.

Så jag kan ju inte garantera att ChatGPT eller Claude eller någon annan kommersiellt tillgänglig modul som patienterna använder utan att man använder också kvalitetssäkrade plattformar. Så det här är ju en viktig fråga att diskutera framåt, tänker jag. Kristof, om du får frågan om vad AI-teknik kan bidra med i svensk sjukvård, vad tänker du och vad svarar du på den frågan?

Jag tycker att för det första, Bobo formulerar det väldigt bra. Jag är inne på samma område, kan man väl säga, kring en mycket mer precis diagnostik, lättare att upptäcka och inte missa tumörer i röntgenbilder. Därmed blir vården säkrare, tillgängliggör kunskap snabbt till både patienter faktiskt också.

Vi får inte glömma, patienterna kommer bli mer välinformerade, tror jag, men också då vår personal. Så den här explosiva kunskapsutvecklingen blir genom AI-verktygen mer tillgängliga direkt vid dashboard där man sitter med sin patient och ska ta olika beslut. Jag tycker att Bobo formulerade det bra.

Jag ska inte repetera det. Det jag skulle vilja tillägga är ju liksom att vår vård ska ju vara evidensbaserad och den bygger ju då oftast på när vi fattar våra beslut om enskilda patienter på gruppbaserad data. Det är som den klassiska medicinen jobbar ju på det sättet.

Evidensbaserat. Men sen vet vi att varje patient, varje individ är bara en liten plopp i den här stora grupp, denna gruppevidensen. Och biologin är väldigt skiftande.

Och det som händer nu det är att vi genom precisionsmedicinen får enormt mycket nya verktyg att ta fram individspecifika. Alltså det här är din biologiska uppsättning, det här är ditt genom, det här är dina fysiologiska processer, det här är dina proteiner. Det här är den specifika individen och det är sådana enorma mängder data.

Så ingen enskild läkare eller sjuksköterska eller ens ett litet team kan hantera allt det här. Det krävs kraftig datakraft, det krävs AI-verktyg för att hantera och förstå och tolka all den här explosiva datamängden och stödja människan som tillsammans med tekniken kan ge precis den rätta behandlingen till just den här specifika biologiska varelsen. Och det där tycker jag är oerhört spännande.

Och sen kan man inte nog, om vi lämnar det här biologiska, medicinska så tycker jag att jag vill trycka på det som Bobo var inne på, att det handlar också om naturligtvis våra administrativa processer. Både som vårdpersonal eller som administrativt stödfunktion. Alltså många drunknar ju under administration i vården.

Det är det i alla fall man beskriver gång på gång. Och det måste vara lätt att administrera och göra det grundläggande arbete som man behöver för att dokumentera allt det vi gör och så. Här ser jag enorma möjligheter att avlasta våra medarbetare och göra det enklare.

Och i förlängningen av det så kommer vi också se effektiviseringar, kostnadseffektiviseringar. Våra kostnader kommer sjunka för mycket av de här processerna. Och det här är något som är absolut nödvändigt med tanke på den demografiska utvecklingen.

Vi blir fler och fler äldre som ska försörja, eller vi blir färre, icke-äldre, som ska försörja vi som blir äldre, så att säga va? Och där kommer vi in också på arbetsmarknaden där vi kommer sakna arbetskraft i allt högre utsträckning för alla dessa gamla som vi alla ska bli. Och då behöver vi bland annat sådana här verktyg för att klara av den omställningen.

Så en distinktion är egentligen mellan de kliniska verktygen och de administrativa verktygen. Är den viktig att göra, har i huvudet tänker du, du Kristof, kring när man pratar om AI-vården, att vi pratar ändå om två, som jag som lekman, uppfattar det, väsenskilda tillämpningar för tekniken där det ena är administrativa lösningar som inte kanske skiljer sig supermycket från administration och personplanering i andra samhällssektorer. Och sen det rent kliniska, biologiska, diagnostisktistiska och behandlingsinriktade.

Ja, men absolut. Om man vill göra den uppdelningen så kan man absolut göra det. Och jag menar, när det gäller det administrativa, då är det som du säger, det är kanske mer generiskt, så att säga.

Man kan lära sig av många andra branscher. Man kan implementera sådant som är redan känt och välfungerande. Och sen så har vi naturligtvis till exempel medicinteknik, teknisk utrustning som är fulladdad med AI i sig, som är en annan del av den här utvecklingen, absolut.

Jag tänker att den viktigaste distinktionen att göra egentligen handlar inte om vilken typ av arbetsuppgift, utan det är vilken typ av data är det som AI hanterar. Är det personuppgiftsdata, det vill säga data som Så att vi hittar alla de patienter vi behöver inkludera. Det kan handla om att lära av varandra, hur man löser olika utmaningar och problem.

Jag stannar där så länge, jag tänker Bobo har många tankar också. Men det är några exempel på hur viktigt det är att vi samlar oss. Helt enkelt. Bobo, den här rollen som universitetssjukhusen har när det gäller forskning och innovation.

Hur viktigt är det att det är sjukvården och universitetssjukhusen som är med och tar en aktiv roll här? För jag tänker, annars när man pratar om innovation så är det åtminstone i mitt huvud lätt att tanken i första hand går till privata näringslivet och att det är där mycket av innovationen sker. Hur tänker du kring sjukvården och universitetssjukhusens innovationsförmåga och roll i ett innovationssystem?

Ska man lyfta fram en ytterligare nivå och det är inte ännu inskrivet i hälso- och sjukvårdslagen att vi ska innovera. Det står att vi ska forska, utbilda och utveckla, men att innovera det är ju en förmåga som vi som universitetssjukhus ska ha och också i våra uppdrag främja. Innovation är ju alltifrån hur en ny metod kan upptäckas intuitivt.

Ofta sker den innovationen närmast patienten på vårdgolvet. Sen finns ju en uppsjö av idéer som kommersialiseras och då är det två vägar egentligen. Det ena är, hur bygger vi ett innovationssystem där våra entreprenörer och ideutplitor som vi har på universitetssjukhusen får förmågan att tillsammans med omgivande system bygga lösningen, bygga ett företag och spinna ut det.

Det andra är, där också innovationen kommer in. Det finns mängder med lösningar runt omkring. Hur testar vi dem? Och det som Kristoffer är inne på, en väg in. Ett enkelt sådant AI-projekt som vi har testat, det handlar om falsk reversion och man kan ha sensorer, det finns massa olika typer av sensorer.

Ska varje region, 21 stycken i Sverige och 730 regioner av dem då, behöva testa om den här lösningen är bra eller dålig eller kan man använda och bygga en testbädd och sen gå till upphandling? Där har vi kvar att lösa ut. Och inte minst i AI-området.

Det saknas inte lösningar att implementera. Utan det som saknas är för oss validerade lösningar som fungerar i min miljö och som fungerar i Kristoffers miljö och som fungerar. Och där behöver vi komma mycket närmare varandra och testa och se att den här lösningen verkar vara bra på den datan som vi genererar.

För det är inte säkert att den funkar om inte datan är validerad. Så det där är också ett utvecklingsområde inom innovation för oss. Exempel, kan man titta på bildbehandlingssystem för bröstcancer, radiologi eller för strokeidentifiering?

Visst, massor av olika lösningar på plats idag. Men vi behöver testa dem i våra system för att vi sen ska kunna implementera dem. Så den sista delen av innovationscykeln, de allra de stegen 6, 7, 8, det vill säga att testa och breddinföra, där behöver vi också utvecklas.

Och där tycker jag att universitetssjukhusen har en speciell... Förutom att tidigt upptäcka, att också hålla i implementering så att det blir systemförändring. Systeminnovation, eller vad Kristoff inne på, det är det vi behöver.

Gör vi inte systeminnovation, ja då kommer vi inte klara framtidens hälso- och sjukvård. Och där har vi också en roll att spela. Vi har ju en arbetsström inom det som heter SLU Precision Universal Alliance som handlar om precisionsmedicin, AI och innovation.

Där vi jobbar med de här frågorna. Vi har kommit en lite bit på vägen, men jag tror att det finns mycket mer att hämta här i det här samordnade tankemönstret. Men det låter Bobo som att du beskriver egentligen ett antal gränssnitt som behöver förbättras mellan olika aktörer här på något sätt.

Att få till en förmåga och kapacitet att spinna ut innovationsföretag från den forskning som sker på universitetssjukhusen. Antingen genom att era anställda forskare också blir entreprenörer. Eller genom att samverka med näringslivet och entreprenörer utanför er som kan ta forskningsresultat vidare.

Men också då skapa förutsättningar för att bättre, snabbare och bredare plocka in validerade lösningar för breddinförandet. Åtminstone jag hör att det är gränssnittsfrågor i ganska stor utsträckning som det här handlar om. Lite så är det gränssnitt, men det är också riskmedvetande.

Att vara innovatör är ju alltid en viss risk inbäddad i det. Och att vi som ledare bygger organisationer där man faktiskt, det är okej att testa i säkra miljöer och göra om och göra rätt. För det blir inte alltid rätt första gången.

Det är ju också ett gränssnitt i just innovationstänket. Och här behöver vi just inom AI bygga sådana säkra, vad ska man säga, sandboxes eller sandlådor där vi kan testa med ofarlig data helt enkelt. Och det har vi inte heller börjat göra fullt ut än.

Det ses som en utveckling, men det finns flera gränssnitt. Men ett av de stora problemen just vad det gäller tech, det är ju att våra smarta lösningar lämnar Sverige och hamnar i andra bolags, apropå näringslivet då, och genererar revenue in till Sverige. Så det är ju ett eget och det kan ju inte vi lösa inom hälso- och sjukvården, men tycker jag att det är värt att nämna i en sån här podd.

Nej men jag tänker i lite andra banor ytterligare, kompletterande banor. För det första skulle jag vilja säga så här att en god innovationsmiljö inom universitetssjukvården är helt avgörande. Samtidigt måste vi förstå att vi är bara en del av ett innovationssystem och att vi har våra roller och att näringslivet har sina och universitetet har sina.

Och vi måste alla samverka, men jag tror det är det du är inne på Anders, när du pratar gränssnitt. Det är ju så att om vi pratar vem teknik utvecklar, ja det är bolagen. Det är näringslivet faktiskt.

Det investeras riskkapital, det byggs upp nya innovationer. Det är bolagen som gör det. Men sen är det ju så att de kan inte göra det här utan oss. De måste förstå vad är det vi behöver.

Och då börjar det bli det som var Bobo inne på lite, de tidiga faserna i innovationsprocessen. Att vi behöver sitta ner med bolagen och ha en dialog kring, så vad är nästast? Vilka behov behöver nu prioriteras?

Vad behöver vi nya innovationer för? Sen när de här då uppstår, så behöver de valideras. Och vi behöver skapa evidens för att det fungerar i våra miljöer. Och det är där forskningen kommer in.

Så de här bolagen är helt beroende av den forskning vi bedriver tillsammans med universiteten. Sen kommer kommersialiseringsprocessen. Och där, den ärligt talat, står vi helt utanför.

Det handlar om kommunallagen. Det är inte en del av vår process att kommersialisera. Det finns ett undantag, och det är att vi har anställda forskare som också har en samtidigt gemensamma anställning också på universitetet.

Och där har de ett lärarundantag. Och där kan de vara en del av att kommersialisera. De kan bilda på sina upptäckter, startups. Och vi har stödfunktioner i form av KI Innovations, alltså på universitetssidan, som stöttar dem så att det här kan blomma.

Men sen behöver de komma tillbaks, som sagt. Vi behöver skapa evidens för att de här innovationerna fungerar. Och sen, som Bobo var inne på, så de kan inte implementera någonting.

Det är vi som implementerar, eller hur Bobo? Det är det du var inne på. Det är bara vi som kan sen ta de här innovationerna till patienterna där de sen ska göra nytta.

Så vi är liksom en viktig del av ett ekosystem. Och vi är alla beroende av varandra. Näringslivet, universitetet och sjukvården för att det här ska slutligen landa hos patienter och göra nytta där.

Och även om vi inte har ansvar för kommersialiseringen så har vi, om man tänker Sverige AB och så, så behöver vi hitta ett system för att egenutvecklad innovation som går i testas på hemmamarknaden. För det säger bolagen att har de inte möjlighet att testa på hemmamarknaden så blir det väldigt mycket svårare att sen gå ut utanför. Och där, precis som Christoffer säger, där är vi i våra roller.

Är vi givettydda av kommunallagen och LOU och där har vi inte löst den nyckeln ännu. Så det kan ju komma fram en jätt Det kan vi absolut snabba upp. Sen när det gäller att på områden där vi ligger i frontlinjen, vi leder en utveckling i världen.

Jag menar, det kommer ta sin tid. Det måste göras, evidensen finns inte där, den måste skapas. Men det här är någonting vi brottas med naturligtvis hela tiden, att teknikutveckling går så fort.

Jag tänker också att det handlar om hur vi utbildar framtidens medarbetare. Vi pratade om universitetsansvar. De har ju också ett väldigt stort ansvar för att förbereda våra kommande medarbetare för detta.

Och alla som nu utbildas är ju uppvuxen i en digital värld. Men när vi kommer till vården behöver vi också ha medarbetare som är beredda på att använda AI som en del av de verktyg vi kommer att ha. Hastigheten, den behöver ju också vara kvalitetssäkrad, vad är bra användning av AI i vården?

Det var en fråga vi skulle fundera över inför det här, och det är väl precis det. Vad är det som faktiskt skapar och ger en kvalitetshöjning eller en kostnadseffektivitet? Eller att integreras i arbetsflödena där mervärde skapar värde för medarbetarna.

Vi har flera exempel på där vi implementerar lösningar som inte accepteras eller inte är redo att implementeras. Och då blir det sämre arbetsflöden. Så det är också en viktig fråga kring att ha med från början.

Hur påverkar det medarbetarnas arbetsmiljö att förbättra det för patienten? Jag satt också precis och tänkte på den frågan som jag hade bett er fundera på här i förväg. Vad ni tänker är kännetecken för bra, nu är det av AI-vården.

Den dök upp när du var inne, Kristoff, för en liten stund sen och pratade om det här gränssnittet eller mötet mellan det privata näringslivet och inte sällan innovationsbolag, startupbolag och era behov i sjukvården. Finns det en diskrepans mellan, eller finns det en förståelse i näringslivet för vilka som är de faktiska behoven som vården behöver lösa? Eller finns det många gånger ett utanför- och inperspektiv där man tror att man har en lösning som kommer att kunna göra stor skillnad för vården?

Men när ni och era kollegor får titta på den så inser man att det här är en fantastisk grej, men effekten av den blir ju lite på marginalen. Vilken förståelse finns det för vad vården faktiskt brottas med, skulle ni säga rent generellt? I den traditionella medicinen tror jag att det finns väldigt stor förståelse för att vi är så inflätade med varandra.

Vi har jobbat i årtionden tillsammans kring läkemedelsutveckling, teknikutveckling inom medicinsk diagnostik och så vidare. Men när det gäller de nya teknologierna, där tror jag fortfarande att vi famlar lite åt båda håll. Vi förstår inte riktigt på insidan här.

Vi förstår inte vad vi egentligen behöver. Och de förstår inte heller riktigt vad vi behöver. Och det är där vi behöver komma samman och förstå vad är det vi är specifika på.

Vad är det som löser våra utmaningar? Och där behöver vi tänka tillsammans, helt enkelt, för att hitta vägen fram. Och sen, det är klart vi förstår mycket vad vi behöver, men lite ödmjukhet kan man ha också ibland.

Så jag, alltså, vilka dörrar öppnar den här tekniken egentligen? Hör oss? Ser vi det? Förstår vi det? Nej, jag tror vi behöver hjälpas åt. Jag blir nyfiken på det här hjälpas åtandet också, för ni nämnde någon av Swedish University Hospital Alliance, som är en samarbetsorganisation för universitetssjukhusen.

Men om en vecka när vi spelar in detta så kommer det arrangeras i Stockholm en nordisk AI-konferens om sjukvård, om AI-sjukvården. Vilka samarbeten är det ni ser? Du pratade om samarbeten ett par gånger här.

Universitetssjukhusen och svenska, absolut, men bevisligen också nordiska relationer som kan förbättra och snabba på här. Ett sånt tydligt exempel är om vi kan visa att det går att använda hälsodata över landsgränser. Vi kan ju nästan inte lösa det på regionsgränser.

En sån här fråga som vi kan testa och samarbeta kring, det är ju att skapa dataset som faktiskt går att använda i klinisk bruk. Man har kommit ganska långt inom vissa delar av barncancer till exempel, men här finns ju en enorm potential för Norden. Norden är 28 miljoner invånare, världens nionde största ekonomi.

Det finns oändliga möjligheter när vi väl börjar se på oss som ett gemensamt system. Och vår egen allians, den handlar ju om, Kristoff, att bygga ihop oss och utnyttja våra styrkor. Vi har ett tydligt exempel där vi har enats om att vi är duktiga på avancerade teknikmedical products att ta tillämp.

Men Karolinska verkar ha den största möjligheten att vara en hubb för att landa ett sådant kluster för ett av de europeiska centra. Och då har vi gått ihop och står bakom det. Och förhoppningsvis får vi en nordisk hubb, så att det finns.

Man kan bryta den här och limpan och skära den på massa olika sätt. Men om vi kan ta ett enkelt dataset och samla ihop det och se om det går att federera och faktiskt testa och börja jobba med både i Sverige, Norge, Danmark, Finland. Det skulle vara ett genombrott, det har vi inte gjort förut.

Och då är det så att då kommer man behöva utmana GDPR. Och om en enskild sjukhusdirektör, Kristoff, gör det, ja då kan han få snabbt problem. Men om 34 universitetsjukhusdirektörer säger att nu ska vi testa det här, ja, det är i alla fall mindre sannolikt att 34 får problem samtidigt.

Men det vet vi inte. Men vi kommer vara lite modiga också. Det är vår roll. Vi har ju det här med det utgade tjänstemannanansvaret som riksdagen tog beslut om häromdagen.

Nej, men jag vill haka på dig ändå, men jag skulle vilja säga så här. De här 34 direktörerna, vilken lagstiftning vill vi se? Vilka tillämpningar av redan befintlig lagstiftning behöver vi göra och vara trygga i?

Alltså vi ser ju tydliga, trots att vi är med i samma Europeiska union så tillämpar vi ju GDPR-lagstiftning helt olika i olika länder. Där du nämner till exempel Finland har en betydligt mer offeniv, så att säga, tillämpning när det gäller de här sakerna. Så att gå samman, tala med en röst mot den lagstiftande församlingen lokalt, så att säga, i våra länder och sen få en enig syn på hur vi tillämpar integritetskyddsfrågorna, helt enkelt, hur vi hanterar datan och hur den sen då kommer att göra nytta för våra patienter.

Det är absolut nödvändigt. Det här låter ju som att det blir en bra brygga in i det som jag hade tänkt att samtalet skulle handla om på sluttampen, nämligen vilka beslut som behöver fattas av vem. Om vi krokar i och hänger i det här beslut som behöver fattas på utsidan väggarna av Salgrenska och Karolinska.

Är det här en sån typisk sak som ett önskemål till folk utanför väggarna, Kristoff? Ja, vi är två som talar i egen sak här naturligtvis. Nej, men skämt åsido, nej, jag har inte jättemycket.

Alltså, en tydlig roadmap, en tydlig strategi, tydliga prioriteringar som redan är sagt och mandat till oss som ska implementera och utveckla vidare. Och det på samtliga nivåer. Det är ju både på nationell och regional nivå.

Om vi krymper de där sjukhusväggarna hela vägen ner till era respektive kontor och tänker på de besluten som behöver fattas innanför de väggarna och du får börja, Kristoff, där. Vilka beslut skulle du vilja fatta framöver för att driva på den här utvecklingen? Nej, men vi behöver den här roadmapen naturligtvis inne i vår verksamhet.

Den är snart färdig med sin strategi. Vi behöver göra också våra prioriteringar rent arbetsinsatsmässigt och kostnadsmässigt. Med de resurser efter de prioriteringar som andra gör, som jag har pratat om ovanför oss, behöver prioritera.

Vad, alltså, det här området är explosivt. I vilken ordning ska vi göra det här? Vad är det vi fokuserar främst på just nu? Är det våra administrativa plus arbetsprocesser, till exempel?

Eller är det rent medicinska tekniska frågor? Eller vad är det vi prioriterar helt enkelt? Och, inte minst, våra smarta medarbetare använder ju den här tekniken privat och vill använda det här i sitt arbete.

Det är bara en självklarhet. Och vi pratade tidigare om Tekniken, patienterna och medarbetarna till så här vi kommer att arbeta i framtiden. Och det är säkert en helt egen podd.

Men jag var inne på det förut när jag sa, vad händer när man tar sina journalanteckningar, labbprover och dumpar ner dem och får dem testade mot Clevelands guidelines och går tillbaks till sin läkare och säger så. Det är ett jättespännande fält som dagens medicinstudenter förhoppningsvis redan håller på att utbildar sig i. På engelska är det trustworthy use of AI.

Det tror jag är en oerhört viktig fråga för oss allihopa att prata om i samhället och inte minst inom hälso- och sjukvården. Har du någonting mer Kristoff? Nej men alltså det är som vanligt, nycklarna ligger hos medarbetarna och tilliten är alltid viktig och tillit och trygghet.

Sen ska vi också veta att know-how ligger också hos medarbetarna. Så att det är där kraften finns och samtidigt, så att jag menar, ibland hör man kanske från fackligt håll framförallt en oro och den kan ju vara mer eller mindre befogad naturligtvis och vi måste vara ansvarsfulla, som Bobo är inne på. Men vi ska också veta att know-how och innovationskraften, hjärnorna, de finns där ute i verksamheterna och det sker hela massa saker på det här området.

Det kan vi vara helt säkra på. Jag tackar för ett uppslag till en kommande podd om tillit till AI i vården och för ett superintressant samtal redan här. Stort tack Bobo och stort tack Kristoff.

Tack ska ni ha.