AI gör det svårare att fastställa ansvar vid medicinska misstag, enligt experter. Flera juridiska och tekniska faktorer bidrar till att det blir allt mer komplicerat att avgöra vem som kan hållas skyldig när AI-system är involverade i vårdbeslut och felbehandling.
Varför blir ansvarsfrågan svår?
AI används idag till både diagnosstöd, bildtolkning och administrativa uppgifter i sjukvården. Om ett AI‑system fattar ett felaktigt beslut som leder till patientskada, är det svårt att utreda om felet beror på AI-systemets design, programmerarens val, bristande testning, eller läkarens hantering av systemet. Många avancerade AI‑modeller är ”black box”-lösningar där beslutsprocessen inte är öppen ens för utvecklaren, vilket ytterligare försvårar bevisbördan om något går fel.
Juridiska utmaningar
- Patienten kan ha svårt att få tillgång till insyn om hur AI systemet fungerar eller är utformat, vilket komplicerar ansvarsfrågan och gör det svårt att kräva skadestånd.
- EU:s nya AI‑förordning klassar många medicinska AI-system som “högrisk”-teknologier, men det saknas ännu en heltäckande och praktiskt fungerande modell för när ansvar kan utkrävas.
- Om beslut är delat mellan läkare och AI, kan läkaren fortfarande bli ansvarig, även om AI agerat på egen hand eller på sätt läkaren inte fullt ut förstår.
Risker och konsekvenser
- Om ansvar är oklart kan sjukhus och vårdgivare bli mindre benägna att införa AI i klinisk vardag, eftersom riskerna inte är hanterbara.
- Läkares arbetsbelastning och känslomässiga stress kan öka, då de förväntas förstå och rätt tolka AI‑system som är mycket komplexa, men ändå själva bli juridiskt ansvariga när systemet gör fel.
- Patienter som drabbas av skada kan ha svårt att bevisa att det är AI:n — och inte den mänskliga faktorn — som orsakat skadan, vilket kan göra det svårare att få rätt.
Utveckling och möjliga lösningar
- Juridiska experter föreslår att framtida lagstiftning kring AI bör innehålla ett tydligt ramverk för ansvarsfördelning, där både tillverkare, användare (t.ex. sjukhus) och utvecklare kan hållas delvis ansvariga — särskilt när AI agerar autonomt.
- Forskning och debatt runt ”ansvars- och säkerhetsgaranti” för medicinsk AI pågår i både Europa och USA, där man föreslår nya roller inom sjukvården för att övervaka AI-system och hantera risker.
Sammanfattningsvis är ansvarsfrågan för fel inom medicinsk AI långt ifrån löst och betraktas av både experter och beslutsfattare som ett stort hinder för säkert och etiskt införande av AI i vården.
- https://www.madinamerica.com/2025/10/ai-could-make-it-harder-to-establish-blame-for-medical-failings-experts-say/
- https://healthlawsweden.blogg.lu.se/2025/05/05/ai-in-healthcare-and-the-liability-vacuum-in-eu-law/
- https://www.thenews.com.pk/latest/1350916-ai-may-complicate-accountability-in-medical-errors-experts-warn
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10711067/
- https://www.medicaleconomics.com/view/are-physicians-at-fault-for-ai-errors-
- https://www.digitallawjournal.org/jour/article/view/75?locale=en_US
- https://thinktank.eithealth.eu/operating-theatre/hot-topics-navigating-liability-and-managing-risk-in-ai/
- https://hai.stanford.edu/policy-brief-understanding-liability-risk-healthcare-ai
- https://firstwordhealthtech.com/story/6321678
- https://www.linkedin.com/posts/john-williams-44411034_ai-could-make-it-harder-to-establish-blame-activity-7383746642904248320-COMk
- https://x.com/briandavidearp/status/1977939388249108715
- https://www.linkedin.com/posts/masseno_ai-could-make-it-harder-to-establish-blame-activity-7383538031468646400-8cWR
- https://carey.jhu.edu/articles/fault-lines-health-care-ai-part-two-whos-responsible-when-ai-gets-it-wrong
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK613216/
- https://www.instagram.com/p/DPx5_LyjREh/
- https://respocareinsights.com/accountability-in-ai-healthcare-whos-responsible/
- https://carey.jhu.edu/articles/fault-lines-health-care-ai-part-one-high-stakes-ai-medicine
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7133468/
- https://www.news-medical.net/health/Who-Takes-the-Blame-When-AI-Makes-a-Medical-Mistake.aspx
- https://www.theregreview.org/2025/09/07/spotlight-examining-the-evolving-landscape-of-medical-ai/
About the Author
