Den här artikeln bygger på insikter som delades under en Provet-sponsrad panel på Level Up Summit med dr Karen Bolten, Adam Wysocki, Jack Peploe och dr Lior Kerner.
AI finns redan på din klinik. Det har i flera år funnits i delar av ditt labbarbete, din cytologi, din urinanalys och delar av onkologin. Dr Karen Bolten, grundare av The Business Vet, påpekade det i en nyligen genomförd Provet-sponsrad panel på Level Up Summit: "Det har funnits saker på klinikerna i flera år nu som är AI, men som jag tror att många inte vet om att de är det."
Och så finns det den högljudda sorten. Adam Wysocki, grundare och chefskonsult på VetSoftwareHub, sa: "Förmodligen 50 % av de veterinärer jag pratar med använder scribes, har testat scribes eller är intresserade av scribing."
Så frågan är inte längre om AI hör hemma på din klinik. Det är hur du utvärderar det på rätt sätt – innan en medarbetare fattar det beslutet åt dig genom att ladda upp en labbrapport i ett personligt ChatGPT-konto.
Den här guiden samlar ett praktiskt ramverk från panelen – dr Karen Bolten, Adam Wysocki, Jack Peploe från Veterinary IT Services och dr Lior Kerner, Clinical AI Lead på Provet – om hur du på ett effektivt sätt utvärderar AI-verktyg för din klinik.
Börja med tankesättet, inte verktyget
Det största misstaget är inte att välja fel AI-produkt. Det är att anta att AI är som alla andra verktyg du har köpt – granskat, reglerat och säkert som standard.
Jack Peploe var rakt på sak i panelen: kliniker "underskattar i många fall kraftigt risken för dataexponering med de här verktygen, de potentiella riskerna för hallucinationer och effekterna av störningar i arbetsflödet."
Dr Bolten formulerar gapet tydligt: "Många av oss har levt i klinikvardagen med antagandet: hej, vi har det här läkemedlet, det här verktyget, vad det än är. Det har gått igenom kvarnen för att säkerställa att det fungerar och att det är säkert. Och det stämmer inte just nu för AI."
Hennes råd? "Du bör behandla det som vilket annat verktyg som helst, vilken annan utbildning som helst. Du vill se forskningen."
Det tankesättet är förutsättningen för allt nedan.
Vilka frågor bör du ställa till en AI-leverantör innan du köper?
1. Vart tar din kliniks data egentligen vägen?
Adam Wysocki råder dig att alltid börja dina frågor här: "Det är klinikens data, eller hur? Den äger den. Den äger journalerna. Den äger konversationerna. Vart tar de här uppgifterna vägen? Går de till en publik modell? Går de till en privat modell? Kan du få ut dem?"
Följdfrågan är minst lika viktig. Om en kund kommer tillbaka efter sex månader och ber dig ta bort sin konversation ur systemet – kan du faktiskt göra det? "Är det möjligt att ta bort en enda konversation ur den datan om en patient eller kund kommer tillbaka i framtiden och säger: hej, jag är inte alls bekväm med det här, jag vill avregistrera mig?", frågade sig Adam Wysocki.
Om leverantören inte kan besvara de frågorna tydligt – då har du ditt svar.
2. Klarar integritetspolicyn testet att läsas högt?
Dr Bolten beskriver sig själv som "personligen besatt av att läsa integritetspolicyer och villkor", eftersom det är där varningssignalerna och de goda tecknen faktiskt finns.
Hennes regel om träningsdata? "Du måste inte låta dem använda dina data för att träna."
Vad du ska leta efter i policyn:
• Opt-in som standard, inte opt-out
• Ett tydligt och enkelt sätt att avregistrera sig – helst några klick, inte ett begravt supportärende
• Tidsgränser för datalagring – aldrig "för alltid"
• Namngivna underbiträden så att du vet vem mer som hanterar datan
3. Är avtalsvillkoren rimliga?
Adam Wysocki rådde till att "titta på de där ansvarsfriskrivningsklausulerna i avtalen, för om företaget säger 'hej, vi ansvarar inte för något som händer med vårt system' bör du tänka över det innan du rullar ut det på din klinik."
En leverantör som är trygg med sin produkt accepterar en viss grad av ansvar. En leverantör som inte vill ha något ansvar alls säger dig något.
4. Finns det en tydlig människa i loopen?
"AI måste stödja den kliniska bedömningen och aldrig skymma den", anmärkte Jack Peploe.
Dr Kerner gör samma poäng om implementeringen: "Det måste verkligen finnas en tydlig människa i loopen." Varje funktion som skickar AI-utdata direkt in i en journalanteckning, en utskrivningsinstruktion eller ett kundmeddelande utan granskning förtjänar att granskas noga.
5. Passar det in i ditt faktiska arbetsflöde?
Ett verktyg som lägger till ännu en flik, ännu en inloggning eller ännu ett kopiera-och-klistra-steg måste klara en hög ribba för att vara värt det.
Dr Boltens ord för det som dödar användningen är friktion: "Ju mer friktion det finns i din dag, desto mindre sannolikt är det att du använder det... om ett av dina verktyg inte integrerar med ditt PIMS är det mer friktion."
Vem är ansvarig om AI gör något fel?
Tre intressenter, en delad risk.
På den kliniska sidan menar dr Bolten att "om något går fel med patienten är det ditt problem." Det ligger hos veterinären som använder verktyget.
Jack Peploe vidgar perspektivet och tillägger: "Operativt blir det klinikägaren som blir ansvarig för verktygsuppsättningen. Och ser vi till anseendet är det ditt klinikvarumärke som blir det som får lida."
Och som dr Kerner påpekar är detta inte bara ett kliniskt problem. "Om du skickar en utskrivningsinstruktion och nämner att din hund är en katt... det är skada på ditt anseende. Och det går inte ens via den kliniska vägen."
Det är därför due diligence är ett ansvar för hela kliniken, inte bara för den kliniska delen.
Påbyggnads-AI kontra integrerad AI: så väljer du
Det här är ett av de viktigaste besluten du kommer att fatta, och panelen gick på djupet med det.
Kortversionen: påbyggnadsverktyg (bolt-ons) är ett användbart sätt att testa ett enskilt användningsfall. Integrerad AI är det långsiktiga valet med lägst risk – eftersom AI-verktyg bara är så bra som de data och det sammanhang de kan se.
Dr Kerner argumenterade: "Sammanhang är verkligen, verkligen viktigt. När de här verktygen blir mer avancerade vill du göra mer med dina data för att spara mer tid. Sammanhanget av en patients hela historik, till exempel, eller en historik av fakturor, påminnelser, bokningar... där dina data finns för tillfället, vanligtvis i PIMS-systemet; antingen att PIMS bygger egna funktioner som fungerar mycket bra, eller åtminstone erbjuder integrationer som kan ta de här tredjepartsverktygen och använda dem med dina arbetsflöden."
Hans varning om alternativet: "Varje verktyg som kräver att du ständigt har ytterligare en flik öppen för att kopiera och klistra in data från ett fönster till ett annat... det är en verkligt, verkligt stark friktionspunkt. Och som du vet är vi på väg in i de riktiga agenternas tidsålder... överallt, som utför alla möjliga åtgärder för alla möjliga saker. Du behöver ha ett system som låter de här agenterna gå in och ut och göra som du vill att de ska göra."
Jack Peploes varning om vildvuxen påbyggnad förstärker samma poäng från den operativa sidan: "Du skulle kunna vakna om 18 månader med typ sju AI-verktyg och ingen form av sammanhållning. Du kommer att få situationer där personalen undrar: vilket system använder jag för det här? Du får dubbel dokumentation, integrationsproblem och risk för shadow IT, och så finns den ökande supportbördan."
Påbyggnadsverktyg har fortfarande en legitim roll, särskilt när du vill bevisa ett koncept snabbt innan du binder dig till en långsiktig riktning. Här är avvägningen i en enda vy.
Den starkaste positionen för de flesta kliniker är en kärnplattform med fullt datasammanhang, tillräckligt öppen för att integrera de påbyggnader du verkligen behöver, och tillräckligt disciplinerad för att inte lägga till dem du inte behöver. Sammanhållning är det som ger AI:n utrymme att arbeta.
Vad bör olika roller på veterinärkliniken leta efter hos AI?
.jpg)
Vad bör en veterinär leta efter i en AI-scribe?
Fyra saker spelar störst roll.
1. Minskar den faktiskt konsultationstiden?
Dr Bolten gjorde en baslinjemätning med sin första scribe innan hon slog på den, och jämförde sedan. Tidsskillnaden var "statistiskt mycket signifikant", men bara för att hon hade kontrolldata för att bevisa det.
2. Låter den dig vara närvarande med kunden?
Dr Kerner gör poängen att veterinärer förr delade sin uppmärksamhet mellan kunden, patienten och tangentbordet. En scribe som arbetar i bakgrunden låter dig fokusera på de två första.
3. Anpassar den sig till hur du konsulterar?
"Det kräver faktiskt en viss förändring i tankesätt kring hur du genomför dina konsultationer... ju mer du säger, desto mer chans ger du scriben att fånga mer data", säger dr Kerner. En bra scribe belönar ett verbalt, beskrivande konsultationssätt.
4. Fångar din uppsättning rent ljud?
Mikrofonen är lätt att förbise, men den spelar roll. Ju renare ljudet som går in är, desto bättre blir sammanfattningen som kommer ut. Som dr Kerner uttrycker det: "ett litet misstag är att bortse från hårdvaran." En hyfsad mikrofon är oftast billig och kan märkbart förbättra vad scriben fångar.
Vad bör en klinikchef kontrollera innan AI-verktyg godkänns?
Det är du som bär den operativa risken. Fem kontroller:
1. Datastyrning: vart datan tar vägen, vem som har åtkomst och hur du får tillbaka den
2. Avtalsvillkor: ansvarsfriskrivning, rätt att avregistrera sig, tidsgränser för data
3. Plan för teamets införande: vem är produktambassadör, hur hanteras utbildning
4. Granskning av shadow IT: vad använder ditt team redan på personliga konton
5. Pilotresultat: kör ett arbetsflöde i en månad innan du rullar ut
Dr Boltens påminnelse: "Det är samma sak som du skulle göra i ett vanligt forskningsprojekt. Du vill bara ändra en variabel i taget för att veta om det fungerar eller inte."
Vad bör en receptionist veta om AI-verktyg för kundkommunikation?
AI-verktyg i receptionen sprider sig snabbt. Wysocki, som återger vad klinikteam berättar för honom: "Det har frigjort så mycket tid för oss att kunna vara tålmodiga med kunden som står vid disken... personalen i receptionen säger att de inte behöver oroa sig för att telefonkön ska braka ihop."
Vad du som receptionist bör driva på för:
• Att AI:n hanterar rutinsamtal och bekräftelser, inte sörjande kunder eller akutfall
• Tydliga eskaleringsregler – när lämnar AI:n över till en människa
• Insyn i vad AI:n sa – du behöver veta vad en kund fått höra innan de kliver in
Vilka AI-misstag gör veterinärteam?
Fem mönster återkommer gång på gång.
1. Att hoppa över piloten. Att gå direkt från demo till utrullning för att demon såg bra ut.
2. Att inte involvera teamet. Ingen produktambassadör inne på kliniken betyder motstånd senare.
3. Ingen intern AI-policy. Utan en sådan har du inget svar på "får jag klistra in den här labbrapporten i ChatGPT?".
4. Att behandla scribes som perfekta transkriberare. Adam Wysocki: "AI-scribes är inte perfekta transkriberare... du måste fortfarande granska det som fångats."
5. Att ignorera shadow IT. Det är det de flesta kliniker missar helt och hållet.
Jack Peploe varnade för farorna med shadow IT: "Även om du inte formellt har infört AI är det mycket stor chans att ditt team har gjort det, och att de använder det på något sätt. Det kan vara att kopiera och klistra in journalanteckningar i ChatGPT med sina egna personliga AI-konton... Det kan vara att ladda upp labbrapporter."
"Den största datarisken för mig, och det största jag ser, är inte nödvändigtvis införandet – det är det ohanterade införandet", avslutar Peploe.
Hur ser ett bra AI-införande ut på en veterinärklinik?
.jpg)
När väl skyddsräckena är på plats är fördelen verklig – och dyker ofta upp där du inte väntade dig den.
Dr Boltens erfarenhet av scriben var statistiskt signifikant vad gäller tid, men den största överraskningen var kvalitativ: "Jag mådde så mycket bättre efter att ha börjat använda scriben... jag var mindre vresig mot teknikerna... jag kunde faktiskt gå hem från jobbet medan det fortfarande var ljust för en gångs skull."
Dr Kerner lyfter fram en annan tyst vinst med klinisk AI – scriben tränar klinikern, inte bara tvärtom. Under två eller tre månader var hans användare övertygade om att produkten hade förbättrats, när det i själva verket var "de som blev bättre på hur de genomför sina konsultationer. De säger mer saker högt."
Mönstret är konsekvent: när AI väljs med disciplin ger det tid tillbaka – till patienterna, till kunderna och till de människor som gör jobbet.
Jack Peploes avslutande replik i panelen är den att ta med sig: "Framtiden för veterinärvården handlar inte om AI eller människor. Det handlar om hur väl de två arbetar tillsammans."
Att få den balansen rätt handlar inte om entusiasm. Det handlar om att göra grovjobbet i förväg: att fråga vart dina data tar vägen, läsa avtalet, köra piloten och ta med dig ditt team.
Ligg steget före med AI
Om du gillade den här bloggen, kolla in AI in Veterinary Practice Summit, där du kan tjäna tre timmars CE-poäng (fortbildning) och få djupare insikter från experter som känner den kliniska verkligheten. Se den här >
Vanliga frågor
Är det säkert att dela mina kund- och patientdata med ChatGPT?
Inte på ett personligt konto. Ett personligt ChatGPT-konto ger kanske inte den datastyrning, det avtalsskydd eller de administrativa kontroller som din klinik behöver. Dr Boltens regel gäller: "Du måste inte låta dem använda dina data för att träna." Om ditt team redan gör detta är det shadow IT och en risk för dataexponering.
Vem är ansvarig om AI-verktyg gör ett misstag i en journalanteckning?
Det kliniska ansvaret stannar hos veterinären som använder verktyget. Dr Bolten i panelen: "Det är alltid veterinären. Det här skiljer sig inte från något annat i veterinärmedicinen. Om något går fel med patienten är det ditt problem." Klinikägaren bär det operativa ansvaret, och klinikvarumärket tar smällen för anseendet, men det kliniska ansvaret ligger hos klinikern.
Kan AI ersätta en veterinärreceptionist?
Nej, men det förändrar rollen. AI-verktyg i receptionen hanterar telefonköer, bokningsförfrågningar utanför öppettiderna och samtal om receptförnyelser. Som rådgivare kring klinikers arbetsflöden ser Adam Wysocki det som att det frigör receptionspersonalen att vara mer närvarande med kunden vid disken, inte att ersätta dem. Empatiarbetet – sörjande kunder, akut triage, samtal om livets slut – tillhör fortfarande en människa.
Hur lång tid tar det att se ROI från en veterinär-AI-scribe?
Det beror på om du mätte innan du började. Wysockis rekommendation: "Välj ett arbetsflöde och kör en pilot på din klinik. Ta reda på hur lång tid det tog att göra det arbetsflödet före AI och ta sedan tid på det." Dr Boltens första månad med en scribe var tuff under införandet, för att sedan landa i något hon kunde mäta och känna. Hon kallade resultatet "statistiskt mycket signifikant" och tillade: "Jag mådde så mycket bättre efter att ha börjat använda scriben... jag kunde faktiskt gå hem från jobbet medan det fortfarande var ljust för en gångs skull."
Vad är shadow IT och varför spelar det roll på en veterinärklinik?
Shadow IT är all teknik som ditt team använder och som kliniken inte formellt har godkänt – vanligtvis gratis AI-verktyg på personliga konton. Peploe betraktar det som den enskilt största AI-risken för de flesta kliniker: farligare än något verktyg du aktivt köper, eftersom det inte finns någon tillsyn, inget dataavtal och inget spår att granska. Lösningen är en enkel intern AI-policy.
Vad är miljöpåverkan av att använda AI på en veterinärklinik?
Den är verklig, men värd att hålla i proportion. Att träna stora AI-modeller förbrukar energi och vatten för kylning av datacenter. Den vardagliga användningen inne på din klinik, som att en scribe transkriberar en konsultation eller att en sammanfattning skrivs, innebär en mycket mindre kostnad per uppgift, även om den summerar sig över en hektisk klinik. Exakta siffror varierar mycket mellan leverantörer och är fortfarande omdebatterade, så behandla varje enskild "per fråga"-siffra du ser med försiktighet och stäm av den mot leverantörens egen rapportering.
Det finns några praktiska saker du kan göra. Fråga var en leverantör driver sina datacenter och om de drivs med förnybar energi. Och föredra integrerade verktyg framför att använda många påbyggnader, eftersom färre överlappande system innebär mindre dubblerad bearbetning. Det är samma instinkt som med datastyrning: be leverantören berätta om sin påverkan och vad de gör för att minska den.
