Nuvarande läkarutbildning innefattar 5,5 års studier och 1,5 års allmän tjänstgöring (AT), summa 7 års studier och praktik, vilket leder till legitimation. På det följer 4–5 års specialiseringstjänstgöring, summa minst 11 år.

Den grundläggande läkarutbildningen har ansetts för lång. I utredningen om ny läkarutbildning 2013 [1] föreslogs ersättning av AT:s 18 månader med en basutbildning om 12 månader. Detta väckte inte riktigt bifall och utredningen hamnade i malpåse.

Utredningen har nu dammats av. En förutsättning för det nya uppdraget är att förslagen i den förra utredningen ska kvarstå, vilket bland annat innebär att AT slopas och att grundutbildningen förlängs till 6 år och även innefattar läkarlegitimation [2]. Förslaget presenteras som en förlängning av läkarutbildningen, men tycks tyvärr vara en förkortning.

Låt oss räkna. Nuvarande läkarutbildning är alltså 5 år och 6 månader plus 18 månader AT, summa 7 år. Man tar bort 6 månader från AT och kallar den basutbildning (inte tjänstgöring). Dessutom tas 6 månader bort från olika medicinska kurser. Simsalabim har 7 år till läkarlegitimation blivit 6 år. Less is more?

Karolinska institutet ger ut den populärvetenskapliga tidskriften Medicinsk vetenskap, som presenterar nya forskningsrön. I nummer 1/2017 [3] ges en föreställning om hur artificiell intelligens (AI) kan hjälpa till i sjukvården. Forskare som intervjuas är överens om att AI snart kommer att ta över mycket av läkarnas arbete. AI blir ju »aldrig trött och kan jobba på obekväm arbetstid«. Allt tyder även på att AI snart är både bättre och snabbare än läkarna på att ställa diagnos. Och vad ska läkarna göra? Jo, de ska träffa patienterna. Att vara medmänskliga blir deras främsta framtida uppgift.

Detta budskap måste glädja alla som vill korta av läkarutbildningen. Några frågor väcks dock: Kan programmerade algoritmer känna? Kan de ändra sig? Kan de göra viktiga avvägningar i sin diagnostik? Beror AI:s snabbhet på att AI inte har möjlighet att göra alla avvägningar?

Läkaren Jerome Groopman har funderat kring det medicinska tänkandets fallgropar och hur de kan undgås [4]. Groopman anser att algoritmer kan vara användbara vid genomsnittsdiagnos och genomsnittsbehandling, till exempel när läkaren behöver hjälp med att skilja mellan halsfluss och svalgkatarr, men att de står sig slätt när läkaren måste tänka i andra banor, exempelvis när symtomen är vaga eller många och förvirrande eller när provresultaten är inexakta. Vid de tillfällen när vi är i störst behov av en skarpsynt läkare motverkar algoritmer självständigt och kreativt tänkande, menar han. »Statistik kan inte ersätta den människa som läkaren har framför sig, eftersom statistik inte handlar om individer, utan om genomsnitt«, skriver Groopman och konstaterar vidare att medicin i grund och botten är en osäker vetenskap.

Man skulle kunna tro att läkarutbildningen behöver utökas snarare än kortas. I Stockholm, Göteborg och Malmö behövs fler traumakirurger för att ta hand om det stora antalet skjutningar. Även inom andra områden behövs snarare mer än mindre kunskaper. Så hur vill professionen och patienterna ha det i framtiden?

Potentiella bindningar eller jävsförhållanden: Inga uppgivna.