Kunstig intelligens-dokumentationsværktøjer finder hurtigere vej ind i dyrlægepraksis, end de styringsrammer, der skal evaluere dem, når at følge med. Søgeinteressen for dyrlæge-AI voksede med over 1.680 procent år for år mellem 2024 og 2025, og en undersøgelse fra Digitail og American Animal Hospital Association viste, at næsten 40 procent af dyrlægefaglige allerede brugte AI-værktøjer i deres praksis. For praksischefer er spørgsmålet ikke længere, om man skal bruge disse værktøjer, men hvordan man grundigt evaluerer dem, før man forpligter sig. Denne evaluering er mere krævende end et almindeligt softwareindkøb. AI-dokumentationsværktøjer berører kliniske journaler, klientdata, regulatoriske forpligtelser og professionelt ansvar på én gang. Denne artikel gennemgår de nøgleområder, enhver praksischef bør forholde sig til, før der underskrives en kontrakt. Ikke som en barriere for implementering, men som fundamentet for en tryg udrulning.

Hvad et AI-dokumentationsværktøj faktisk gør i en dyrlægekontekst

Begrebet "AI-dokumentationsværktøj" dækker over en bred vifte af produkter med væsentligt forskellige funktioner. I den simple ende kan et værktøj primært fungere som en realtidstransskriptionstjeneste, der omdanner talt konsultationslyd til en tekstjournal, som klinikeren derefter redigerer. I den mere avancerede ende fortolker en AI-assistent aktivt, hvad der bliver sagt, strukturerer outputtet i et klinisk notatformat (der adskiller anamnese, undersøgelsesfund, vurdering og plan) og kan foreslå kliniske koder eller markere punkter til opfølgning.

Forskellen er vigtig af flere grunde. Et passivt transskriptionsværktøj har færre regulatoriske implikationer end et, der fortolker klinisk indhold eller understøtter kliniske beslutninger. Veterinary Innovation Council påpeger, at praksischefer og klinikere bør forstå præcis, hvilken kategori et produkt tilhører, før de vurderer dets risici. Et værktøj, der genererer et struktureret notat ud fra ambient lyd, gør noget kvalitativt andet end et, der blot producerer et råt transskript, og de styringsmæssige spørgsmål, der følger, adskiller sig tilsvarende.

Praksischefer bør også være opmærksomme på, at nøjagtigheden af disse værktøjer med dyrlægespecifikt indhold ikke er garanteret. Veterinary Innovation Council anbefaler specifikt at teste systemer med arts- og tilstandsspecifik terminologi og farmakologisk nomenklatur før implementering, frem for at stole på leverandørdemonstrationer, der bruger udvalgte eksempler. En 2026-købsguide fra VetGeni anbefaler at teste med komplekse sager med flere problemstillinger frem for simple wellness-besøg for at afdække, hvordan værktøjet håndterer tvetydighed.

Datalokation: hvor bliver konsultationsdata behandlet og opbevaret

Datalokation refererer til den fysiske og jurisdiktionelle placering, hvor data behandles og opbevares. I denne sammenhæng gælder det lydoptagelser af konsultationer, transskripter og de journalnotater, der genereres heraf. For europæiske praksisser er dette ikke blot en teknisk detalje, men et compliance-spørgsmål.

I henhold til den generelle databeskyttelsesforordning (GDPR) skal persondata om EU-borgere håndteres i overensstemmelse med forordningens krav, uanset hvor leverandøren har hovedsæde. Hvis en leverandør sender lyd- eller tekstdata gennem servere placeret uden for Det Europæiske Økonomiske Samarbejdsområde, for eksempel i USA, skal denne overførsel være reguleret af en passende juridisk mekanisme, såsom standardkontraktbestemmelser. Nogle EU-medlemsstater pålægger yderligere nationale databeskyttelseskrav oven på GDPR, hvilket kan påvirke, hvilke overførselsmekanismer der er acceptable.

Praksischefer bør spørge leverandører specifikt:

• Om lydoptagelser behandles på enheden, inden for EU eller på servere i tredjelande

• Hvilken juridisk mekanisme der styrer eventuelle internationale dataoverførsler

• Om leverandøren kan levere dokumentation, der bekræfter placeringen af al behandlingsinfrastruktur

AAVSB's 2025-regulatoriske rapport om AI i dyrlægemedicin identificerer dataopbevaring og fortrolighed som et kerneområde for regulatorisk bekymring og understreger, at licensindehavere aktivt skal beskytte klientdatabeskyttelse – en forpligtelse, der ikke kan overlades til leverandøren alene.

GDPR og databeskyttelsesforpligtelser specifikke for dyrlægepraksis

En udbredt misforståelse er, at GDPR ikke gælder for dyrlægejournaler, fordi de vedrører dyr frem for mennesker. I praksis indeholder dyrlægekonsultationsjournaler rutinemæssigt klientoplysninger, herunder navne, kontaktoplysninger, adresser og betalingsregistre, og GDPR gælder for alt dette.

Før implementering af et AI-dokumentationsværktøj skal praksisser:

• Identificere det lovlige grundlag for behandling af klientoplysninger gennem værktøjet. I de fleste tilfælde vil dette være opfyldelse af en kontrakt (dyrlægetjenesteaftalen med klienten) eller legitime interesser, men praksisser bør vurdere og dokumentere dette eksplicit.

• Indgå en databehandleraftale med AI-leverandøren. Hvor en leverandør behandler persondata på vegne af praksis, fungerer de som databehandler i henhold til GDPR, og en databehandleraftale er et lovkrav, ikke blot en formalitet. Den skal specificere, hvilke data der behandles, til hvilket formål, hvor længe de opbevares, og hvad der sker med dem ved kontraktophør.

• Ikke antage compliance, blot fordi en leverandør markedsfører produktet som "GDPR-klar". Som AAVSB-rapporten bemærker, forbliver ansvaret for compliance hos praksis, ikke leverandøren.

Praksisser bør også overveje, om deres eksisterende privatlivspolitik tilstrækkeligt beskriver brugen af AI-værktøjer til behandling af klientdata. Hvis ikke, kræves en opdatering før implementering.

Hvordan klientsamtykke bør håndteres, når AI er aktiv under en konsultation

Spørgsmålet om, hvad man skal informere klienter om, før man bruger et AI-dokumentationsværktøj under en konsultation, rummer både juridiske og praktiske aspekter. I henhold til GDPR er gennemsigtighed et kerneprincip: personer, hvis data behandles, skal informeres om dette, formålet og hvem der er involveret. Praksisser opfylder typisk denne forpligtelse gennem en privatlivspolitik frem for at indhente eksplicit samtykke ved hver konsultation.

Gennemsigtighed og samtykke er to forskellige begreber. AAVSB-vejledningen anbefaler, at praksisser indhenter informeret samtykke, hvor det er relevant, og opretholder fuld gennemsigtighed om AI-brug. I praksis betyder det:

• At informere klienter om, at et AI-værktøj er aktivt under konsultationen, enten mundtligt ved konsultationens start eller via en meddelelse i venteområdet eller på en samtykkeerklæring

• At tilbyde klienter en klar og nem måde at fravælge, hvis de ikke ønsker, at deres konsultation behandles gennem værktøjet

• At dokumentere praksissens valgte tilgang i databeskyttelsespolitikken, så beslutningen kan revideres

Om mundtlig information er tilstrækkelig, eller skriftligt samtykke er at foretrække, afhænger af karakteren af de behandlede data, konsultationens følsomhed og eventuelle særlige krav i national lovgivning. Praksisser, der opererer på tværs af flere jurisdiktioner, eller som håndterer særligt følsomme sager, bør søge juridisk rådgivning om deres konkrete situation. Tilgangen bør være gennemtænkt og dokumenteret, ikke improviseret.

Kompatibilitet med dit eksisterende praksisstyringssystem til dyrlægepraksis

Et AI-dokumentationsværktøj, der ikke kan forbindes pålideligt til praksissens eksisterende praksisstyringssoftware, skaber mere administrativt arbejde – ikke mindre. Før evaluering af et produkt bør praksischefer danne sig et klart billede af deres nuværende journalsystemmiljø, og hvad integration faktisk vil kræve.

Nøglespørgsmål til leverandører inkluderer:

• Hvilke dyrlægepraksisstyringssystemer værktøjet integrerer med som standard, og hvad betyder "integration" i praksis: en direkte API-forbindelse, en kopier-indsæt-arbejdsgang eller noget midt imellem?

• Producerer værktøjet strukturerede dataoutput (såsom kliniske koder) i et format, det eksisterende system kan indlæse, eller genererer det fritekstnotater, der kræver manuel genindtastning?

• Hvad sker der med data genereret i AI-værktøjet, hvis integrationen fejler, eller kontrakten ophører?

En gennemgang fra 2025, publiceret i Journal of the American Veterinary Medical Association, fandt, at tilgængeligheden af nøjagtige data i form af kuraterede journaler er en væsentlig begrænsning for AI-implementering i dyrlægepraksis. Dette gælder begge veje: dårlig datakvalitet begrænser, hvad AI-værktøjer kan, og AI-værktøjer, der ikke integrerer ordentligt med eksisterende systemer, risikerer at forringe kvaliteten af de journaler, de skulle forbedre.

Datastandardisering er en relateret bekymring. Forskning i Vertebrate Breed Ontology viser, at manglen på universelle datastandarder i dyrlægemedicin fortsat hæmmer interoperabilitet. Praksischefer bør spørge, om værktøjets output er struktureret på en måde, der understøtter langsigtet dataanvendelighed – ikke kun øjeblikkelig notatgenerering.

Klassificering af medicinsk udstyr: er værktøjet reguleret, og burde det være det

I EU gælder Medical Device Regulation (MDR) for software beregnet til medicinske formål, herunder software, der understøtter klinisk beslutningstagning. AI-værktøjer, der går ud over transskription og fortolker klinisk indhold, foreslår diagnoser eller markerer abnorme fund, kan falde ind under MDR, afhængigt af deres tilsigtede formål og hvordan leverandøren markedsfører dem.

American Association of Veterinary State Boards (AAVSB) bemærker, at føderal præ-markedsgodkendelse er sjælden for dyrlæge-AI-værktøjer, og at mange udbredte produkter ikke gennemgår samme regulatoriske kontrol som medicinsk udstyr til mennesker. Det samme mønster ses i EU: fraværet af MDR-klassificering betyder ikke nødvendigvis, at et produkt er undtaget. Det kan blot betyde, at spørgsmålet ikke er blevet formelt behandlet.

Praksischefer bør spørge leverandører direkte:

• Er produktet blevet vurderet for MDR-klassificering i EU?

• Hvis det er klassificeret som medicinsk udstyr, hvilket bevis for overensstemmelse findes, og hvor er CE-mærkningsdokumentationen?

• Hvis det er vurderet og fundet uden for omfanget, på hvilket grundlag blev denne afgørelse truffet?

En peer-reviewed gennemgang fra 2026 i Frontiers in Veterinary Science fandt udbredte mangler i gennemsigtighed og valideringsoplysninger blandt kommercielle dyrlæge-AI-leverandører ved brug af et 25-punkts scorekort tilpasset fra etablerede regulatoriske rammer. Praksischefer bør ikke antage, at leverandører har foretaget denne analyse. De bør bede om dokumentation.

Datasikkerhed: hvilke certificeringer og kontroller bør du forvente af en leverandør

Datasikkerhed er konsekvent blandt de største bekymringer for dyrlægefaglige, der overvejer AI. En undersøgelse citeret af CompanAIn viste, at 53,9 procent af dyrlægefaglige identificerede datasikkerhed og databeskyttelse som en væsentlig bekymring ved evaluering af AI-værktøjer. At anmode om leverandørens sikkerhedsdokumentation er et rutinemæssigt og rimeligt skridt i enhver indkøbsproces.

En velrenommeret AI-dokumentationsleverandør bør kunne levere bevis for:

• ISO 27001-certificering, den internationalt anerkendte standard for informationssikkerhedsstyringssystemer

• Krypteringsstandarder for data både under overførsel (mellem praksis og leverandørens servere) og i hvile (hvor data opbevares)

• Adgangskontroller, der specificerer, hvem i leverandørens organisation der kan få adgang til praksisdata, og under hvilke betingelser

• Procedurer for underretning om brud, der overholder GDPR's 72-timers underretningskrav til den relevante tilsynsmyndighed

• Penetrationstestresultater eller tredjepartsrevisionsrapporter om sikkerhed

Praksisser bør også spørge, om leverandøren bruger klientdata til at træne eller forbedre sine AI-modeller, og i så fald om klienter og praksisser har ret til at fravælge denne brug. Dette er et databeskyttelsesspørgsmål såvel som et sikkerhedsspørgsmål, og svaret bør fremgå tydeligt af databehandleraftalen.

Personaletræningskrav og adoptionsrealiteter

CompanAIn-undersøgelsen viser, at 42,9 procent af dyrlægefaglige peger på manglende træning som en barriere for AI-adoption. Dette afspejler en reel implementeringsudfordring: selv veldesignede værktøjer kræver tid og struktureret support, før de bliver en integreret del af kliniske arbejdsgange.

Praksischefer bør sætte realistiske forventninger til onboarding-perioden. De personaleroller, der er mest direkte påvirket af et AI-dokumentationsværktøj, omfatter:

• Dyrlæger, der skal forstå, hvordan man bruger værktøjet under konsultationer, hvordan man gennemgår og redigerer genererede notater, og hvordan man opdager fejl i AI-output

• Dyrlægesygeplejersker, der kan være involveret i dokumentationsarbejdsgange og skal vide, hvad værktøjet opfanger – og ikke opfanger

• Receptionister og administrativt personale, der muligvis skal håndtere klientrettet kommunikation om værktøjets brug

En ramme publiceret i Journal of the American Veterinary Medical Association identificerer personaletræning som en kritisk komponent i sikker AI-implementering sammen med arbejdsgangsintegration og præstationsovervågning. Praksischefer bør spørge leverandører, hvilken onboarding-support der er inkluderet i kontrakten, om træning leveres af leverandøren eller forventes at være selvstyret, og om løbende support er tilgængelig, når personaleudskiftning sker.

UC Davis School of Veterinary Medicine tilbyder en nyttig model for struktureret evaluering: da de indførte en AI-assistentplatform i slutningen af 2025, nedsatte de en formel taskforce til at vurdere brugen over flere måneder. Mindre praksisser har måske ikke samme ressourcer, men en defineret pilotperiode med klare evalueringskriterier er et tilsvarende, proportionelt skridt.

Nøjagtighed, klinisk tilsyn og hvem er ansvarlig for det endelige notat

Det styringsspørgsmål, der oftest overses i de tidlige AI-adoptionsdiskussioner, er også det mest gennemgående: hvem er ansvarlig for nøjagtigheden af et AI-genereret klinisk notat?

Svaret er utvetydigt. Som Veterinary Business Advisors fastslår, forbliver dyrlægen ansvarlig for at gennemgå, redigere og godkende al dokumentation, før den færdiggøres, samt for de diagnoser og behandlingsplaner, den indeholder. AAVSB-rapporten understreger dette: licensindehavere skal forstå risiciene og begrænsningerne ved AI for at beskytte standarden for patientpleje, og ansvaret forbliver hos klinikeren, uanset hvordan notatet blev genereret.

Dette har praktiske konsekvenser for, hvordan praksisser strukturerer deres arbejdsgange:

• Et klart gennemgangs- og godkendelsestrin bør indgå i dokumentationsprocessen, før et AI-genereret notat bliver en del af den officielle journal

• Klinikere bør betragte AI-genererede notater som et udkast, der kræver verifikation, ikke et færdigt produkt, der blot skal underskrives

• Risikoen for automatiseringsbias, hvor klinikere stoler for meget på automatiserede output uden tilstrækkelig kontrol, bør eksplicit adresseres i træningen

Veterinary Innovation Council bemærker, at de fleste AI-produkter ikke har været genstand for uafhængig videnskabelig evaluering, og at der ofte er forskel på reklamepåstande og reel ydeevne. Det betyder ikke, at værktøjerne er værdiløse, men det understreger, at klinisk tilsyn ikke er en formalitet. Det er mekanismen, hvorved fejl fanges, før de påvirker patientpleje eller skaber juridisk risiko.

Dårlig dokumentation medfører sine egne risici. Som Veterinary Business Advisors bemærker, kan vigtige detaljer gå tabt, hvis dyrlæger stoler på hukommelsen eller på fejlbehæftede notater, hvilket påvirker den videre behandling og skaber juridisk risiko. AI-værktøjer kan mindske denne risiko, men kun hvis de genererede notater gennemgås – ikke blot accepteres ukritisk.

Spørgsmål at stille en leverandør, før du underskriver en kontrakt

Følgende spørgsmål udgør et minimum, som en praksischef bør stille enhver AI-dokumentationsleverandør under evaluering.

Datahåndtering og opbevaring

• Hvor behandles og opbevares konsultationsdata: på enheden, inden for EU eller i tredjelande?

• Hvilken juridisk mekanisme styrer eventuelle internationale dataoverførsler?

• Bruges klient- eller praksisdata til at træne eller forbedre AI-modellen, og kan dette fravælges?

• Hvad er dataopbevaringsperioden, og hvad sker der med data, når kontrakten ophører?

Sikkerhed

• Har leverandøren ISO 27001-certificering, og kan dokumentation leveres?

• Hvilke krypteringsstandarder gælder for data under overførsel og i hvile?

• Hvad er leverandørens procedurer for underretning om brud?

Integration

• Hvilke dyrlægepraksisstyringssystemer integrerer værktøjet med som standard?

• Hvilket format har strukturerede output, og er de kompatible med praksissens eksisterende system?

• Hvad sker der med data genereret i værktøjet, hvis integrationen fejler?

Regulatorisk status

• Er produktet blevet vurderet for MDR-klassificering i EU? Hvad var resultatet og grundlaget for det?

• Er en databehandleraftale tilgængelig, og hvad dækker den?

Træning og support

• Hvilken onboarding er inkluderet i kontrakten?

• Er løbende support tilgængelig, og til hvilken pris?

Kontraktvilkår

• Hvilken adgang til revisionsspor har praksis til sine egne data?

• Hvad er vilkårene for datasletning ved kontraktophør?

• Hvilket ansvar accepterer leverandøren, hvis værktøjet genererer et unøjagtigt klinisk notat?

En overvejet adoption er en sikrere adoption

Presset for hurtigt at tage AI-dokumentationsværktøjer i brug er reelt. Administrationsbyrden er fortsat en væsentlig udfordring i dyrlægepraksis, og argumentet for værktøjer, der reducerer dokumentationsbyrden, er velunderbygget. Markedets tempo mindsker ikke kompleksiteten ved evalueringen.

En struktureret due diligence-proces, der dækker datalokation, GDPR-compliance, klientgennemsigtighed, praksisstyringssystemintegration, regulatorisk klassificering, sikkerhedsstandarder, personaletræning og klinisk tilsyn, beskytter praksis, dens klienter og de klinikere, der skal bruge værktøjet hver dag. Det styrker også praksischefers forhandlingsposition over for leverandører og giver et dokumenteret grundlag for de beslutninger, der træffes.

AAVSB udtrykker det klart: Efterhånden som AI bliver mere udbredt i dyrlægemedicin, vokser behovet for klar vejledning om ansvarlig brug, og ansvaret for denne ansvarlige brug ligger hos praksis – ikke platformen. At betragte leverandør due diligence som en investering i langsigtet tillid frem for en hindring for fremskridt er den tilgang, der mest sandsynligt fører til en adoption, der fungerer.

Ofte stillede spørgsmål

▶ Hvad gør et AI-dokumentationsværktøj faktisk i en dyrlægepraksis

AI-dokumentationsværktøjer spænder fra basale realtidstransskriptionstjenester, der omdanner talt konsultationslyd til tekst, som en kliniker kan redigere, til mere avancerede AI-assistenter, der fortolker, hvad der bliver sagt, strukturerer outputtet i et klinisk notat og kan foreslå kliniske koder eller markere opfølgningspunkter. Forskellen er vigtig, fordi et værktøj, der genererer et struktureret notat ud fra ambient lyd, har andre regulatoriske og styringsmæssige implikationer end et, der blot producerer et råt transskript. Praksischefer bør fastslå præcis, hvilken kategori et produkt tilhører, før de vurderer dets risici.

▶ Gælder GDPR for dyrlægepraksisser, der bruger AI-dokumentationsværktøjer

Ja. En udbredt misforståelse er, at GDPR ikke gælder for dyrlægejournaler, fordi de vedrører dyr frem for mennesker. I praksis indeholder dyrlægekonsultationsjournaler rutinemæssigt klientoplysninger, herunder navne, kontaktoplysninger, adresser og betalingsregistre, og GDPR gælder for alt dette. Praksisser skal identificere et lovligt grundlag for behandling af disse data gennem et AI-værktøj, indgå en databehandleraftale med leverandøren og sikre, at deres privatlivspolitik beskriver brugen af AI-værktøjer til behandling af klientdata. Ansvaret for compliance forbliver hos praksis, ikke leverandøren.

▶ Hvor bør konsultationsdata behandles og opbevares, og hvorfor er det vigtigt

Datalokation refererer til den fysiske og jurisdiktionelle placering, hvor data behandles og opbevares. For europæiske praksisser er dette et compliance-spørgsmål, ikke blot en teknisk detalje. I henhold til GDPR skal lyd- eller tekstdata, der sendes gennem servere uden for Det Europæiske Økonomiske Samarbejdsområde, overføres via en passende juridisk mekanisme, såsom standardkontraktbestemmelser. Praksischefer bør spørge leverandører, om lyd behandles på enheden, inden for EU eller på servere i tredjelande, og anmode om dokumentation for placeringen af al behandlingsinfrastruktur.

▶ Hvad bør praksisser fortælle klienter, når et AI-værktøj er aktivt under en konsultation

Gennemsigtighed er et kerneprincip i GDPR. Praksisser bør informere klienter om, at et AI-værktøj er aktivt under konsultationen, enten mundtligt ved konsultationens start eller via en meddelelse i venteområdet eller på en samtykkeerklæring. Klienter bør også have en klar og nem måde at fravælge, hvis de ikke ønsker, at deres konsultation behandles gennem værktøjet. Tilgangen bør være gennemtænkt og dokumenteret i praksissens databeskyttelsespolitik – ikke improviseret. Om mundtlig information er tilstrækkelig, eller skriftligt samtykke er at foretrække, afhænger af dataenes karakter og eventuelle nationale lovkrav.

▶ Hvordan bør praksischefer evaluere, om et AI-værktøj integrerer med deres eksisterende praksisstyringssoftware

Praksischefer bør danne sig et klart billede af deres nuværende journalsystemmiljø, før de evaluerer et produkt. Nøglespørgsmål til leverandører inkluderer, hvilke praksisstyringssystemer værktøjet integrerer med som standard, hvad "integration" betyder i praksis (en direkte API-forbindelse, en kopier-indsæt-arbejdsgang eller noget midt imellem), og om værktøjet producerer strukturerede dataoutput i et format, det eksisterende system kan indlæse. Praksisser bør også spørge, hvad der sker med data genereret i AI-værktøjet, hvis integrationen fejler, eller kontrakten ophører.

▶ Kunne et AI-dokumentationsværktøj blive klassificeret som medicinsk udstyr i henhold til EU-lovgivning

Muligvis. Ifølge Medical Device Regulation kan software beregnet til medicinske formål, herunder software, der understøtter klinisk beslutningstagning, falde ind under reglerne. AI-værktøjer, der går ud over transskription og fortolker klinisk indhold, foreslår diagnoser eller markerer abnorme fund, kan kræve klassificering afhængigt af deres tilsigtede formål og hvordan leverandøren markedsfører dem. Fraværet af klassificering betyder ikke, at et produkt er undtaget. Praksischefer bør spørge leverandører, om produktet er blevet vurderet for Medical Device Regulation-klassificering, og i så fald hvad resultatet var, og på hvilket grundlag afgørelsen blev truffet.

▶ Hvilke sikkerhedscertificeringer og kontroller bør en velrenommeret AI-dokumentationsleverandør levere

En velrenommeret leverandør bør kunne dokumentere ISO 27001-certificering (den internationalt anerkendte standard for informationssikkerhedsstyringssystemer), krypteringsstandarder for data både under overførsel og i hvile, adgangskontroller, der specificerer, hvem i leverandørens organisation der kan få adgang til praksisdata, procedurer for underretning om brud, der overholder GDPR's 72-timers underretningskrav, samt penetrationstestresultater eller tredjepartsrevisionsrapporter om sikkerhed. Praksisser bør også spørge, om leverandøren bruger klientdata til at træne eller forbedre sine AI-modeller, og om praksisser og klienter har ret til at fravælge denne brug.

▶ Hvem er ansvarlig for nøjagtigheden af et AI-genereret klinisk notat

Dyrlægen forbliver ansvarlig for at gennemgå, redigere og godkende al dokumentation, før den færdiggøres, samt for de diagnoser og behandlingsplaner, den indeholder. American Association of Veterinary State Boards bekræfter, at ansvaret forbliver hos klinikeren, uanset hvordan notatet blev genereret. Klinikere bør betragte AI-genererede notater som et udkast, der kræver verifikation, ikke et færdigt produkt, der blot skal underskrives. Praksisser bør også adressere risikoen for automatiseringsbias, hvor klinikere stoler for meget på automatiserede output uden tilstrækkelig kontrol, eksplicit i personaletræningen.

▶ Hvilken træning har personalet brug for, før en praksis implementerer et AI-dokumentationsværktøj

Undersøgelsesdata viser, at 42,9 procent af dyrlægefaglige peger på manglende træning som en barriere for AI-adoption. Dyrlæger skal forstå, hvordan man bruger værktøjet under konsultationer, hvordan man gennemgår og redigerer genererede notater, og hvordan man opdager fejl i AI-output. Dyrlægesygeplejersker, der er involveret i dokumentationsarbejdsgange, skal vide, hvad værktøjet opfanger – og ikke opfanger. Receptionister og administrativt personale skal muligvis håndtere klientrettet kommunikation om værktøjets brug. Praksischefer bør spørge leverandører, hvilken onboarding-support der er inkluderet i kontrakten, og om løbende support er tilgængelig, når personaleudskiftning sker.

▶ Hvordan bør praksischefer teste et AI-dokumentationsværktøj, før de forpligter sig til det

Veterinary Innovation Council anbefaler at teste systemer med arts- og tilstandsspecifik terminologi og farmakologisk nomenklatur før implementering, frem for at stole på leverandørdemonstrationer med udvalgte eksempler. En 2026-købsguide anbefaler at teste med komplekse sager med flere problemstillinger frem for simple wellness-besøg for at afdække, hvordan værktøjet håndterer tvetydighed. En defineret pilotperiode med klare evalueringskriterier er en proportional tilgang for de fleste praksisser. UC Davis School of Veterinary Medicine nedsatte, da de indførte en AI-assistentplatform i slutningen af 2025, en formel taskforce til at vurdere brugen over flere måneder.