Skrift.md, Noteless og Medbric til NAV-skjemaer

Skrift.md, Noteless og Medbric til NAV-skjemaer er plutselig et ekte spørsmål for fastleger. For ett år siden handlet mange KI-tester mest om transkribering: hører verktøyet samtalen, lager det et greit notat, og passer teksten inn i min stil?

Nå lover flere leverandører mer. De skriver om NAV-assistent, attester, erklæringer, oppsummering av dokumenter og automatisk skjemautfylling. Det høres nært ut det fastleger faktisk trenger.

Men NAV-arbeid er ikke bare tekstproduksjon. En L40, AAP-sak eller uføresak krever ofte gammel historikk, epikriser, behandlingstiltak, funksjonsbeskrivelser og prognose. Den vanskelige jobben er ofte ikke å skrive pent. Den er å finne riktig grunnlag og kontrollere at det stemmer.

Denne guiden viser hva du bør teste før du stoler på KI i NAV-saker.

Vi har også en egen guide om Noteless og Medbric til NAV-skjemaer. Den er skrevet for leger som allerede bruker ett av de to verktøyene. Denne siden har en annen jobb: å vurdere Skrift.md opp mot Noteless, Medbric og Stenoly når leverandørene selv nå beskriver dokument- og skjemafunksjoner.

Kort svar: test skjemaflyt, ikke bare notatflyt

Ja, KI kan hjelpe med NAV-skjemaer. Men du bør skille mellom tre nivåer:

• Transkribering: lager notat fra dagens samtale. Kan være nok for vanlig konsultasjonsnotat, kort kontroll og enkel sykmelding.
• Dokumentutkast: lager attest, henvisning eller erklæring fra notat eller dokumenter. Kan være nok for enkle attester der grunnlaget er tydelig.
• Skjemautfylling fra journal: finner journalhistorikk, viser kilder og fyller felter i skjema. Passer bedre for L40, AAP, uføretrygd, forsikring, KLP og SPK.

For fastleger er det tredje nivået ofte det som sparer mest tid. En lege beskrev problemet slik i kundesamtalene våre: "Tidstyven er å lete seg gjennom historien til pasienten, lese gjennom epikriser og tidligere informasjon for å skrive resymé."

Hvis KI-verktøyet bare lager en god tekst fra dagens samtale, hjelper det lite med den tidstyven. Da må du fortsatt lese journalen selv og bygge svaret manuelt.

Hva Skrift.md, Noteless og Medbric selv sier

Dette er ikke en fasit på kvalitet. Det er en ryddig oversikt over hva leverandørene selv beskriver på sine offentlige sider per 25. juni 2026.

Avgrensning: Guiden vurderer dokumentasjonsflyt, kilder og kontrollmulighet. Den vurderer ikke medisinsk kvalitet i hvert verktøy. Leverandørpåstander er lenket til offentlige sider, og alle NAV-utkast må kontrolleres av lege før bruk.

Verktøy	Hva de oppgir	Hva du bør teste i NAV-saker
Skrift.md	Skrift.md beskriver transkribering, notatmaler, PDF-funksjoner og automatisk skjemautfylling. De skriver også at skjemaer som NAV legeerklæring, KLP og SPK kan genereres som utkast.	Test om utkastet bygger på nok journalgrunnlag, ikke bare siste notat. Sjekk kilder, struktur og hvor lett det er å kontrollere teksten.
Noteless	Noteless skriver om AI-journalføring for leger, NAV-assistent, attester, sykmeldinger, erklæringer og henvisninger basert på konsultasjon eller tidligere journaler og epikriser.	Test om NAV-assistenten faktisk finner de relevante opplysningene i en lang sak, og om Plus-funksjoner som dokumentopplasting gir nok kontroll.
Medbric	Medbric beskriver AILA for tale til notat, AISA for kunnskapsstøtte og AILO for oppsummering av journalnotater, epikriser og fagtekster med kilder.	Test om oppsummeringen blir til et skjema-utkast, eller om du fortsatt må flytte informasjonen manuelt inn i NAV-feltene.
Stenoly	Stenoly beskriver et klinisk skriveverktøy som lager notatutkast, og fremhever dokumenter som henvisninger, sykmeldinger, spesialistbrev og epikriser fra samme konsultasjon.	Test om dokumentene bygger på dagens konsultasjon alene, eller om verktøyet håndterer flere års journalhistorikk og kilder.

Poenget er ikke å avskrive noen av dem. Flere av disse verktøyene kan være gode i riktig flyt. Poenget er at "kan lage dokument" og "kan fylle ut NAV-skjema fra journalhistorikk" ikke er samme krav.

Hvorfor NAV-skjemaer er en annen jobb

NAV skriver at legeerklæring ved arbeidsuførhet skal bestilles skriftlig og brukes til å belyse pasientens helsebegrensninger opp mot arbeidsdeltakelse. NAV kan innhente den i sykmeldingsfasen, ved AAP, under oppfølging og ved vurdering av varig tilpasset innsats, for eksempel uføretrygd.

Det betyr at en L40 ofte må svare på mer enn hva pasienten sa i dag.

Du må ofte finne:

• når tilstanden startet
• hvilke diagnoser som er relevante
• hvilke behandlinger som er prøvd
• effekt og bivirkninger
• funksjon i dagliglivet
• arbeidsevne i nåværende eller annet arbeid
• prognose og plan videre
• hva tidligere epikriser og vurderinger sier

Helsedirektoratets standard for legeerklæring ved arbeidsuførhet viser også at dette er et strukturert dokument, ikke bare fritekst. For leverandører og journalsystemer handler det om informasjonsmodell og elektronisk innsending. For fastlegen betyr det at teksten må passe inn i konkrete felter og formål.

Et transkriberingsverktøy kan høre dagens samtale godt. Det kan fortsatt mangle grunnlaget fra 2022, siste DPS-epikrise, gammel arbeidsrettet rehabilitering og tidligere medikamentforsøk. I NAV-saker er det ofte akkurat der svaret ligger.

Test 1: finner verktøyet riktig journalhistorikk?

Start med én sak som ligner hverdagen din. Ikke bruk en perfekt demo.

Velg en pasient eller testjournal med:

• minst ett år med sykmeldingshistorikk
• minst én epikrise
• flere konsultasjoner om samme problem
• behandling som er prøvd og endret
• en konkret bestilling fra NAV

Be verktøyet lage grunnlag til en L40 eller annen relevant erklæring. Se så etter hva det tar med og hva det hopper over.

Et godt utkast bør ikke bare nevne diagnosen. Det bør finne forløpet, funksjonen og behandlingen over tid. Det bør også skille mellom hva pasienten opplyser, hva legen har vurdert, og hva spesialisthelsetjenesten har skrevet.

Hvis du må lese hele journalen på nytt for å se om noe mangler, har verktøyet ikke løst hovedproblemet.

Test 2: viser verktøyet kilder du kan kontrollere?

Kilder er ikke pynt. De er kontrollmekanismen.

Når KI skriver at pasienten har forsøkt tre medisiner uten tilstrekkelig effekt, bør du kunne se hvor det kommer fra. Var det et notat fra deg, en epikrise, en medisinliste eller pasientens egen forklaring?

For NAV-skjemaer bør kildene helst vise:

• dato
• dokumenttype
• kort kontekst
• hvilken del av utkastet kilden støtter

Dette er grunnen til at kildeankring er mer enn et teknisk ord. Uten kilder blir du sittende med en pen tekst du må etterprøve manuelt. Da er risikoen høyere, og tidsgevinsten mindre.

Det holder heller ikke at et verktøy viser kilder i kunnskapsstøtte, men ikke i skjemautkast. Test kilder i selve NAV-flyten.

Test 3: fyller det skjemaet eller lager det bare sammendrag?

Et sammendrag kan være nyttig. Men et NAV-skjema krever ofte en bestemt struktur.

For L40 bør utkastet hjelpe deg med å plassere informasjon i riktige deler:

Felt i saken	Spørsmålet du bør stille
Diagnose	Er dette oppdatert og relevant for arbeidsevnen?
Sykehistorie	Finner verktøyet forløpet over tid, ikke bare siste kontroll?
Behandling	Kommer tiltak, effekt og manglende effekt tydelig frem?
Funksjon	Beskrives konkrete begrensninger, ikke bare symptomer?
Arbeidsevne	Skilles medisinsk funksjon fra NAVs vurdering av ytelse?
Prognose	Bygger prognosen på journalgrunnlag og spesialistvurderinger?

Hvis verktøyet gir deg én lang oppsummering, må du fortsatt gjøre mye av skjemajobben selv. Det kan være bedre enn ingenting. Men det er ikke det samme som skjemautfylling fra journal.

Når dagens verktøy kan være nok

Du trenger ikke bytte verktøy bare fordi NAV-arbeid finnes.

Et godt notatverktøy kan være helt riktig for:

• vanlige konsultasjonsnotater
• korte telefonnotater
• enkle attester basert på dagens samtale
• ukompliserte henvisninger
• enkel sykmelding der funksjon og arbeid er avklart i timen
• pasientbrev og korte oppsummeringer

Da er hovedjobben å dokumentere samtalen raskt og korrekt. Direkte EPJ-flyt, god diktering, språkstil og lav friksjon kan være viktigere enn journalanalyse.

For Noteless, Medbric, Skrift.md og Stenoly bør du derfor teste to ting hver for seg: vanlig notatflyt og NAV-flyt. Ikke la et godt konsultasjonsnotat lure deg til å tro at den tunge L40-saken også er løst.

Når du bør teste egen NAV-flyt

Du bør teste en egen NAV-flyt når saken krever historikk.

Typiske tegn:

• Pasienten har vært sykmeldt lenge.
• NAV ber om legeerklæring ved arbeidsuførhet.
• Saken gjelder AAP, uføretrygd, KLP eller SPK.
• Forsikringsselskap ber om dokumentasjon.
• Du må lese gamle epikriser før du kan skrive.
• Du er ny fastlege for pasienten eller vikar.
• Du trenger å finne tidligere tiltak, funksjon og arbeidsevne raskt.

Da er spørsmålet ikke om KI kan skrive en pen setning. Spørsmålet er om den kan gjøre informasjonsarbeidet kontrollerbart.

Test Journalhjelp på den delen transkribering ofte ikke løser.

Last opp journalgrunnlaget, velg skjema, og få et redigerbart utkast med kildehenvisninger til journalen. Du kontrollerer alt før teksten brukes.

Se skjemautfylling for fastleger

eller

prøv Journalchat

.

En 20-minutters test du faktisk kan bruke

Sett av 20 minutter med en realistisk sak. Bruk samme sak i alle verktøy du vurderer.

1. Velg én anonymisert eller testbasert L40/AAP-sak med lang historikk.
2. Noter på forhånd hva du selv mener er de fem viktigste opplysningene.
3. Be verktøyet lage et utkast eller grunnlag til NAV-dokumentasjonen.
4. Mål hvor lang tid du bruker på å kontrollere utkastet.
5. Sjekk om de fem viktigste opplysningene ble funnet.
6. Sjekk om kildene er gode nok til rask kontroll.
7. Sjekk om teksten passer inn i skjemaet uten mye ombygging.

Bruk denne vurderingen:

Resultat	Tolkning
Riktig historikk, gode kilder og feltstruktur	Verktøyet kan være nyttig i NAV-saker
Riktig sammendrag, men svak skjema-struktur	Nyttig til oversikt, men du gjør fortsatt skjemajobben
Godt notat fra samtalen, lite historikk	Bra transkribering, svak NAV-flyt
Mange påstander uten kilder	Krever for mye manuell kontroll

Den beste testen er ikke hvor imponerende demoen virker. Den beste testen er hvor mye mindre du må lete.

Personvern må testes i samme runde

Når et KI-verktøy brukes til NAV-skjemaer, behandler det ofte mer pasientdata enn ved et vanlig konsultasjonsnotat. Det kan være flere år med journalnotater, epikriser og tidligere erklæringer.

Sjekk derfor personvern samtidig med funksjonen.

Du bør finne klare svar på:

• Finnes databehandleravtale?
• Hvor behandles data?
• Hvor lenge lagres lyd, tekst og dokumenter?
• Brukes pasientdata til modelltrening?
• Hvilke underleverandører brukes?
• Kan dataansvarlig få DPIA-grunnlag?
• Er tiltenkt formål og eventuell CE-merking forklart?

Skrift.md oppgir i sin databehandleravtale at lydfiler slettes umiddelbart etter transkribering, og at øvrige pasientrelaterte data slettes senest 24 timer etter at økten startet. Stenoly oppgir EØS-drift og GDPR-kompatibelt design. Medbric oppgir CE-merking klasse I og at klinikeren alltid har siste ord.

Dette er nyttig informasjon, men du må fortsatt vurdere om dokumentasjonen passer ditt legekontor. Har du ikke gjort det før, start med guiden vår om databehandleravtale for KI-verktøy og DPIA for KI-verktøy.

Slik bør du sammenligne Skrift.md, Noteless og Medbric

Ikke start med leverandørnavnet. Start med arbeidsoppgaven.

Hvis største problem er	Se særlig etter
Notater etter konsultasjon	transkriberingskvalitet, stil, diktering, EPJ-flyt
Rask oversikt over dokumenter	filopplasting, dokumentoppsummering, kildevisning
NAV-skjemaer	journalhistorikk, skjemafelt, kilder, redigerbart utkast
Sikker innføring på kontoret	DPA, DPIA, sletting, tilgangsstyring, CE-vurdering
Pridok, WebMed eller CGM-flyt	integrasjon, kopiering, nettleserutvidelse og arbeidssteg

Les gjerne også vår større sammenligning av KI-verktøy for fastleger, guiden om Noteless og Medbric til NAV-skjemaer og oversikten over NAV-assistent for fastleger.

Hvis du allerede bruker Noteless, Medbric, Skrift.md eller Stenoly og er fornøyd med notatflyten, kan du beholde den. Mange fastleger vil ende med én flyt for konsultasjonsnotater og en annen for tunge skjemaer. Det er helt greit hvis arbeidsdagen faktisk blir enklere.

Vanlige spørsmål om Skrift.md, Noteless, Medbric og NAV-skjemaer

Kan Skrift.md, Noteless eller Medbric fylle ut NAV-skjemaer?

Flere verktøy beskriver nå NAV-assistent, attester, erklæringer eller skjemautkast. Det betyr ikke at alle løser samme jobb. Test om verktøyet finner journalhistorikk, viser kilder og lager et utkast som svarer på feltene i skjemaet.

Hva bør fastleger teste før de bruker KI til L40?

Test en reell eller realistisk L40-sak med lang historikk. Se om verktøyet finner sykdomsforløp, behandling, funksjon, arbeidsevne og prognose. Sjekk også om hver viktig opplysning kan kontrolleres mot journalen.

Er skjemautfylling det samme som transkribering?

Nei. Transkribering lager tekst fra samtalen. Skjemautfylling må hente eldre opplysninger, strukturere dem etter skjemaet og gi legen et utkast som kan kontrolleres.

Trenger KI-verktøyet kilder til journalen?

Ja, særlig i komplekse NAV-saker. Uten kilder må legen ofte lete på nytt. Da forsvinner mye av tidsgevinsten, og risikoen for feil blir høyere.

Kan KI sende NAV-skjemaet automatisk?

Et trygt verktøy bør lage utkast, ikke sende inn uten legekontroll. Fastlegen må kontrollere, redigere og godkjenne innholdet før det brukes i en NAV-sak.

Kort oppsummert

Skrift.md, Noteless, Medbric og Stenoly viser hvor raskt KI-markedet for fastleger endrer seg. Det er ikke lenger nok å spørre om et verktøy kan skrive et journalnotat.

For NAV-skjemaer bør du spørre skarpere:

• Finner det riktig journalhistorikk?
• Viser det kilder?
• Fyller det feltene, eller lager det bare sammendrag?
• Kan legen kontrollere alt før bruk?
• Er personvern og databehandleravtale klare nok for legekontoret?

Hvis svaret er ja, kan KI spare mye tid i L40, AAP, uføretrygd og forsikringssaker. Hvis svaret er nei, har du kanskje et godt transkriberingsverktøy, men ikke en trygg NAV-flyt.