The overprescription of antibiotics has resulted in bacteria resistance, which is considered a global threat to global health. Deciding if antibiotics should be prescribed or not from individual visits of patients’ medical records in Swedish can be considered a text classification task, one of the applications of Natural Language Processing (NLP). However, medical experts and patients can not trust a model if explanations for its decision are not provided. In this work, multilingual and monolingual Transformer models are evaluated for the medical classification task. Furthermore, local explanations are obtained with SHapley Additive exPlanations and Integrated Gradients to compare the models’ predictions and evaluate the explainability methods. Finally, the local explanations are also aggregated to obtain global explanations and understand the features that contributed the most to the prediction of each class. / Felaktig utskrivning av antibiotika har resulterat i ökad antibiotikaresistens, vilket anses vara ett globalt hot mot global hälsa. Att avgöra om antibiotika ska ordineras eller inte från patientjournaler på svenska kan betraktas som ett textklassificeringproblem, en av tillämpningarna av Natural Language Processing (NLP). Men medicinska experter och patienter kan inte lita på en modell om förklaringar till modellens beslut inte ges. I detta arbete utvärderades flerspråkiga och enspråkiga Transformersmodeller för medisinska textklassificeringproblemet. Dessutom erhölls lokala förklaringar med SHapley Additive exPlanations och Integrated gradients för att jämföra modellernas förutsägelser och utvärdera metodernas förklarbarhet. Slutligen aggregerades de lokala förklaringarna för att få globala förklaringar och förstå de ord som bidrog mest till modellens förutsägelse för varje klass.