KMD Letbetaling er en AI-baseret konteringsmotor, der automatiserer fakturabehandling i danske kommuner ved hjælp af machine learning. Systemet scanner elektroniske fakturaer, foreslår kontering baseret på historiske data og leverandørmønstre, og kan automatisk bogføre fakturaer under en fastsat beløbsgrænse, når sandsynligheden for korrekt kontering overstiger en defineret tærskel. Systemet frigør administrative ressourcer og kan automatisere op til 80% af fakturabehandlingen.

KommuneGPT er et fælleskommunalt generativt AI-værktøj, der fungerer som en troværdig digital assistent. Systemet udvikles i samarbejde mellem Næstved, Odense, Aarhus, Vejle og Sønderborg kommuner samt KL. 

Projektet afprøver anvendelsen af Microsoft 365 Co-Pilot som støtteværktøj i medarbejdernes daglige arbejde. Co-Pilot kan hjælpe med at udarbejde udkast, analysere data og skabe overblik direkte i kendte programmer som Word, Excel og Outlook. Løsningen anvender udelukkende data, som medarbejderen i forvejen har adgang til. Projektet er sat på pause og afventer videre afklaring.

Microsoft 365 Copilot er en AI-assistent integreret i Microsoft 365-pakken, som bruges af Gentofte Kommunes medarbejdere til at arbejde mere effektivt med sagsbehandling, dokumentation og kommunikation.

AI-assistent anvendt i danske kommuners KSD-system til at understøtte sagsbehandlere med informationssøgning i lovgivning og systemvejledninger uden at træffe afgørelser.

Nationalt lægemiddelovervågningssystem der anvender AI og big data til real-time detektion og analyse af lægemiddelbivirkninger på danske hospitaler og i primærsektoren.

Signaturprojektet omhandler en forudsigelse af sandsynligheden for, at en specifik tarmkræftspatient får en komplikation i forlængelse af en operation. Behandlingsforløbet kan dermed tilpasses på forhånd, hvilket reducerer risikoen efter operationen.

Signaturprojektet "Tidlig opsporing af begyndende sygdom med data fra eksisterende systemer" blev udviklet i Køge Kommune. Formålet var at skabe et beslutningsstøtteværktøj til tidlig opsporing af sygdom hos ældre i den kommunale pleje ved hjælp af kunstig intelligens. 

Projekt der anvender deep learning (fully convolutional networks) til automatisk graduering af nethindebilleder og detektion af diabetisk retinopati — trænet på over 35.000 nethindebilleder fra OUH.

Projekt der anvender maskinlæring til automatisk at genkende og klassificere audiogrammønstre i mindst 8–10 af de mest almindelige høretab-subtyper, med henblik på at understøtte klinisk beslutningsstøtte og mulig integration med patientbetjent audiometri (UAud).

Projekt der udvikler NLP-algoritmer til at identificere tidligere episoder af venetromboembolisme i patienters elektroniske journaler og kombinere disse med en blødningsalgoritme for at understøtte kliniske beslutninger om antikoagulationsbehandling.

PhD-forskningsprojekt der udvikler en AI-algoritme til detektion af potentielt maligne lungeforandringer på lavdosis-CT-scanninger med henblik på at understøtte lungekræftdiagnostik og -screening i Danmark.

AI-projekt der udvikler en algoritme til automatisk klassificering af lymfeknodevævsprøver som lav- eller højrisiko (benign/malign) med henblik på at forbedre effektiviteten og præcisionen i kræftdiagnostik ved Patologisk Afdeling på OUH.

AI-system der automatiserer udarbejdelsen af tværsektorielle kommunikationsdokumenter — plejeplaner og udskrivningsbreve — ved patientovergange mellem Odense Universitetshospital og den kommunale plejesektor, ved hjælp af agentic RAG-teknologi.

Systemet har til formål at identificere asymptomatiske personer med svær ubehandlet sygdom, som har høj risiko for hjerte-kar-sygdomme.

Horizon Europe-finansieret projekt der udvikler AI-algoritmer til automatisk billedanalyse ved colon kapselendoskopi (CCE) — et minimalt invasivt alternativ til optisk koloskopi — med 10 europæiske partnere.

AI-løsning, der kan identificere og klassificere vedligeholdelseskrævende huller og revner i slidlag.

Signaturprojektet omhandler optimering af drift og styring af en flåde af køretøjer eller enheder i den offentlige sektor. Ved at analysere data og køre simuleringer på allerede kørte ruter, kan systemet hjælpe med at spare tid, penge og CO2-udledning.

RoboRef er en AI-løsning til automatisk referatskrivning, som er udviklet i et samarbejde mellem over 20 kommuner, en række organisationer, ATP og Droids Agency. Løsningen anvender tale-til-tekst teknologi og generativ AI til at transskribere møder og udarbejde automatiske referater. 

Sønderborg Kommune introducerer en Voicebot, der tager sig af alle opkald til omstillingen. Voicebotten vil give mere tid til kommunernes omstilling og forbedre servicetilbuddet for borgerne uden for kommunernes åbningstider.

Løsningen er cloud-baseret abonnementsservice, der ved hjælp af maskinlæring er i stand til at analysere mønstre i den historiske bogføringsadfærd med henblik på at automatisere behandlingen og bogføringen af fakturaer fremadrettet. Dette omfatter automatisk identifikation af samtlige posteringselementer, der behøves for at sikre en korrekt bogføring af fakturaen, herunder behov for opsplitning af fakturaen konteringsmæssigt.

Aktio Indsigt er en intelligent løsning, der understøtter sagsbehandlere gennem hele processen med at behandle aktindsigts- og indsigtssager. Aktio er et resultatprojekt i forlængelse af Signaturprojektet : "AI aktindsigt ".

HospiBot er en robot, som har til formål at støtte og aflaste personalet på hospitaler.

Sønderborg Kommune implementerede en AI-baseret telefonrobot på kommunens hovednummer for at reducere ventetiden og give bedre serviceoplevelse ved hurtigt at hjælpe borgere videre.

Signaturprojektet, "AI-aktindsigt" eller "Beslutningsstøtte til behandling af kommunale aktindsigtssager", var et tværkommunalt projekt, som blev bevilliget 5,3 mio. kr. og havde til hovedformål at udvikle sprogmodeller til brug i kommunal sagsbehandling.