Pondoo bruger avanceret AI-teknologi til at forbedre besøgsplanlægningen i hjemmeplejen med kunstig intelligens. Systemet optimerer ruteudlægning og minimerer køretid, samtidig med at det prioriterer kontinuitet og matcher personale med kompetencer til borgernes behov. Understøtter kvalitetsfuld og effektiv omsorg.

Proprty.ai er et AI-baseret system til automatiseret tilstandsvurdering og vedligeholdelsesplanlægning af kommunale bygninger. Systemet kombinerer kunstig intelligens med bygningsfaglig ekspertise til at forudsige restlevetid og vedligeholdelsbehov for bygningsdele.

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. 

Systemet anvender kunstig intelligens og billedgenkendelse til automatisk at registrere vejskader, skilte, kloakriste og andet vejinventar via smartphones monteret i kommunale køretøjer. 

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

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.

TALT er et AI-system til sundhedsfaglig dokumentation i kommunal sundheds- og ældrepleje. Systemet bruger tale-til-tekst teknologi og generativ AI til at generere dokumentationsforslag baseret på samtaler mellem medarbejder og borger samt opsummere eksisterende journaloplysninger.

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.

Børne- og Ungdomsforvaltningen har en tidskrævende opgave i forbindelse med håndtering af aktindsigtssager fra borgere og brugere i kommunen. Forvaltningen er ved at anskaffe en løsning, der kan assistere med arbejdet med besvarelse af aktindsigtssager, herunder automatisere fremsøgning og indsamling af akter samt klargøring/konvertering af materiale, før det udsendes til borgeren eller brugeren.

Koncernservice indhenter og behandler børne- og offentlige straffeattester (BSA) på vegne af BUF og SOF via en automatiseret løsning. Via RPA-teknologi identificeres ansættelsessager, hvor BSA skal indhentes, iværksætter bestilling hos Politiet og uploader de modtagne attester på rette ansættelsessag. Herudover anvendes machine learning til læsning af indhold i attesterne og advisering til sagsbehandler, hvis der er behov for manuel håndtering.

Projektet har bygget en teknisk løsning til at chatte med vejledninger til Socialforvaltningens primære fagsystemer, DOMUS og DUBU. Løsningen er baseret på generativ AI og krydser faglige og tekniske vejledninger, ligesom det er muligt at få information om aktuel driftsstatus og at søge i faglige portaler. Målet er, at både nye og erfarne medarbejdere nemmere kan få hjælp til at udføre deres konkrete arbejdsopgaver i fagsystemerne. Efter succesfuld test er løsningen nu under implementering og kendt som "SOFIA".

Kommunen har netop indgået aftale om brug af prætrænede algoritmer, der skal bruges til at indsamle data om vejenes tilstand, via kameraer i egne biler. Data skal bruges til beregninger af vejnettets restbrugstider, så der kan foretages rettidige investeringer i vejnettet.

I Københavns Kommune bliver personalesager under visitering tildelt en kategori, der afspejler alvorsgraden/tidshorisonten for behandling. Denne kategorisering er baseret på sammenholdning af udfyldte felter i sagen og eventuelle vedhæftninger. Der er udviklet en algoritme, der kan tildele denne kategori, når sagerne kommer ind i systemet.

Der er udviklet en AI-løsning, som skal støtte sagsbehandlere i gennemgangen af revisionserklæringer. Revisionserklæringer udarbejdes af en ekstern virksomhed på baggrund af et årligt tilsyn med et system og den databehandleraftale, der er indgået med leverandøren. Løsningen screener revisionserklæringer og identificerer afvigelser, som kommunen skal følge op på. AI-screeningen kvalitetssikres af sagsbehandlerne.

Der arbejdes med at udvikle en AI-løsning i samarbejde med en ekstern leverandør. Løsningen skal hjælpe sagsbehandleren med at give et udkast til kategorisering og opsummering af høringssvar, som er modtaget på kommunens høringsportal Bliv Hørt. Forventede gevinster er reduktion i tid brugt på at opsummere høringssvar samt øget ensartethed.

Et ML-baseret system, der understøtter visitation af IT-henvendelser i kommunale servicedesks ved automatisk at foreslå korrekt løsningsenhed og ticket-type i ServiceNow.

AI-baseret beslutningsstøttende værktøj, der planlægges anvendt i Københavns Kommune til automatisk kategorisering og opsummering af høringssvar i forbindelse med lokal- og kommuneplaner.

KK‑GPT er Københavns Kommunes platform for generativ AI, der skal fungere som en læringsplatform for medarbejdere til at bruge generativ AI i deres arbejdsopgaver.