Løsningen giver læreren vigtig information om indskolingselevers skriveudvikling på baggrund af meningsfulde skriveaktiviteter. Eleverne vurderes automatisk på 4 forskellige skriftssprogsdimensioner (sætningskonstruktion, tekstfremstilling, beskrivere og stavning) – hver inddelt i 4 udviklingstrin. Projektet giver et overblik over klassens status, klassens samlede udvikling og elevernes individuelle progression. Projektet bygger på et 5. årigt forskningsprojekt i samarbejde med DPU, National Videnscenter for Læsning og DTU. Svendborg Kommune deltog med alle skoler og 2100 elever over en periode på 3,5 år.

Projekt der tester og evaluerer to AI-baserede ambient scribe-løsninger (Corti Assistant og Tandem/Omilon) til automatisk omdannelse af kliniske samtaler til journaldokumentation på syv afdelinger på tværs af hospitaler i Region Syddanmark.

Signaturprojektet, Kunstig intelligens i almen praksis, havde til formål at undersøge, hvordan kunstig intelligens kan reducere arbejdsbyrden og forbedre behandlingskvaliteten i almen praksis gennem mere effektiv dataudnyttelse. Projektet fokuserede på at etablere en sikker juridisk og teknisk infrastruktur, der muliggør udvikling af AI-algoritmer. 

Projektet undersøger den potentielle gevinst ved at anvende kliniske støttealgoritmer baseret på maskinlæring til at assistere læger i akutmedicinske modtageafsnit.

DESERT-projektet gik ud på at udarbejde et beslutningsstøttesystem til brug i akutmodtagelsen. Systemet beregner sandsynligheden af forskellige hyppige livstruende tilstande på baggrund af blod- og urinanalyser. 

Automatisk kortlægning af børns tidlige skrivning