Ejendomsstaben i Silkeborg Kommune har indkøbt AI til energistyring og identificering af afvigende forbrug i de kommunale bygninger. Løsningen har været i drift siden januar 2023.

Teton er et AI-baseret sensormoniteringssystem til faldforebyggelse og patientovervågning på hospitaler og plejehjem. Systemet bruger sensorer monteret i loftet til at registrere patienters bevægelser og aktivitetsniveau, og advarer personalet ved forhøjet faldrisiko eller uhensigtsmæssige hændelser. 

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.

Signaturprojektet "Kvalitetsudvikling med patienten i fokus. Realtidsprognoser og essentiel information til klinikere (DABAI)" var et projekt som brugte kunstig intelligens til at støtte sundhedsfagligt personale med realtidsprognoser og essentiel information. 

Signaturprojektet, "+PrioKritisk", er en AI-baseret algoritme udviklet til at forudsige opståen og forværring af akut kritisk sygdom hos indlagte patienter. Projektet sigter mod at forbedre tidlig opsporing og behandling af tilstande som blodforgiftning, akut nyre- og lungesygdom. 

EU-finansieret forskningsprojekt (Horizon Europe) der anvender AI til analyse af FDG-PET/CT-billeder med henblik på at forbedre overvågning af behandlingsrespons hos patienter med metastatisk brystkræft, på tværs af 7 europæiske lande herunder 4 danske regioner.

Machine learning-baseret prædiktionssystem udviklet ved Aarhus Universitet og Region Midtjylland til forudsigelse af kliniske udfald i psykiatrien for at forbedre behandling og patientresultater.

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.

Signaturprojektet, "Kunstig intelligens til forebyggelsen af underernæring og indlæggelse af ældre", havde til formål at udvikle et værktøj baseret på kunstig intelligens til at identificere og forebygge underernæring blandt ældre patienter, med det ultimative mål at reducere akutte sygehusophold. 

Signaturprojektet arbejder med at implementere kunstig intelligens i psykiatrien for at forbedre tidlig diagnosticering af skizofreni og bipolar sygdom. 

Projektet undersøgte, hvordan kunstig intelligens kan hjælpe med at forebygge forværringer hos patienter med KOL eller hjertesvigt ved tidlig opsporing og intervention. 

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.