Smart Tree Inventory-løsningen fra Greehill tager billeder af træer og disse billeder analyseres. Der etableres en nøjagtig 3D-tvilling af hvert træ og der udføres sundheds- og risikoanalyse.

KSD er kommunernes sygedagpengesystem, der udbydes af Kombit. En AI-assistent i KSD-løsningen vil gøre den nuværende brugervejledning endnu mere tilgængelig. Der lægges fra Kombits side vægt på at formålet med AI-assistenten ikke er at automatisere sagsbehandlingen, og at AI-assistenten er blot et hjælpeværktøj som ikke kan erstatte den menneskelige sagsbehandling. Til gengæld kan den gøre det nemmere for sagsbehandlerne at søge information i de gældende vejledninger relateret til KSD og lovgivningen på området.

En modulopbygget AI-baseret energistyringsløsning, der analyserer el-, vand- og varmeforbrug i kommunale bygninger og omsætter data til konkrete handlinger for energi- og ressourcebesparelser.

Smart Tree Inventory er et AI-system der skaber digitale tvillinger af bytræer ved hjælp af LiDAR-teknologi og maskinlæring.

MUNI er en AI-drevet chat- og voicebot, der hjælper borgere med kommunale services via hjemmesider og telefon. Systemet bruger generativ AI til at svare på spørgsmål om bl.a. pas, MitID og børnepasning.

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

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.

Schultz Dialogstøtte er en AI-assistent integreret i Schultz Fasit, der automatisk transskriberer samtaler mellem sagsbehandlere og borgere og genererer udkast til mødenotater.

AI-assistent til danske folkeskolelærere, der hjælper med forberedelse, kommunikation og administration. Systemet er trænet på skolespecifik viden og integrerer med Unilogin, Aula og TRIO/Skema.

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.

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. 

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