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

Projektet vil digitalisere vejtilsyn fra en manuel inspektion og registrering til en digital indsamling, hvor man gennemkører vejene og med sensorteknologi registrerer og lagrer data om vejens tilstand. Herefter kan man ved hjælp af kunstig intelligens/algoritmer identificere skader, ujævnheder, bump og huller. En digital indsamling af data vil sikre præcise, objektive data om vejområdet, der langt bedre understøtter planlægning og prioritering af både vedligeholdelse og genopretning.

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.

NHpraksis blev brugt som beslutningsstøtte i behandlingen af klagesager hos Nævnenes Hus. Systemet blev tilbagerullet i 2023, primært fordi det var økonomisk omkostningstungt og blev anvendt for lidt. 

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.

Systemet planlægges taget i brug af Københavns Kommune til digitalt vejtilsyn. Det anvendes til løbende tilsyn og hovedeftersyn af vejnettet, hvor en bil med monteret smartphone kører gennem vejnettet og automatisk registrerer skader, revner, huller og sætninger i vejbelægningen. Systemet erstatter manuel, tidskrævende registrering og giver kommunen et digitalt overbliksbillede af vejnettets tilstand til prioritering af vedligeholdelse.

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. 

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