Frederiksberg Forsyning bruger Raffle Search til at give borgere præcise svar på spørgsmål om vand, varme og affald via hjemmesiden — uanset stavefejl eller sproglige variationer. Løsningen reducerer antallet af telefonopkald til kundeservice og hjælper kunder med at løse problemer selvstændigt.

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.

Udviklingssamarbejde om KY-assistent er indgået og der afventes udvikling af løsning lige nu. Assistenten skal hjælpe den enkelte ydelsessagsbehandler med hurtigt at finde relevante informationer i relevant lovgivning og brugervejledninger til KY.

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.

Oversættelsesløsning, der kan oversætte op til 90 sprog. Vi starter med få sprog for at verificere oversættelserne. Løsningen kører på egenudviklet backend og kan live-oversætte samtaler, hvor man både kan læse og høre oversættelsen. Denne løsning integreres også i Andrea Appen.

Det danske ejendomsvurderingssystem bruger algoritmer som GAM og KNN til at vurdere ejendomsværdier. Formålet er at skabe mere præcise og retfærdige vurderinger, der anvendes til ejendomsskatter.  

Frederiksberg Kommune bruger Raffle.ai til at forbedre borgernes digitale rejse på kommunens hjemmeside. Løsningen kombinerer semantisk søgning, AI-genererede resuméer og chat-assistenter, så borgere hurtigere finder svar og selvbetjeningsløsninger fremfor at ringe eller skrive.

Signaturprojektet "Korrekt og ensartet sagsbehandling ved spørgsmål om sanktionering af ledige borgere" var et initiativ, der sigtede mod at forbedre sagsbehandlingen i jobcentre ved hjælp af kunstig intelligens. 

PhD-projekt der tester et AI-system til scanningsbeslutningsstøtte og billedanalyse ved MR-scanning af akutte slagtilfælde — med henblik på at fremskynde diagnostik og behandlingsbeslutninger ved apopleksi.

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).

AI-projekt der i realtid identificerer områder med cellulære forandringer (dysplasi) i kolposkopivideoer og viser disse som et visuelt overlay til klinikeren — med henblik på mere målrettede biopsier og bedre cervixkræftdiagnostik.

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.

Digitalt understøttet arbejdsgang der kombinerer teledermatoskopi (Dermloop-platformen) og AI-billedanalyse til at effektivisere diagnostik af mistænkt hudkræft på tværs af sektorer — og reducere ventetider på op til 42 uger.

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.

EU-initiativ (EU4Health) der støtter implementeringen af standardiserede kræftscreeningsprogrammer på tværs af 29 europæiske lande, herunder integration af AI i brystkræftdiagnostik og optimering af screeningsprogrammer for bryst-, livmoderhals-, tyk- og endetarmskræft samt lungekræft.

Testprojekt der afprøver infrarød sensorteknologi kombineret med AI til forebyggelse af fald blandt ældre patienter med demens på geriatriske afdelinger på Odense Universitetshospital og OUH Svendborg.

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.

Projekt der integrerer AI i et eksisterende telemedicinprogram for kronisk syge patienter med henblik på at skifte fra reaktiv til proaktiv behandling — ved tidlig forudsigelse af forværringer og komplikationer, og dermed reducere hospitalsindlæggelser.

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.

Projektet vil anvende AI-sprogmodeller til at udtrække information fra patientjournaler for at skabe en hurtig og effektiv søgefunktion, der kan finde klinisk viden om patienters sygdomme, symptomer og lignende.

Systemet har til formål at identificere asymptomatiske personer med svær ubehandlet sygdom, som har høj risiko for hjerte-kar-sygdomme.