Heimdal – DNS Security anvender machine learning til at opdage, forebygge og reagere på cybertrusler i kommunale netværk gennem analyse og filtrering af DNS-trafik.

KMD Letbetaling er en AI-baseret konteringsmotor, der automatiserer fakturabehandling i danske kommuner ved hjælp af machine learning. Systemet scanner elektroniske fakturaer, foreslår kontering baseret på historiske data og leverandørmønstre, og kan automatisk bogføre fakturaer under en fastsat beløbsgrænse, når sandsynligheden for korrekt kontering overstiger en defineret tærskel. Systemet frigør administrative ressourcer og kan automatisere op til 80% af fakturabehandlingen.

Digital platform til individuelt tilpasset styrketræning for ældre borgere i hjemmeplejen. Systemet består af elektroniske træningsprogrammer med screeninger, der dynamisk tilpasser sig borgernes funktionsniveau.

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. 

Ento.ai anvendes til dataindsamling og analyser af energiforbrug i kommunale bygninger med henblik på energistyring og optimering.

Når fakturaer modtages i kommunen, søger KMD Letbetaling for at automatisere den efterfølgende håndtering og bogføring. Machine Learning algoritmer lærer af de historiske fakturabehandlinger, og løsningen ser mønstre i fakturaer og udvikler sig løbende til at præcisere, hvordan fakturaer skal konteres korrekt.

Brønderslev Kommune har igangsat et projekt, der omhandler optimering af kørselsplanlægning med AI i Hjemmeplejen.

Integration af OpenAI-baseret sprogmodel i TopDesk, der understøtter IT-supportmedarbejdere i hurtigt at finde relevante løsninger i vidensdatabasen til brugernes IT-problemer.

EG Netblanket bruges i Brønderslev Kommune til at forenkle og optimere kommunens blankethåndtering. 

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.

KAILA er en AI-assistent, der understøtter kommunale jurister ved at generere juridiske tekster, indsamle kilder og argumenter samt forberede sager baseret på dansk lovgivning.

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.

Bygges på Promtes platform og integreres i Andrea Appen.

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.

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. 

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.