Pondoo bruger avanceret AI-teknologi til at forbedre besøgsplanlægningen i hjemmeplejen med kunstig intelligens. Systemet optimerer ruteudlægning og minimerer køretid, samtidig med at det prioriterer kontinuitet og matcher personale med kompetencer til borgernes behov. Understøtter kvalitetsfuld og effektiv omsorg.

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

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.

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

Nationalt lægemiddelovervågningssystem der anvender AI og big data til real-time detektion og analyse af lægemiddelbivirkninger på danske hospitaler og i primærsektoren.

Signaturprojektet, SmartChest, omhandlede et system, der analyserede og sorterede røntgenbilleder af brystkassen ud fra, om de viste tegn på sygdom eller ej. Dermed kunne radiologerne koncentrere sig om de røntgenbilleder, hvor patienten fejlede noget.

Når en gravid person ringer til fødeafdelingen, skal kunstig intelligens hjælpe jordemoderen med at vurdere, om den gravide person skal indlægges på hospitalet til klinisk vurdering, eller om vedkommende kan blive hjemme.  

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.

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