Næstved Digitale Jobcenter er en digital platform, der anvender AI-baserede funktioner til at understøtte jobsøgende og sagsbehandlere gennem automatiseret vejledning, match og digital selvbetjening.

ETIAS (European Travel Information and Autorisation System) er et EU-system, der kræver forhåndsgodkendelse for visumfritagne rejsende til Schengen-området.   

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.

Forskningsprojekt der udvikler ansvarlig kunstig intelligens til beslutningsstøtte ved akuttelefonen 1813 med henblik på at forbedre triagering, patientsikkerhed og ressourceanvendelse.

AI Mammo er et AI-system, der anvender mønstergenkendelse til at analysere mammografibilleder. Ved at træne på store datamængder kan det identificere unormale vævmønstre, hvilket hjælper med at opdage potentielle tumorer i brystvævet.  

Region Hovedstadens Akutberedskab har i samarbejde med virksomheden Corti udviklet en løsning, der ved at lytte med, når en borger ringer til akutnummeret 112, kan hjælpe de sundhedsfaglige medarbejdere med at identificere symptomer på hjertestop, som måske ellers ikke opdages i telefonen. 

Machine learning-baseret prædiktionssystem udviklet ved Aarhus Universitet og Region Midtjylland til forudsigelse af kliniske udfald i psykiatrien for at forbedre behandling og patientresultater.

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.

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.

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

Systemet blev testet i Horsens Kommune og skulle angive, om der var høj eller lav sandsynlighed for social svindel i en konkret sag, så sagsbehandlerne kunne vurdere, hvor meget tid, der skulle afsættes til hver sag. 

Digital løsning der identificerer hjemmeplejemodtagere med højest risiko for indlæggelse indenfor 30 dage ved at analysere SOSU-medarbejdernes fritekst observationer med matematiske modeller.

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.

Asta, som blev udviklet af Schultz, var et AI-profileringsværktøj, der havde til formål at foretage en maskinel analyse af, hvad en nyledig dagpengemodtagers risiko var for, at den pågældende persons kontaktforløb med jobcenteret blev langvarigt. 

Rigshospitalets hjerteafdeling vil i samarbejde med Alexandra Instituttet udvikle en algoritme, der kan finde mønstre i sundhedsdata, og dermed gøre behandlingen af patienter med blodprop endnu bedre.  

Projektet undersøger den potentielle gevinst ved at anvende kliniske støttealgoritmer baseret på maskinlæring til at assistere læger i akutmedicinske modtageafsnit.

Udbetaling Danmark udvikler og bruger modeller til kontrol på områder, hvor myndigheden har erfaret, at der forekommer uberettigede udbetalinger. Dette kan f.eks. være ydelser til enlige forsørgere, som reelt er samlevende, eller borgere, som begynder en uddannelse og søger SU uden at få stoppet udbetaling af kontanthjælp.

Automatisk kortlægning af børns tidlige skrivning