AI-systemet er et værktøj med det formål at nedbringe antallet af patienter, der udebliver fra deres aftaler.  

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

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

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.

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.

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

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

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 fokuserede på en algoritme, der skulle sikre en mere ensartet og hurtigere visitation af genoptræningsforløb. Algoritmen kan understøtte hele processen, fra modtagelsen af en genoptræningsplan fra hospitalet, til visitering af borgeren så de hurtigere kan starte deres genoptræning efter indlæggelse.  

Projektet undersøgte, hvordan kunstig intelligens kan hjælpe med at forebygge forværringer hos patienter med KOL eller hjertesvigt ved tidlig opsporing og intervention. 

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.