Systemet er en generativ AI-chatbot på sundhed.dk, der besvarer borgernes spørgsmål om sygdom, symptomer og behandling ud fra sundhedsfagligt kvalitetssikret indhold i Patienthåndbogen.

Systemet fungerer som en assistent til Sundhedsstyrelsens Enhed for Strålebeskyttelse, og skal understøtte medarbejdere ved tilsyn med stråling ved automatisk at strukturere observationer og udarbejde tilsynsrapporter.

Chatbotten er designet til at fungere som en intelligente søgegrænseflade til VAR-portalen, som er en national vidensportal inden for sundhedsområdet.

Signaturprojektet "Kunstig intelligens til understøttelse af visitation af henvisninger fra almen praksis" er et samarbejde mellem Region Sjælland og Region Hovedstaden. Projektet har til formål at optimere håndteringen af henvisninger fra praktiserende læger til sygehusvæsenet ved hjælp af kunstig intelligens. 

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.

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.

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 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.

RPA-robot scanner månedlige sundhedsregninger fra regionen (ca. 1.000 behandlinger) og kontrollerer via CPR-opslag om borgerne fortsat er bosiddende i Horsens Kommune.

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.

TALT er et AI-system til sundhedsfaglig dokumentation i kommunal sundheds- og ældrepleje. Systemet bruger tale-til-tekst teknologi og generativ AI til at generere dokumentationsforslag baseret på samtaler mellem medarbejder og borger samt opsummere eksisterende journaloplysninger.

Columna Cura Plan bruges i danske kommuners hjemmepleje og sygepleje til automatiseret ruteplanlægning. 

Signaturprojektet, "AIR", omhandler kunstig intelligens, der skulle give borgerne den træning, som de med størst sandsynlighed fik mest ud af. Dermed var projektet både forebyggende og rehabiliterende.

Signaturprojektet, Kunstig intelligens i almen praksis, havde til formål at undersøge, hvordan kunstig intelligens kan reducere arbejdsbyrden og forbedre behandlingskvaliteten i almen praksis gennem mere effektiv dataudnyttelse. Projektet fokuserede på at etablere en sikker juridisk og teknisk infrastruktur, der muliggør udvikling af AI-algoritmer. 

AI-drevet chatbot der besvarer præoperative spørgsmål fra patienter med skjoldbruskkirtelkræft døgnet rundt. 

DESERT-projektet gik ud på at udarbejde et beslutningsstøttesystem til brug i akutmodtagelsen. Systemet beregner sandsynligheden af forskellige hyppige livstruende tilstande på baggrund af blod- og urinanalyser.