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.

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. 

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.  

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 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).

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.

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.

Signaturprojektet arbejder med at implementere kunstig intelligens i psykiatrien for at forbedre tidlig diagnosticering af skizofreni og bipolar sygdom. 

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