Frederiksberg Forsyning bruger Raffle Search til at give borgere præcise svar på spørgsmål om vand, varme og affald via hjemmesiden — uanset stavefejl eller sproglige variationer. Løsningen reducerer antallet af telefonopkald til kundeservice og hjælper kunder med at løse problemer selvstændigt.

Mit Forum er en mobilapp fra Schultz, der faciliterer direkte kommunikation mellem sagsbehandlere og borgere i jobcentre. Appen understøtter jobnudging, hvor borgere modtager målrettede beskeder om relevante jobåbninger og tilbud direkte på mobilen.

Systemet skal kunne identificere bakterier som potentielt er sygdomsfremkaldende.

Projektet vil udvikle og teste et AI-system til automatiseret journaloptag for videosamtaler.

Energiledelsessystemet bruges til at foreslå de bygninger der har størst potentiale for energibesparelser. Dette gøres gennem en analyse af parametre, som kan have indflydelse på en ejendoms el-forbrug.

Systemet bruges til energistyring med det formål at reducere varmeforbrug i bygninger.

AI-løsning der samler relevante data fra mange kilder og genererer udkast til miljørapporter, som efterfølgende kvalitetssikres af medarbejdere i Plan- og Landdistriktsstyrelsen.

Systemet giver personalet i ældreplejen mulighed for at følge med i borgernes bevægelser via sensorer som skal registrere og forebygge fald blandt beboere.

Ento.ai anvendes til dataindsamling og analyser af energiforbrug i kommunale bygninger med henblik på energistyring og optimering.

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

Systemet skal fungere som en ekstra kollega og hjælpe medarbejdere med at træffe beslutninger i ældreplejen.

Der blev i samarbejde med Fellowmind udviklet en AI-assistent, der kan anvendes af medarbejdere til at finde svar på spørgsmål ifm. fritidstilbud mv. Dette var en POC, som havde til formål at undersøge hvad det kræver at bygge en AI-assistent fra bunden. FritidsGPT er bygget på en RAG-opsætning, som sikrer, at vi kan kvalitetssikre de data, den vurderer sorteringen ud fra.

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.

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.

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.