Signaturprojektet, "+PrioKritisk", er en AI-baseret algoritme udviklet til at forudsige opståen og forværring af akut kritisk sygdom hos indlagte patienter. Projektet sigter mod at forbedre tidlig opsporing og behandling af tilstande som blodforgiftning, akut nyre- og lungesygdom. 

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

Signaturprojektet, "aEye", har til formål at styrke behandlingen af borgere med øjensygdommen, aldersrelateret makuladegeneration (AMD), ved hjælp af kunstig intelligens. 

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.  

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

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.

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.  

Systemet analyserede røntgenbilleder af knæ for slidgigt og udarbejdede et udkast til en radiologisk rapport, som gav lægen et udgangspunkt for behandlingen. Dette skulle gøre behandlingen hurtigere, bedre og mere ensartet. 

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.

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.

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.

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.

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.

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).

Signaturprojektet omhandler en algoritme der skal hjælpe med at forbedre forståelsen af, hvordan metastaser ved prostatacancer opstår. Herefter skal en algoritme bidrage til udviklingen af et beslutningsstøtteværktøj, der kan understøtte den lægefaglige vurdering af, om der er behov for operation. 

Signaturprojektet "Bedre diagnostik af gravide ved hjælp af kunstig intelligens" har til formål at udvikle en løsning, som skal forbedre kvaliteten af ultralydsskanninger af gravide for derved at øge evnen til at forudsige komplikationer.  

Signaturprojektet, "Kunstig intelligens til bedre tilrettelæggelse af kræftbehandling", handler om at optimere stråleterapien samt planlægge bedre og mere tilpassede behandlingsforløb for kræftpatienter. Således skal overlevelse og livskvalitet øges, og bivirkninger og senfølger reduceres.

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.

Deloitte Plans er et automatiseret vagt- og ruteplanlægningssystem til hjemme- og sygepleje, der optimerer daglige ruteplaner for udekørende medarbejdere gennem heuristisk optimering.

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. 

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

Digital platform til individuelt tilpasset styrketræning for ældre borgere i hjemmeplejen. Systemet består af elektroniske træningsprogrammer med screeninger, der dynamisk tilpasser sig borgernes funktionsniveau.

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.

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.