مستوحى من Jev ومجتمع المصادر المفتوحة، يحوّل MedJev الملاحظات السريرية النصية الحرة إلى حقول منظمة ويعمل على وحدات GPU الاستهلاكية.
Curating clinical variables from free-text notes is tedious. General LLMs can help, but processing thousands of notes can be slow and costly. Inspired by Jev and the open-source community, we’re releasing MedJev to turn clinical notes into structured fields on consumer GPUs. A
أثناء الاستشارات السريرية المباشرة، يزوّد كاتب محيط Jev بنصوص دورية، فيتنقل Jev عبر أنطولوجيا طبية لتصنيف الأعراض وتحديث التشخيص التفريقي واقتراح العلاجات وتحديد العلامات التحذيرية في الوقت الفعلي.
يوضح المؤلف كيفية توجيه المريض إلى الطبيب المناسب باستخدام نموذج Jev من TypeSafe AI وبعض التعليمات البرمجية لطرح الأسئلة، مشيرًا إلى عدم استخدام نموذج لغوي كبير أثناء المحادثة.
مطور يشارك إنشاء تطبيق لتتبع السعرات الحرارية باستخدام Jev، مع التركيز على التجربة الفورية.
