Ein Entwickler teilt die Erstellung einer Kalorien-Tracking-App mit Jev und hebt die sofortige Erfahrung hervor.
i made a calorie tracking app with jev. it's INSTANT 🤯
Während live klinischer Konsultationen liefert ein Ambient-Scribe regelmäßig Transkripte an Jev, der eine medizinische Ontologie durchläuft, um Symptome zu klassifizieren, die Differenzialdiagnose zu aktualisieren, Behandlungen vorzuschlagen und Warnsignale in Echtzeit zu erkennen.
Der Autor zeigt, wie man einen Patienten nur mit dem Jev-Modell von TypeSafe AI und etwas Code für Fragen an den richtigen Arzt überweist, und weist darauf hin, dass während des Gesprächs kein LLM verwendet wird.
Der Autor beschreibt die Verlagerung des Entscheidungsschritts beim Triage im Gesundheitswesen von einem LLM auf Jev (@typesafeai): 25 typisierte Fragen, 0,29 s, 0,00015 $, Code steuert den Workflow, inklusive Methode, Zahlen und Grenzen.
