Ali Madad präsentierte auf einer Pflegeforschungskonferenz in Utah givecareapps InvisibleBench, das mit Jev von TypeSafe AI neu aufgebaut wurde.
The first judge jev in health? I’m in Utah for @uofuFCC & @uofunursing: 4th Biennial Conference on Caregiving Research with a poster on @givecareapp’s InvisibleBench—rebuilt with @typesafeai jev
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.
Ein Entwickler teilt die Erstellung einer Kalorien-Tracking-App mit Jev und hebt die sofortige Erfahrung hervor.
