Dieser Beitrag zeigt einen klinischen Workflow, in dem GLiNER Metformin findet, DeBERTa den Widerspruch erkennt, Jev block_conflict zurückgibt und der Code das Update für eine menschliche Prüfung stoppt – drei Modellfamilien mit unterschiedlichen Aufgaben in einem fail-closed Ablauf.
i finally turned yesterday’s bar joke into a clinical workflow 😂 GLiNER finds metformin. DeBERTa catches the contradiction. Jev returns `block_conflict`. code stops the update and sends it to human review. 3 model families. 3 different jobs. one fail-closed workflow.
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.
