Der Autor teilt seine Erfahrungen mit Jev und untersucht, wie Klassifizierung, Filterung, Bereinigung und Workflow-Routing unstrukturierter Gesundheitsdaten günstiger und schneller werden könnten.
I've been playing with Jev for the past few days. In healthcare, think about how much classification, filtering, cleaning there is on top of unstructured data. And how many workflows, how much routing there is. Now imagine if that becomes a lot cheaper and a lot faster...
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.
