Udit Akhouri hat Mores Research angekündigt, ein Labor, das Verhaltensklassifikatoren wie Jev von TypeSafe AI nutzt, um langfristiges Echtzeit-Verhaltensabsichts-Mapping für pädiatrische psychische Gesundheit durchzuführen.
Today, I am excited to unveil Mores Research where we are using behavioural classifiers (like @typesafeai’s Jev) to do long-horizon realtime behavioural intent mapping for paediatric mental health. When we started the lab a few months back, we wanted to learn how behavioural
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.
