El autor demuestra cómo derivar a un paciente al médico adecuado usando solo el modelo Jev de TypeSafe AI y algo de código para hacer preguntas, señalando que no se usa un LLM durante la conversación.
Przykład użycia modelu #ai #jev od @typesafeai Bardzo prosty sposób decydowania do którego lekarza skierować pacjenta. Użyty jest tylko ich model i trochę kodu do zadawania pytań. Nie jest użyty LLM w trakcie rozmowy (czego nie da się ukryć). Czym się różni od zwykłego LLM?
Durante consultas clínicas en vivo, un escriba ambiental proporciona periódicamente transcripciones a Jev, que recorre una ontología médica para clasificar síntomas, actualizar el diagnóstico diferencial, sugerir tratamientos e identificar señales de alerta en tiempo real.
Un desarrollador comparte la creación de una app de seguimiento de calorías con Jev, destacando su experiencia instantánea.
El autor comparte cómo movió el paso de decisión del triaje de admisión sanitaria de un LLM a Jev (@typesafeai): 25 preguntas tipadas, 0,29 s, $0,00015, con código que recorre el flujo, además de método, cifras y límites.
