OpenMed probó con cuatro notas médicas ficticias: Jev obtuvo 16/16, Laya 13/16; en preguntas de conflicto de medicación 4/4 frente a 2/4. El autor señala que es un diagnóstico útil, no una estimación de precisión clínica.
Four typed questions across four authored fictional notes, labels written before the calls. Jev 16/16, Laya 13/16. On the medication-conflict question alone: 4/4 vs 2/4. A useful diagnostic, not a clinical accuracy estimate.
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.
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.
Un desarrollador comparte la creación de una app de seguimiento de calorías con Jev, destacando su experiencia instantánea.
