Inspirado en Jev y la comunidad de código abierto, MedJev convierte notas clínicas de texto libre en campos estructurados y se ejecuta en GPU de consumo.
Curating clinical variables from free-text notes is tedious. General LLMs can help, but processing thousands of notes can be slow and costly. Inspired by Jev and the open-source community, we’re releasing MedJev to turn clinical notes into structured fields on consumer GPUs. A
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.
