L'auteur montre comment orienter un patient vers le bon médecin en utilisant uniquement le modèle Jev de TypeSafe AI et un peu de code pour poser des questions, en précisant qu'aucun LLM n'est utilisé pendant la conversation.
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?
Lors de consultations cliniques en direct, un scribe ambiant fournit périodiquement des transcriptions à Jev, qui parcourt une ontologie médicale pour classer les symptômes, mettre à jour le diagnostic différentiel, suggérer des traitements et identifier les signaux d'alerte en temps réel.
Un développeur partage la création d'une application de suivi des calories avec Jev, soulignant son expérience instantanée.
L'auteur partage le déplacement de l'étape de décision du triage d'admission médicale d'un LLM vers Jev (@typesafeai) : 25 questions typées, 0,29 s, 0,00015 $, le code pilotant le workflow, avec méthode, chiffres et limites.
