Ce post présente un flux clinique où GLiNER trouve la metformine, DeBERTa détecte la contradiction, Jev renvoie block_conflict et le code arrête la mise à jour pour révision humaine : trois familles de modèles aux rôles distincts dans un flux fail-closed.
i finally turned yesterday’s bar joke into a clinical workflow 😂 GLiNER finds metformin. DeBERTa catches the contradiction. Jev returns `block_conflict`. code stops the update and sends it to human review. 3 model families. 3 different jobs. one fail-closed workflow.
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.
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.
Un développeur partage la création d'une application de suivi des calories avec Jev, soulignant son expérience instantanée.
