OpenMed a testé sur quatre notes médicales fictives : Jev a obtenu 16/16, Laya 13/16 ; sur les questions de conflit médicamenteux 4/4 contre 2/4. L'auteur précise qu'il s'agit d'un diagnostic utile, pas d'une estimation de précision clinique.
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.
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.
