Durante le consulenze cliniche dal vivo, un scriba ambientale fornisce periodicamente le trascrizioni a Jev, che percorre un'ontologia medica per classificare i sintomi, aggiornare la diagnosi differenziale, suggerire trattamenti e identificare segnali d'allarme in tempo reale.
During a live clinical consultation (with an ambient scribe), the transcript is periodically supplied to Jev, which traverses a medical ontology to classify symptoms, update the differential diagnosis, suggest treatments and identify red flags in real time.
L'autore mostra come indirizzare un paziente al medico giusto usando solo il modello Jev di TypeSafe AI e un po' di codice per porre domande, osservando che durante la conversazione non viene usato alcun LLM.
Uno sviluppatore condivide la creazione di un'app per il monitoraggio delle calorie con Jev, evidenziando l'esperienza istantanea.
L'autore condivide lo spostamento del passo decisionale del triage di accettazione sanitaria da un LLM a Jev (@typesafeai): 25 domande tipizzate, 0,29 s, 0,00015 $, il codice guida il flusso, con metodo, numeri e limiti.
