OpenMed ha testato quattro note mediche fittizie: Jev ha ottenuto 16/16, Laya 13/16; sulle domande sui conflitti farmacologici 4/4 contro 2/4. L'autore sottolinea che si tratta di una diagnosi utile, non di una stima di accuratezza clinica.
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.
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.
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.
