Jevがリアルタイム臨床診療で鑑別診断を支援
リアルタイムの臨床診療において、アンビエント記録ツールが文字起こしを定期的にJevに提供し、Jevは医学オントロジーを辿って症状を分類し、鑑別診断を更新し、治療を提案し、危険信号をリアルタイムで特定する。
「What would jev Do」ハッカソンに参加、AIコンパニオン向けランタイム安全レイヤーを開発
@adalagent主催の「What would jev Do」ハッカソンで、AIコンパニオン向けランタイム安全レイヤーを開発しました。概念実証はメンタルヘルス支援に焦点を当て、苦痛の兆候と不適切なAI応答の両方を慎重に扱う必要があります。
Participated in the "What would jev Do" hackathon hosted by @adalagent Worked on a runtime safety layer for AI companions. The proof of concept focuses on mental health support, where both signs of distress and inappropriate AI replies need careful handling. You may refer to
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Jevモデルを使った患者トリアージの例
著者はTypeSafe AIのJevモデルと質問用のコードのみを使い、患者を適切な医師にトリアージする方法を実演し、会話中にLLMを使用していないと述べている。
Jevで瞬時のカロリー追跡アプリを構築
開発者がJevでカロリー追跡アプリを構築し、その即時性を強調。
