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。
Perplexityの意思決定モデルが医療テストでJevを上回る
Perplexityの新モデルpplx-decider v1.1は、669件の医療電話テストのうち643件を正解し、有料モデルJevを上回り、実行コストも約43%低く、無料でダウンロード可能です。
Perplexity's new decision model, pplx-decider v1.1, got 643 of 669 test medical calls right, things like who needs urgent care and which diagnosis code fits. That beats Jev, a paid model built for the same job, and costs about 43% less to run. It's free to download, so a
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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。
