De auteur deelt het verplaatsen van de beslissingsstap van triage bij zorgintake van een LLM naar Jev (@typesafeai): 25 getypeerde vragen, 0,29 s, $0,00015, code doorloopt de workflow, plus methode, cijfers en beperkingen.
Healthcare intake is the hard case for AI triage: complex workflow, safeguards everywhere, a human able to check every decision. We moved the decision step from an LLM to Jev (@typesafeai): 25 typed questions, 0.29 s, $0.00015, code walks the workflow. Method, numbers, limits
Tijdens live klinische consulten levert een ambient scribe periodiek transcripties aan Jev, die een medische ontologie doorloopt om symptomen te classificeren, de differentiële diagnose bij te werken, behandelingen voor te stellen en rode vlaggen in realtime te identificeren.
De auteur demonstreert hoe een patiënt naar de juiste arts wordt verwezen met alleen het Jev-model van TypeSafe AI en wat code om vragen te stellen, en merkt op dat er tijdens het gesprek geen LLM wordt gebruikt.
Een ontwikkelaar deelt het bouwen van een calorie-tracking-app met Jev en benadrukt de directe ervaring.
