OpenMed testou com quatro notas médicas fictícias: Jev marcou 16/16, Laya 13/16; nas questões de conflito de medicação, 4/4 contra 2/4. O autor ressalta que é um diagnóstico útil, não uma estimativa de precisão clínica.
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 consultas clínicas ao vivo, um escriba ambiente fornece periodicamente transcrições ao Jev, que percorre uma ontologia médica para classificar sintomas, atualizar o diagnóstico diferencial, sugerir tratamentos e identificar sinais de alerta em tempo real.
O autor demonstra como encaminhar um paciente ao médico certo usando apenas o modelo Jev da TypeSafe AI e um pouco de código para fazer perguntas, observando que nenhum LLM é usado durante a conversa.
Um desenvolvedor compartilha a criação de um app de rastreamento de calorias com Jev, destacando a experiência instantânea.
