Пример сортировки пациентов с помощью модели Jev
Автор демонстрирует, как направить пациента к нужному врачу, используя только модель Jev от TypeSafe AI и немного кода для вопросов, отмечая, что во время разговора LLM не используется.
Jev помогает в дифференциальной диагностике в реальном времени во время клинических консультаций
Во время живых клинических консультаций ambient-скрайб периодически передаёт транскрипты Jev, который проходит по медицинской онтологии, чтобы классифицировать симптомы, обновлять дифференциальный диагноз, предлагать лечение и выявлять тревожные признаки в реальном времени.
During a live clinical consultation (with an ambient scribe), the transcript is periodically supplied to Jev, which traverses a medical ontology to classify symptoms, update the differential diagnosis, suggest treatments and identify red flags in real time.
· 429 likesOpen on X
More like this
Создание мгновенного приложения для отслеживания калорий с Jev
Разработчик делится созданием приложения для отслеживания калорий с Jev, подчеркивая мгновенный опыт.
Перенос решений медицинской сортировки на Jev: 25 типизированных вопросов, 0,29 с, $0,00015
Автор делится переносом этапа принятия решений при медицинской сортировке с LLM на Jev (@typesafeai): 25 типизированных вопросов, 0,29 с, $0,00015, код ведёт рабочий процесс, плюс метод, цифры и ограничения.
