Автор делится опытом использования Jev и исследует, как он может сделать классификацию, фильтрацию, очистку и маршрутизацию рабочих процессов неструктурированных медицинских данных дешевле и быстрее.
I've been playing with Jev for the past few days. In healthcare, think about how much classification, filtering, cleaning there is on top of unstructured data. And how many workflows, how much routing there is. Now imagine if that becomes a lot cheaper and a lot faster...
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.
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.
Разработчик делится созданием приложения для отслеживания калорий с Jev, подчеркивая мгновенный опыт.
