OpenMed протестировал на четырёх вымышленных медицинских заметках: Jev набрал 16/16, Laya 13/16; в вопросах о конфликтах лекарств 4/4 против 2/4. Автор отмечает, что это полезная диагностика, а не оценка клинической точности.
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.
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.
