Вдохновлённый Jev и сообществом открытого исходного кода, MedJev преобразует клинические заметки в свободной форме в структурированные поля и работает на потребительских GPU.
Curating clinical variables from free-text notes is tedious. General LLMs can help, but processing thousands of notes can be slow and costly. Inspired by Jev and the open-source community, we’re releasing MedJev to turn clinical notes into structured fields on consumer GPUs. A
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.
