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.
Healthcare intake is the hard case for AI triage: complex workflow, safeguards everywhere, a human able to check every decision. We moved the decision step from an LLM to Jev (@typesafeai): 25 typed questions, 0.29 s, $0.00015, code walks the workflow. Method, numbers, limits
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.
