Jev läser CT-skanningar
Inlägget visar Jev som läser CT-bilder, vilket visar dess tillämpning inom medicinsk bildbehandling.
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Lanseringsnyheter, förklaringar, demos och community projekt kring TypeSafe Jev, ordnade efter ämne. Varje post länkar tillbaka till sin källa på X.
Kurerat urval · Inte komplett · Uppdateras manuellt
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
Inlägget visar Jev som läser CT-bilder, vilket visar dess tillämpning inom medicinsk bildbehandling.
Inspirerat av Jev och open source-gemenskapen omvandlar MedJev kliniska fritextanteckningar till strukturerade fält och körs på konsument-GPU:er.
Inlägget förklarar att Jev inte är ännu en chattbot utan är byggd för att välja, poängsätta och dirigera; en LLM utformar, sammanfattar och samtalar. På en klinik hanterar LLM språket, Jev kontrollerar eller dirigerar utdata och personalen behåller kontrollen.
OpenMed börjar utvärdera Jev för medicinsk AI: lokala spans och kontext, hostad Jev tilldelar status, kod styr utkastet och varje beslut länkas till sin källa.
Författaren byggde en röstagent för vård med GPT-Live-1 och TypeSafe JEV som klassificerar avsikt och väljer nästa säkra åtgärd varje tur; att säga ”jag har bröstsmärta” stoppar schemaläggningen och kopplar till klinisk personal.
Teamet släppte Solomon 27B som ett öppet alternativ till JEV, byggt på Qwen3.8-27B och med i stort bevarade förmågor, positionerat som en vårdmodell.
Detta inlägg visar ett kliniskt arbetsflöde där GLiNER hittar metformin, DeBERTa fångar motsägelsen, Jev returnerar block_conflict och koden stoppar uppdateringen för mänsklig granskning – tre modellfamiljer med olika uppgifter i ett fail-closed-flöde.
Författaren delar med sig av sin erfarenhet av Jev och utforskar hur det kan göra klassificering, filtrering, rensning och arbetsflödesdirigering av ostrukturerad vårddata billigare och snabbare.
Användaren påpekar att många vårdsystem kräver att dokument inte skickas till tredjepartsappar eller API:er, vilket gör Jevs PII-maskeringsmotor oanvändbar för detta ändamål.
En produktchef delar sin erfarenhet av att testa TypeSafe Jev för vårdarbetsflöden med tung klassificering och routning.
Diskussion om hur begränsade kliniska AI-beslut som triage, routing, poängsättning, screening och eskalering kan dra nytta av Jev- och System One-modeller.
Författaren föreslår att använda Jevs sannolikhetskalibrering för att bygga en simulator för vitalförsämring hos kritiskt sjuka patienter och förbättra mekaniska larm.