Författaren delar med sig av att flytta beslutssteget för triage vid vårdintag från en LLM till Jev (@typesafeai): 25 typade frågor, 0,29 s, 0,00015 $, kod driver arbetsflödet, plus metod, siffror och begränsningar.
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
Under live kliniska konsultationer förser en ambient scribe regelbundet Jev med transkriptioner, och Jev traverserar en medicinsk ontologi för att klassificera symtom, uppdatera differentialdiagnosen, föreslå behandlingar och identifiera varningssignaler i realtid.
Författaren visar hur man triagerar en patient till rätt läkare med endast TypeSafe AI:s Jev-modell och lite kod för att ställa frågor, och noterar att ingen LLM används under samtalet.
En utvecklare delar med sig av att bygga en kalorispårningsapp med Jev och betonar den omedelbara upplevelsen.
