OpenMed dört hayali tıbbi not üzerinde test etti: Jev 16/16, Laya 13/16; ilaç çakışması sorularında 4/4 vs 2/4. Yazar bunun klinik doğruluk tahmini değil, yararlı bir teşhis olduğunu belirtiyor.
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.
Canlı klinik konsültasyonlar sırasında, ortam yazıcısı transkriptleri düzenli olarak Jev'e iletir; Jev bir tıbbi ontolojiyi tarayarak semptomları sınıflandırır, ayırıcı tanıyı günceller, tedaviler önerir ve kırmızı bayrakları gerçek zamanlı olarak belirler.
Yazar, yalnızca TypeSafe AI'nın Jev modelini ve soru sormak için biraz kod kullanarak bir hastayı doğru doktora nasıl yönlendireceğini gösteriyor ve görüşme sırasında LLM kullanılmadığını belirtiyor.
Bir geliştirici, Jev ile kalori takip uygulaması oluşturma deneyimini paylaşıyor ve anında deneyimi vurguluyor.
