Автор ділиться досвідом використання Jev і досліджує, як він може зробити класифікацію, фільтрацію, очищення та маршрутизацію робочих процесів неструктурованих медичних даних дешевшими та швидшими.
I've been playing with Jev for the past few days. In healthcare, think about how much classification, filtering, cleaning there is on top of unstructured data. And how many workflows, how much routing there is. Now imagine if that becomes a lot cheaper and a lot faster...
Під час живих клінічних консультацій ambient-скрайб періодично передає транскрипти Jev, який проходить медичною онтологією, щоб класифікувати симптоми, оновлювати диференціальний діагноз, пропонувати лікування та виявляти тривожні ознаки в реальному часі.
Автор демонструє, як направити пацієнта до потрібного лікаря, використовуючи лише модель Jev від TypeSafe AI та трохи коду для запитань, зазначаючи, що під час розмови LLM не використовується.
Розробник ділиться створенням додатка для відстеження калорій з Jev, наголошуючи на миттєвому досвіді.
