Натхненний Jev і спільнотою відкритого коду, MedJev перетворює клінічні нотатки вільного тексту на структуровані поля та працює на споживчих GPU.
Curating clinical variables from free-text notes is tedious. General LLMs can help, but processing thousands of notes can be slow and costly. Inspired by Jev and the open-source community, we’re releasing MedJev to turn clinical notes into structured fields on consumer GPUs. A
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.
