Ví dụ phân loại bệnh nhân bằng mô hình Jev
Tác giả minh họa cách phân loại bệnh nhân đến đúng bác sĩ chỉ bằng mô hình Jev của TypeSafe AI và một chút mã để đặt câu hỏi, lưu ý rằng không có LLM nào được dùng trong cuộc trò chuyện.
Jev hỗ trợ chẩn đoán phân biệt theo thời gian thực trong tư vấn lâm sàng
Trong các buổi tư vấn lâm sàng trực tiếp, một công cụ ghi chép xung quanh định kỳ cung cấp bản ghi cho Jev, Jev duyệt qua bản thể học y tế để phân loại triệu chứng, cập nhật chẩn đoán phân biệt, đề xuất phương pháp điều trị và nhận diện dấu hiệu cảnh báo theo thời gian thực.
During a live clinical consultation (with an ambient scribe), the transcript is periodically supplied to Jev, which traverses a medical ontology to classify symptoms, update the differential diagnosis, suggest treatments and identify red flags in real time.
· 429 likesOpen on X
More like this
Tạo ứng dụng theo dõi calo tức thì với Jev
Một nhà phát triển chia sẻ việc tạo ứng dụng theo dõi calo với Jev, nhấn mạnh trải nghiệm tức thì.
Chuyển quyết định phân loại y tế sang Jev: 25 câu hỏi có kiểu, 0,29 giây, $0,00015
Tác giả chia sẻ việc chuyển bước quyết định phân loại tiếp nhận y tế từ LLM sang Jev (@typesafeai): 25 câu hỏi có kiểu, 0,29 giây, $0,00015, mã điều khiển quy trình, kèm phương pháp, số liệu và giới hạn.
