OpenMed đã thử nghiệm trên bốn ghi chú y khoa giả định: Jev đạt 16/16, Laya 13/16; ở các câu hỏi xung đột thuốc 4/4 so với 2/4. Tác giả lưu ý đây là chẩn đoán hữu ích, không phải ước tính độ chính xác lâm sàng.
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.
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.
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.
Một nhà phát triển chia sẻ việc tạo ứng dụng theo dõi calo với Jev, nhấn mạnh trải nghiệm tức thì.
