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.
Healthcare intake is the hard case for AI triage: complex workflow, safeguards everywhere, a human able to check every decision. We moved the decision step from an LLM to Jev (@typesafeai): 25 typed questions, 0.29 s, $0.00015, code walks the workflow. Method, numbers, limits
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.
