使用 Jev 模型进行患者分诊示例
作者演示了如何仅使用 TypeSafe AI 的 Jev 模型和少量提问代码，将患者分诊到合适的医生，并指出对话中未使用 LLM。
Jev 在实时临床问诊中辅助鉴别诊断
在实时临床问诊中，环境记录工具将转录文本周期性提供给 Jev，Jev 遍历医学本体，实时分类症状、更新鉴别诊断、建议治疗方案并识别危险信号。
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.
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作者分享将医疗接诊分诊的决策步骤从LLM迁移到Jev（@typesafeai）的实践：25个类型化问题、0.29秒、$0.00015，由代码驱动工作流，并附方法、数据与局限。
