Dans la démo, 20 patients attendent avec 3 médecins et 3 salles. Quand une salle se libère, Jev (TypeSafe Choice) sélectionne le patient suivant, en priorisant le niveau ESI le plus grave, et en cas d'égalité, celui arrivé en premier.
Built a 2D hospital triage demo for a talk. 20 patients wait. 3 doctors, 3 rooms. When a room frees up, Jev (TypeSafe Choice) picks who goes in next. Sickest ESI level first, ties go to whoever arrived earlier.
Lors de consultations cliniques en direct, un scribe ambiant fournit périodiquement des transcriptions à Jev, qui parcourt une ontologie médicale pour classer les symptômes, mettre à jour le diagnostic différentiel, suggérer des traitements et identifier les signaux d'alerte en temps réel.
L'auteur montre comment orienter un patient vers le bon médecin en utilisant uniquement le modèle Jev de TypeSafe AI et un peu de code pour poser des questions, en précisant qu'aucun LLM n'est utilisé pendant la conversation.
Un développeur partage la création d'une application de suivi des calories avec Jev, soulignant son expérience instantanée.
