THE JEV GUIDE · CURATED EDITION

의료.

TypeSafe Jev의 출시 소식, 설명, 데모, 커뮤니티 프로젝트를 주제별로 정리했습니다. 모든 항목은 X 원본 게시물로 연결됩니다.

선별 큐레이션 · 전체 수집 아님 · 수동 업데이트

5419개의 수록 게시물
2789개의 원본 동영상
Maziyar PANAHI@MaziyarPanahi𝕏

오픈 모델, 임상 결정에서 Jev 능가

pplx-decider v1.1이 임상 결정 테스트에서 643/669을 기록하며 Jev의 628을 능가했습니다. 결정당 비용은 42% 낮고 속도는 비슷하며, 가중치를 다운로드해 병원 내에서 실행할 수 있습니다.

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Mr Vu@helloiamvu𝕏

JEV, 국가 간 의약품 검색 지원

Mr Vu가 JEV의 검색 계획과 EmbeddingGemma 2의 임베딩을 활용한 국가 간 의약품 검색 미리보기를 공개했습니다.

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Chen Reuven@ChenRvn𝕏

병원 분류 데모: Jev가 다음 환자 선택

데모에서 20명의 환자가 3명의 의사와 3개의 병실을 기다립니다. 방이 비면 Jev(TypeSafe Choice)가 가장 중증도가 높은 ESI 수준을 우선하고, 동률일 경우 먼저 도착한 환자를 선택합니다.

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Abdullah Norain, MD@AbdullahNorain𝕏

JevRad: Jev 기반 방사선 교육 도구

방사선과 전공의가 TypeSafe의 Jev 모델을 사용하여 JevRad(교육용)를 구축했습니다. 환자 정보를 입력하면 Jev가 0.5초 만에 ACR 시나리오를 선택하고 가장 적절한 영상 검사를 추천합니다. Link

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OpenMed@OpenMed_AI𝕏

Jev, 의료 진단 테스트에서 16/16 기록

OpenMed가 4개의 가상 의료 메모로 테스트한 결과, Jev는 16/16, Laya는 13/16을 기록했습니다. 약물 충돌 질문에서는 4/4 대 2/4였습니다. 저자는 이것이 임상 정확도 추정이 아닌 유용한 진단이라고 언급했습니다.

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Christian Bluethgen@cxbln𝕏

Jev가 CT 스캔을 판독

Jev 모델이 CT 스캔 판독을 시연하며 의료 영상 분석에 활용될 수 있습니다.

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ギネコロ🤱@gynecolo_obgyn𝕏

커뮤니티 테스트: Jev가 의료 QA에서 강력한 성능

사용자가 의료 QA 벤치마크 igakuQA에서 Jev를 테스트했습니다. 2000문제를 약 80초 만에 풀고 비용은 0.04달러였으며, 텍스트 한정 정확도는 88.6%로 GPT-4o와 비슷했습니다. confidence 컷오프를 사용하면 정확도가 더 높아졌습니다.

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Medical Boulevard@JoinMedicalBlvd𝕏

클리닉에서의 Jev와 LLM 역할 분담

Jev는 또 다른 챗봇이 아니라 선택, 점수화, 라우팅을 위해 만들어졌고, LLM은 초안 작성, 요약, 대화를 담당한다. 클리닉에서는 LLM이 언어를 처리하고 Jev가 출력을 확인하거나 라우팅하며 직원이 통제권을 유지한다.

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