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fhir_jev

budityw23/fhir_jev

面向 FHIR R4 的类型化 Jev 决策层:质量、路由、法定传染病。

分类与路由0.89次选分类: 打分与排序信号灯记分卡体检
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年11月4日,不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。

这是什么

一个概念验证型 FastAPI 服务,将 TypeSafe AI 的 Jev 置于 FHIR R4 临床工作流之前,对资源质量打分、路由 Bundle 并检测印度尼西亚法定传染病。所有数据均为合成数据,不适用于生产环境。

它怎么用 Jev

FHIR 序列化器将每个资源展平为小型键值状态(has_identifier、identifier_value_length、code_value、dominant_resource_type)。Jev 随后回答 Score(质量 0–100)、Choice(Bundle 类别)和 Noul(NIK 有效性、是否法定传染病)。置信度阈值决定 auto_accept 还是 review_needed、路由还是 unknown,以及是否生成 FHIR Flag。

用到的原语:scorechoicenoul

值得抄的做法

将结构化 FHIR 展平为小型类型化状态,用 Jev 的 Score/Choice/Noul 原语替代脆弱规则和缓慢的 LLM 调用。

怎么试

git clone,pip install -e ".[dev]",cp .env.example .env,make serve(默认使用 mock Jev)。

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

README 片段的模型判断

项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符;没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出,并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期,不是源码审计或运行验收。

模型与判定日期

收录门禁
jev-1.14.0
项目信号
jev-1.14.0
项目分类
jev-1.14.0
模式标签
jev-1.14.0

证据

这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及,≤ 0.40 表示未检出,中间为未判定;都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验,「推荐」题筛的是学习案例 Top 10,不是内容质量合格与否。

  • Jev 是项目的核心在材料中检出0.97
  • 展示了 System One 用法未判定0.53
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
  • 给出了实测数字在材料中检出0.98
  • 是能跑起来的工具片段中未检出0.39
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.44
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.07
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.73 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.99
信号
Jev 是项目的核心0.97展示了 System One 用法0.53写了怎么处理不确定0.04给出了实测数字0.98是能跑起来的工具0.39学习案例 Top 10 候选信号0.44是模型本身的复刻0.0700.51解决的问题够普遍(0–2)0.73 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
信号灯0.98体检0.88记分卡0.73灰区0.65漏斗0.52恒温器0.39菜单0.25常开常闭0.22验货0.2100.51

无判定区(0.40–0.60)

各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年11月4日 读 README 写成。