آیا به دنبال استخراج داده ها از فرم های ثبت نام بیمار هستید؟ نرم افزار Nanonets OCR را برای استخراج فیلدها با دقت بیش از 98% امتحان کنید.
صنعت مراقبتهای بهداشتی حجم زیادی از دادهها را در خود جای میدهد که بیشتر آنها بدون ساختار و پیچیده هستند. از اطلاعات سلامت شخصی تا حد امکان استفاده نشده است زیرا داده های موجود تکه تکه و جدا شده اند.
اما اگر بتوان این داده ها را به درستی استخراج و سازماندهی کرد تا اطلاعات دقیق و قابل اعتمادی ایجاد کند که بتوان از آن برای دستیابی به اهداف مراقبت های بهداشتی در تشخیص زودهنگام، به تاخیر انداختن پیشرفت و پیشگیری از بیماری های متعدد، کاهش هزینه های بالا و رو به رشد مراقبت های بهداشتی و بهبود وضعیت بیمار استفاده کرد. ارتباط برای ارائه مراقبت از بیمار به طور کلی.
فرم ثبت نام بیمار و شامل چه مواردی است؟
فرم ثبت نام بیمار سندی است که توسط بیمار که برای اولین بار از یک مرکز مراقبت های بهداشتی بازدید می کند پر می شود. ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی را قادر می سازد قبل از ثبت نام برای دریافت مراقبت های مورد نظر خود، اطلاعات شخصی و مرتبط با سلامت را جمع آوری کنند.
محتویات فرم ثبت نام بیمار در موسسات بهداشتی متفاوت است، اما محتوای کلی به شرح زیر است.
بخش اول در مورد مشخصات بیمار از جمله نام، جنسیت، تاریخ تولد، آدرس، وضعیت تأهل، اطلاعات تماس و شماره شناسایی در قالب یک شناسه ملی یا شماره گذرنامه استعلام می کند.
بخش دوم حاوی اطلاعات پرسنلی است که باید در مواقع اضطراری، اقوام نزدیک یا قیم قانونی یک خردسال با آنها تماس گرفت.
بخش سوم حاوی اطلاعاتی در مورد طرح بیمه بیمار از جمله نام شرکت، شماره بیمه و بیمه نامه است.
بخش زیر حاوی فرم رضایت بیمار شامل اظهارنامه بیمار، توافقنامه محرمانه بودن و سایر شرایط الزام آور قانونی است که باید با تاریخ بیمار امضا شود.
علاوه بر این، بخش هایی شامل تاریخچه پزشکی، داروهای فعلی که بیمار مصرف می کند، آلرژی ها، سابقه خانوادگی، سابقه سوء مصرف مواد و غیره وجود دارد.
الف. ورود دستی داده ها
در این روش، یک اپراتور اطلاعات موجود در فرم ثبت نام بیمار را به صورت دستی به پایگاه داده ارسال می کند. این روشهای سنتی ورود دادهها به عوامل اپراتور بستگی دارد و در مقایسه با سیستمهای خودکار، معایب بیشتری نسبت به مزایا دارد.
مزایا
هزینه سرمایه از نظر آموزش اپراتور و زیرساخت کمتر خواهد بود زیرا ورود دستی داده ها به کارکنان بسیار ماهر و نرم افزار و سخت افزار پیچیده برای جمع آوری و ارائه داده ها نیاز ندارد.
منفی
از آنجایی که سوابق بهداشتی کاملاً دقیق هستند، استخراج دادهها ساعتها طول میکشد و میتواند با رعایت نکردن دستورالعملها و تعاریف، خطاهایی را به اطلاعات مراقبتهای بهداشتی در حین تایپ و محاسبات اضافه کند و ممکن است منجر به عدم یکنواختی در دادهها شود. این می تواند اثرات آبشاری ایجاد کند که منجر به تشخیص ضعیف، تجویز اشتباه و پیامدهای نامطلوب بیمار می شود.
با توجه به پیچیدگی داده های استخراج شده، روش های سنتی تنها از تعداد محدودی از متغیرهای متداول جمع آوری شده برای پیش بینی ها استفاده می کنند. این می تواند مثبت کاذب و آلارم کاذب را در بیماران ایجاد کند که می تواند منجر به خستگی هوشیار شود و رویدادهای مهم بالینی از دست رفته و منجر به مدیریت ضعیف بیمار شود.
ب. پرونده الکترونیک سلامت (EHR)
EHR حجم بالایی از دادهها را جمعآوری میکند که در بسیاری از مؤسسات مراقبتهای بهداشتی از جمله بیمارستانها، مطبهای عمومی، آزمایشگاهها، داروخانهها و غیره تکهتکه و جدا شدهاند.
مزایا
EHR خطاهای سطح اپراتور در ورود داده ها، محاسبات و عدم پایبندی به دستورالعمل ها و تعاریف داده را کاهش داده و خطاهای پزشکی را کاهش داده است. کیفیت مراقبت های ارائه شده برای بیمار بهبود یافته است، مطالعه ای که در سال 2011 در بین پزشکان ایالات متحده انجام شد نشان داد که EHR 65٪ از خطاهای احتمالی دارویی را هشدار داده است. ٪۱۰۰ ارزش های آزمایشگاهی حیاتی، مراقبت کلی از بیمار را 78٪ افزایش می دهد.
هزینه های مراقبت های بهداشتی از طریق تشخیص های مناسب، بررسی های مناسب و مدیریت به دنبال پیش بینی های دقیق انجام شده با استفاده از روش های EHR و یادگیری عمیق کاهش یافته است.
استفاده از EHR فرآیند تبادل اطلاعات سلامت (HIE) را فعال می کند، جایی که اطلاعات در سطح بیمار بین سازمان های مختلف به اشتراک گذاشته می شود. هنگامی که بیماران از ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی در مکان های مختلف به دنبال کمک پزشکی هستند، این دسترسی آسان را برای پزشکان به سوابق پزشکی فرد ایجاد کرده است.
منفی
موسسات بهداشتی مختلف دارای فرمت های کمی متفاوت برای ارائه داده ها هستند. در همین حال، دستورالعمل ها متفاوت است و تشخیص های انجام شده از طریق طبقه بندی بین المللی بیماری ها (ICD) ممکن است خطاهای تصادفی را به پیش بینی های EHR اضافه کند. بنابراین، نداشتن اصطلاحات، معماری سیستم و نمایه سازی یکسان ممکن است مزایای مورد انتظار EHR را کاهش دهد.
EHR با هزینه های راه اندازی بالا برای آموزش سخت افزار و اپراتور همراه است که به دلیل نابرابری کاربران در سواد رایانه و مدیریت پایگاه داده می تواند متغیر باشد.
محرمانه بودن و امنیت اطلاعات حساس بیماران در خطر است زیرا حجم زیادی از داده ها در کنار هم جمع آوری شده اند و اقدامات امنیتی مناسبی وجود ندارد.
ج. رویکردهای ترکیبی
از آنجایی که اطلاعات موجود در EHR به شکل کدها و ساختارهای غیراستاندارد است، روشهای تبدیل و بارگذاری دادههای سلامت مانند ETL پویا (استخراج، تبدیل و بارگذاری) برای بازسازی و تبدیل دادههای EHR به یک قالب رایج عملی شدهاند. و اصطلاحات استاندارد برای هماهنگی بین سازمان های مختلف و شبکه های داده تحقیقاتی.
Nanonets یک نرم افزار OCR مبتنی بر هوش مصنوعی (شکایت GDPR و SOC2) است که می تواند پزشکی را خودکار کند. پردازش سند با گردش کار بدون کد.
نانوشبکهها میتوانند چندین مرحله پردازش اسناد مراقبتهای بهداشتی را خودکار کنند، از جمله:
بارگذاری سند، استخراج داده ها, پردازش داده ها (پاکسازی داده ها، قالب بندی، تبدیل)، تاییدیه ها و بایگانی اسناد.
نانوشبکهها به نیازهای خاص شما پایبند هستند و به عنوان یک پلتفرم کاملاً بدون کد، میتوانند توسط هر کسی در سازمان استفاده شوند.
بیایید نحوه استفاده از آن را برای استخراج دادهها از فرمهای ثبت نام پزشکی بیان کنیم.
ابتدا برای استفاده از آن، یک حساب کاربری رایگان در Nanonets ایجاد کنید یا وارد حساب کاربری خود شوید
یک مدل OCR سفارشی انتخاب کنید. برای آموزش این مدل، باید ده گزارش پزشکی ارائه دهید.
چرا باید این کار را انجام دهم؟ ارائه ده سند پزشکی به شما کمک می کند هوش مصنوعی را آموزش دهید تا سند شما را به طور موثر تشخیص دهد.
پس از آموزش، اکنون می توانید قوانینی را برای قالب بندی داده های خود تنظیم کنید. با این قوانین بدون کد می توانید تعداد صفرها را تغییر دهید یا مقدار آن را در پایگاه داده و موارد دیگر جستجو کنید.
مرحله بعدی صادرات و انتخاب روشی است که می خواهید داده ها را از گزارش های پزشکی خود صادر کنید. گزینه ها را کاوش کنید یا یک ادغام را انتخاب کنید و آن را مستقیماً به سیستم EHR مراقبت های بهداشتی خود وصل کنید.
نیاز به انجام بیشتر؟ با کارشناسان هوش مصنوعی ما تماس بگیرید تا بتوانید موارد استفاده خود را برای ما توضیح دهید و ما گردش کار را برای شما تنظیم خواهیم کرد.
چرا نانو شبکه ها؟
Nanonets یک پلت فرم هوشمند OCR است. برای شناسایی متن از فرم های ثبت نام بیمار نیازی به الگو ندارد. این می تواند متن را از یک سند ناشناخته به راحتی شناسایی کند.
استفاده از آن آسان است، میتواند در 1 روز راهاندازی شود و دقت 99% را در طول استخراج داده تضمین میکند.
اما جدا از ویژگی های OCR معمولی، در اینجا چیزی است که نانونت ها را متمایز می کند:
پردازش تصویر بی نظیر
فرم های ثبت نام بیمار می تواند فرمت های متفاوتی برای موسسات بهداشتی مختلف داشته باشد. نانوشبکه ها می توانند استخراج داده ها را از هر سند یا تصویری انجام دهند که برای شروع کامل نیست. با پردازش پیشرفته پیش و پس از پردازش، پلتفرم میتواند تغییر شکل دهد، جهتگیری مجدد کند، بچرخد، برش دهد و تطبیق فازی را انجام دهد، بنابراین هر بار اطلاعات دقیقی را از فرمهای ثبتنام دریافت میکنید.
بهترین OCR در کلاس
نانوشبکه ها می توانند داده ها را از سند پزشکی شما با دقت بیش از 98% استخراج کنند. این می تواند بیش از 40 زبان را شناسایی کند و از پشتیبانی OCR سفارشی پشتیبانی می کند.
ادغام های قدرتمند
شما می توانید به راحتی با نانو نت ها ورود داده ها را به سیستم های خود خودکار کنید. اسناد خود را اسکن کنید و پروفایل های بیمار را در بیش از 500 نرم افزار تجاری به صورت بلادرنگ با ادغام Nanonets به روز کنید.
گردش کار قابل تنظیم خودکار
غربالگری اسناد، حضور بیمار، قالببندی دادهها، غنیسازی دادهها، جمعآوری گزارشهای پزشکی، همگامسازی دادهها، تطبیق اسناد و موارد دیگر را با گردشهای کاری بدون کد انجام دهید. فقط قوانین خود را وارد کنید و آن را در حالت خلبان خودکار قرار دهید.
و بیشتر. Nanonets بر اساس نیاز شما قابل تنظیم است و نرم افزار OCR با برچسب سفید و گزینه های میزبانی داخلی یا ابری را ارائه می دهد.
آیا نیاز به استخراج داده ها از فرم های ثبت نام بیمار دارید؟
اگر چنین است ، به نانونت ها بروید or با تیم ما تماس بگیرید
پیشرفته
سیستم های مدیریت اطلاعات سلامت که از EHR استفاده می کنند به اتصالات شبکه پرهزینه با سرعت بالا، دسترسی مطمئن به اینترنت، سخت افزار و نرم افزار نیاز دارند. به دلیل هزینه های بالای راه اندازی و در دسترس نبودن فناوری مقرون به صرفه و موثر، پیاده سازی روش های مبتنی بر هوش مصنوعی استخراج خودکار داده ها تنها یک برنامه ثابت در برخی از سازمان ها خواهد بود.
مالکیت داده ها
با وجود روابط رقابتی بین ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی، مشکلاتی در مورد نوع و میزان تبادل اطلاعات ایجاد می شود. اطلاعات اختصاصی به اشتراک گذاشته شده بر اساس «فقط خواندنی» توسط فروشندگان فناوری محدود شده است. بنابراین اطلاعات به روز در دسترس نخواهد بود.
نگرانی های حفظ حریم خصوصی بیماران
از آنجایی که به اطلاعات سلامت شخصی رسیدگی می شود، به اشتراک گذاری اطلاعات بین سازمان ها فقط برای مراقبت از بیمار با رعایت قوانین حفظ حریم خصوصی انجام می شود. تعهدات قانونی برای جلوگیری از افشای غیرقانونی اطلاعات مرتبط است. بنابراین، خطر آسیب در تبادل داده ها باید همیشه بیشتر از پاداش های بالقوه باشد.
الف. بهبود دقت داده ها
استخراج خودکار دادهها به جای روشهای سنتی وارد کردن دادههای آهسته و مستعد خطا که استعداد ارزشمند کارکنان را هدر میدهند، دقت بیشتری را با استفاده مکرر تضمین میکند.
از آنجایی که استخراج داده ها از EHR و متون رایگان در تکنیک های یادگیری عمیق گنجانده شده است، پیش بینی های معتبر و دقیقی در زمینه های مختلف مراقبت های بهداشتی در مورد کیفیت و نتایج مراقبت و استفاده از منابع انجام می شود. اطلاعات موثق و دقیق به تشخیص صحیح و مدیریت مناسب کمک می کند و نتایج بیمار را بهبود می بخشد.
ب- افزایش کارایی
سیستمهای خودکار اطلاعات سلامت شخصی تکهتکهشده و جدا شده را که هنوز باید از پتانسیل کامل خود استفاده شود، به شکلی ساختاریافته که اثربخشی و کارایی مراقبت ارائهشده را بهبود میبخشد، گرد هم میآورد.
مطالعه ای که در سال 2016 انجام شد نشان داد که تحلیلگران داده تنها 20 درصد از ساعات کاری خود را صرف تجزیه و تحلیل داده ها می کنند در حالی که بقیه زمان را صرف جمع آوری و استخراج داده ها می کنند. استخراج خودکار داده ها نیروی کار و زمان تلف شده در استخراج داده های مستعد خطا را کاهش می دهد و آنها را به سمت افزایش مراقبت از بیمار هدایت می کند.
ج. مراقبت از بیمار افزایش یافته است
مردم از مکان های مختلف به امکانات مراقبت های بهداشتی دسترسی خواهند داشت. بنابراین، یک سیستم متصل و خودکار به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی تصویر واضحی از وضعیت بیمار ارائه می دهد و می تواند مدیریت منسجم و موثری را ارائه دهد. 30 تا 50 درصد از پزشکان ایالات متحده گزارش کرده اند که سیستم های الکترونیکی در ارائه مراقبت های توصیه شده و بررسی های مناسب مفید هستند و امکان ارتباط خوب بیمار را از طریق افزایش مراقبت کلی از بیمار در 78 درصد از جمعیت مورد مطالعه فراهم می کنند.
د. کاهش هزینه ها
از آنجایی که سوابق بیمار دادههای زیادی را در حوزههای مختلف ارائه میدهد، ورود دستی دادهها زمانبر و پرهزینه خواهد بود و نتیجهای نادرست دارد. حتی اگر استخراج خودکار داده ها هزینه راه اندازی بالایی دارد، در دراز مدت، زمانی که فعالیت های تکراری منظمی که نیروی انسانی را مصرف می کنند، برای به دست آوردن داده ها و پیش بینی های ساختار یافته و دقیق، خودکار شوند، می توان در درازمدت به کاهش هزینه دست یافت.
برخلاف جمعآوری دادههای ایزوله، استخراج و جمعآوری خودکار دادهها پایگاههای اطلاعاتی سلامت شخصی را با کنترل مرکزی فراهم میکند که میتواند در میان بسیاری از ارائهدهندگان مراقبتهای بهداشتی مورد استفاده قرار گیرد و هزینههای تکراری دادهها را کاهش دهد.
E. جریان کار و تصمیم گیری ساده
EHR بر اساس Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) و روش های یادگیری عمیق می تواند پیش بینی های دقیقی را در مورد رویدادهای پزشکی در مراکز متعدد ارائه دهد. پیش بینی هایی در مورد میزان مرگ و میر، بستری مجدد، مدت بستری در بیمارستان و غیره انجام می شود که به مدیریت منابع موجود برای رسیدن به تقاضا کمک می کند. دادههای غیر ساختاریافته استخراجشده از فرم ثبت نام بیمار میتواند برای شناسایی اثرات و کاستیهای درمانها و بیماریهای همراه و تعیین پیامد مورد انتظار در بیمار با یک بیماری خاص مورد استفاده قرار گیرد.
منابع:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF, & Sun, J. (2016). استفاده از مدلهای شبکه عصبی مکرر برای تشخیص زودهنگام شروع نارسایی قلبی مجله انجمن انفورماتیک پزشکی آمریکا، 24 (2)، 361-370. ارتباط دادن: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- جونز، اس اس، رودین، آر اس، پری، تی، و شیکل، پی جی (2012). فناوری اطلاعات سلامت: یک بررسی سیستماتیک به روز شده با تمرکز بر استفاده معنادار. سالنامه طب داخلی، 156(1)، 48-54. ارتباط دادن: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- خرازی، اچ، انزلدی، ال جی، هرناندز، ال.، دیویسون، ا.، بوید، سی ام، و لف، بی. (2018). وضعیتی از علم استفاده از فناوری های سلامت دیجیتال برای مدیریت شرایط مزمن. JMIR mHealth و uHealth، 6(4)، e107. ارتباط دادن: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- کینگ، جی.، پاتل، وی.، جاموم، ای دبلیو، و فوروکاوا، ام اف (2014). مزایای بالینی استفاده از پرونده الکترونیک سلامت: یافته های ملی تحقیقات خدمات بهداشتی، 49 (1 Pt 2)، 392-404. ارتباط دادن: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … & Sundberg, P. (2018). یادگیری عمیق مقیاس پذیر و دقیق با پرونده الکترونیک سلامت. NPJ Digital Medicine، 1 (1)، 1-10. ارتباط دادن: https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1
- Savova، GK، Masanz، JJ، Ogren، PV، Zheng، J.، Sohn، S.، Kipper-Schuler، KC، و Chute، CG (2010). سیستم تجزیه و تحلیل متن و استخراج دانش بالینی مایو (cTAKES): معماری، ارزیابی اجزا و کاربردها. مجله انجمن انفورماتیک پزشکی آمریکا، 17 (5)، 507-513. ارتباط دادن: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- تری، NP (2012). حفاظت از حریم خصوصی بیمار در عصر داده های بزرگ. UMKC Law Review, 81, 385. پیوند: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Vest, JR, & Gamm, LD (2011). تبادل اطلاعات سلامت: چالشهای مداوم و استراتژیهای جدید مجله انجمن انفورماتیک پزشکی آمریکا، 17 (3)، 288-294. ارتباط دادن: https://doi.org/10.1136/jamia.2010.003673
- Ong, TC, Kahn, MG, Kwan, BM, Yamashita, T., Brandt, E., Hosokawa, P., Uhrich, C., & Schilling, LM (2017). Dynamic-ETL: یک رویکرد ترکیبی برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده های سلامت BMC انفورماتیک پزشکی و تصمیم گیری, 17(1). https://doi.org/10.1186/s12911-017-0532-3
- جوزف، ن.، لیندبلاد، آی.، زاکر، اس.، الفورسون، اس.، آلبینزون، ام.، اودگارد، Ø.، هانتلر، ال.، و هلستروم، PM (2022). استخراج خودکار دادههای سوابق پزشکی الکترونیکی: اعتبار دادهکاوی برای ایجاد پایگاههای تحقیقاتی برای واجد شرایط بودن در کارآزماییهای بالینی گوارش. مجله علوم پزشکی آپسالا, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- ضرب کردن آینده با آدرین اشلی. دسترسی به اینجا.
- خرید و فروش سهام در شرکت های PRE-IPO با PREIPO®. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- : دارد
- :است
- :نه
- :جایی که
- ][پ
- $UP
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- درباره ما
- سو استفاده کردن
- دسترسی
- مطابق
- حساب
- دقت
- دقیق
- رسیدن
- دست
- در میان
- فعالیت ها
- اضافه کردن
- نشانی
- پیشرفته
- مزایای
- منفی است
- مقرون به صرفه
- سن
- توافق
- AI
- هوشیار
- آلرژی
- اجازه دادن
- همیشه
- امریکایی
- در میان
- مقدار
- an
- تحلیل
- تحلیلگران
- و
- و زیرساخت
- هر
- هر کس
- جدا
- کاربرد
- برنامه های کاربردی
- روش
- رویکردها
- مناسب
- تائیدیه
- معماری
- هستند
- مصنوعی
- هوش مصنوعی
- AS
- کمک
- مرتبط است
- انجمن
- At
- خودکار بودن
- خودکار
- خلبان اتوماتیک
- در دسترس
- مستقر
- اساس
- BE
- بوده
- قبل از
- بودن
- مفید
- مزایای
- میان
- بزرگ
- بزرگ داده
- الزام آور
- به ارمغان بیاورد
- کسب و کار
- اما
- by
- صدا
- CAN
- سرمایه
- جلب
- اهميت دادن
- حمل
- مورد
- علت
- مراکز
- چالش ها
- تغییر دادن
- چن
- طبقه بندی
- تمیز کاری
- واضح
- بالینی
- آزمایش های بالینی
- ابر
- ابر میزبانی
- مجموعه
- COM
- بیا
- مشترک
- عموما
- ارتباط
- شرکت
- مقایسه
- رقابتی
- شکایت
- به طور کامل
- پیچیده
- پیچیدگی
- جزء
- کامپیوتر
- نگرانی ها
- شرط
- شرایط
- محرمانه بودن
- اتصال
- اتصالات
- رضایت
- استوار
- ساختن
- تماس
- شامل
- محتویات
- کنترل
- تبدیل
- اصلاح
- هزینه
- کاهش هزینه
- هزینه
- میتوانست
- ایجاد
- ایجاد شده
- بحرانی
- محصول
- جاری
- سفارشی
- سفارشی
- DAI
- داده ها
- تحلیل داده ها
- غنی سازی داده ها
- ثبت داده ها
- تبادل اطلاعات
- داده کاوی
- پایگاه داده
- پایگاه های داده
- تاریخ
- روز
- تصمیم
- عمیق
- یادگیری عمیق
- تاخیر
- ارائه
- تقاضا
- دقیق
- جزئیات
- کشف
- مشخص کردن
- متفاوت است
- مختلف
- دیجیتال
- بهداشت دیجیتال
- مستقیما
- افشاء
- بیماری
- do
- سند
- اسناد و مدارک
- میکند
- نمی کند
- حوزه
- انجام شده
- دو
- در طی
- پویا
- e
- در اوایل
- به آسانی
- ساده
- موثر
- اثر
- اثرات
- بهره وری
- موثر
- الکترونیکی
- سوابق الکترونیکی سلامت
- شایستگی
- اورژانس
- کارمند
- فعال
- را قادر می سازد
- بالا بردن
- افزایش
- افزایش
- تضمین می کند
- ورود
- خطاهای
- و غیره
- اتر (ETH)
- ارزیابی
- حتی
- حوادث
- هر
- تبادل
- موجود
- انتظار می رود
- کارشناسان
- توضیح دهید
- اکتشاف
- صادرات
- عصاره
- استخراج
- امکانات
- امکان
- عوامل
- شکست
- غلط
- خانواده
- FAST
- خستگی
- امکانات
- زمینه
- پر شده
- نام خانوادگی
- بار اول
- تمرکز
- پیروی
- به دنبال آن است
- برای
- فرم
- قالب
- اشکال
- تکه تکه
- رایگان
- از جانب
- کامل
- افزایش
- جمع آوری
- جمع آوری
- GDPR
- سوالات عمومی
- دریافت کنید
- اهداف
- خوب
- گوگل
- بیشتر
- در حال رشد
- نگهبان
- دستورالعمل ها
- دسته
- اداره
- سخت افزار
- آیا
- داشتن
- سلامتی
- مراقبت های بهداشتی
- اطلاعات سلامتی
- خدمات بهداشتی
- بهداشت و درمان
- صنعت بهداشت و درمان
- قلب
- نارسایی قلبی
- کمک
- اینجا کلیک نمایید
- زیاد
- خیلی
- تاریخ
- بیمارستان
- بیمارستان ها
- میزبانی وب
- ساعت ها
- چگونه
- HTTPS
- انسان
- ترکیبی
- i
- شناسایی
- شناسایی
- هویت
- if
- تصویر
- اجرای
- بهبود یافته
- بهبود
- بهبود
- in
- از جمله
- ادغام شده
- افزایش
- صنعت
- نابرابری
- اطلاعات
- فن آوری اطلاعات
- شالوده
- موسسات
- بیمه
- ادغام
- یکپارچگی
- اطلاعات
- هوشمند
- به هم پیوسته
- داخلی
- بین المللی
- اینترنت
- دسترسی به اینترنت
- قابلیت همکاری
- به
- تحقیقات
- جدا شده
- IT
- ITS
- روزنامه
- تنها
- کین
- دانش
- آزمایشگاه
- کار
- زبان ها
- بزرگ
- قانون
- قوانین
- برجسته
- یادگیری
- قانونی
- طول
- کمتر
- بدهی ها
- محدود شده
- ارتباط دادن
- سواد
- بارگیری
- مکان
- ورود
- طولانی
- نگاه کنيد
- به دنبال
- ساخته
- مدیریت
- مدیریت
- کتابچه راهنمای
- دستی
- بسیاری
- مطابق
- ممکن است..
- معنی دار
- در ضمن
- معیارهای
- پزشکی
- دارو
- پزشکی
- روش
- روش
- بهداشتی موبایل
- استخراج معدن
- خردسال
- حالت
- مدل
- مدل
- بیش
- اکثر
- چندگانه
- بسیاری
- نام
- ملی
- نیاز
- نیازهای
- شبکه
- شبکه
- عصبی
- شبکه های عصبی
- جدید
- بعد
- NIH
- اکنون
- عدد
- OCR
- نرم افزار OCR
- of
- ارائه شده
- پیشنهادات
- on
- شبانه روزی
- ONE
- فقط
- اپراتور
- مخالف
- گزینه
- or
- کدام سازمان ها
- سازمان های
- سازمان یافته
- دیگر
- ما
- خارج
- نتیجه
- نتایج
- روی
- به طور کلی
- ویژه
- گذرنامه
- بیمار
- مراقبت از بیمار
- pacientes
- کامل
- انجام دادن
- شخصی
- بهداشت شخصی
- پرسنل
- پزشک
- تصویر
- محل
- سکو
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- سیاست
- فقیر
- جمعیت
- ممکن
- پردازش پس از
- پتانسیل
- تمرین
- شیوه های
- پیش
- پیش بینی
- نسخه ها
- در حال حاضر
- جلوگیری از
- پیشگیری
- خلوت
- قوانین حریم خصوصی
- مشکلات
- روند
- در حال پردازش
- پروفایل
- برنامه
- پیشرفت
- مناسب
- اختصاصی
- حفاظت
- ارائه
- ارائه
- ارائه دهندگان
- ارائه
- مشت
- کیفیت
- تصادفی
- نرخ
- رسیدن به
- خواندن
- زمان واقعی
- گرفتن
- شناختن
- توصیه می شود
- رکورد
- سوابق
- كاهش دادن
- کاهش
- را کاهش می دهد
- کاهش
- کاهش پزشکی
- کاهش
- منابع
- با توجه
- ثبت نام
- ثبت
- منظم
- روابط
- قابل اعتماد
- مکرر
- تکراری
- گزارش
- گزارش
- گزارش ها
- نیاز
- مورد نیاز
- تحقیق
- منابع
- REST
- بازسازی
- نتیجه
- نتیجه
- نشان داد
- این فایل نقد می نویسید:
- پاداش
- خطر
- قوانین
- دویدن
- s
- مقیاس پذیر
- اسکن
- طرح
- علم
- غربالگری
- دوم
- بخش
- بخش
- تیم امنیت لاتاری
- اقدامات امنیتی
- به دنبال
- حساس
- خدمات
- تنظیم
- مجموعه
- ارتباط جنسی
- به اشتراک گذاشته شده
- اشتراک
- کاستی ها
- باید
- امضاء شده
- قابل توجه
- ماهر
- کمی متفاوت
- کند
- So
- نرم افزار
- برخی از
- مصنوعی
- خاص
- سرعت
- خرج کردن
- صرف
- کارکنان
- سهام
- استاندارد
- شروع
- شروع
- دولت
- ایالات
- وضعیت
- ماندن
- گام
- مراحل
- استراتژی ها
- ساده
- ساخت یافته
- مهاجرت تحصیلی
- ماده
- چنین
- خورشید
- پشتیبانی
- پشتیبانی از
- سیستم
- سیستم های
- طول می کشد
- استعداد
- تیم
- تکنیک
- فن آوری
- پیشرفته
- قالب
- ده
- واژه شناسی
- قوانین و مقررات
- نسبت به
- که
- La
- اطلاعات
- شان
- آنها
- آنجا.
- از این رو
- اینها
- سوم
- این
- اگر چه؟
- از طریق
- زمان
- زمان بر
- به
- با هم
- سنتی
- قطار
- آموزش دیده
- آموزش
- دگرگون کردن
- دگرگونی
- آزمایش های
- نوع
- متحد
- ایالات متحده
- در جریان روز
- بروزرسانی
- به روز شده
- us
- استفاده
- استفاده کنید
- مورد استفاده
- استفاده
- کاربران
- با استفاده از
- استفاده کنید
- استفاده
- ارزشمند
- ارزش
- ارزش
- ارزشها
- فروشندگان
- بازدیدکننده داشته است
- حجم
- W
- می خواهم
- ضایعات
- مسیر..
- we
- چی
- چه زمانی
- که
- در حین
- WHO
- اراده
- با
- مهاجرت کاری
- گردش کار
- گردش کار
- نیروی کار
- هنوز
- شما
- شما
- زفیرنت