Adatokat szeretne kinyerni a betegregisztrációs űrlapokról? Próbálja ki a Nanonets OCR szoftvert, hogy több mint 98%-os pontossággal bontsa ki a mezőket.
Az egészségügyi ágazat nagy mennyiségű adatot tárol, amelyek többsége strukturálatlan és összetett. A személyes egészségügyi információkat nem használták ki teljes mértékben, mivel a rendelkezésre álló adatok töredezettek és elszigeteltek.
De ha ezeket az adatokat megfelelően kinyerni és rendszerezni lehetne, hogy pontos és megbízható információk jöjjenek létre, amelyek felhasználhatók az egészségügyi célok elérésére, azaz a korai felismerésre, a progresszió késleltetésére és a többféle betegség megelőzésére, a magas és növekvő egészségügyi költségek csökkentésére, valamint a betegek állapotának javítására. kommunikáció a jobb betegellátás érdekében.
Betegregisztrációs űrlap és mit tartalmaz?
A betegnyilvántartási űrlap egy olyan dokumentum, amelyet egy olyan beteg tölt ki, aki először látogat egészségügyi intézménybe. Lehetővé teszi az egészségügyi szolgáltatók számára, hogy személyes és egészséggel kapcsolatos információkat gyűjtsenek, mielőtt regisztrálják őket a tervezett ellátás igénybevételére.
A Betegnyilvántartási Adatlap tartalma egészségügyi intézményekenként eltérő, de az általános tartalma a következő.
Az első rész a páciens adatairól érdeklődik, beleértve a nevét, nemét, születési idejét, lakcímét, családi állapotát, elérhetőségeit és azonosítószámát nemzeti személyazonosító vagy útlevélszám formájában.
A második rész tartalmazza azokat az információkat, akikkel vészhelyzet esetén kapcsolatba kell lépni, a közeli hozzátartozókkal vagy a kiskorú törvényes gyámjával.
A harmadik rész információkat tartalmaz a páciens biztosítási rendszeréről, beleértve a cég nevét, a biztosítási számot és a kötvényt.
A következő szakasz tartalmazza a beteg beleegyezési űrlapját, beleértve a beteg nyilatkozatát, a titoktartási megállapodást és egyéb jogilag kötelező érvényű feltételeket, amelyeket alá kell írni a páciens dátumával.
Ezenkívül vannak olyan szakaszok, amelyek tartalmazzák a kórtörténetet, a páciens aktuális gyógyszereit, allergiákat, családi anamnézist, kábítószerrel való visszaélést stb.
A. Kézi adatbevitel
Ennél a módszernél a kezelő manuálisan betáplálja a betegregisztrációs űrlapon szereplő információkat egy adatbázisba. Ezek a hagyományos adatbeviteli módszerek a kezelői tényezőktől függenek, és több hátrányt, mint előnyt hordoznak az automatizált rendszerekhez képest.
Érvek
A kezelői képzés és az infrastruktúra tekintetében kisebb lesz a tőkekiadás, mivel a kézi adatbevitelhez nincs szükség magasan képzett személyzetre, valamint kifinomult szoftverre és hardverre az adatok összeállításához és bemutatásához.
Hátrányok
Mivel az egészségügyi nyilvántartások meglehetősen részletesek, az adatok kinyerése órákat vesz igénybe, és hibákat okozhat az egészségügyi információkban a gépelés és a számítások során, az irányelvek és definíciók be nem tartása miatt, és az adatok egyenetlenségét eredményezheti. Ez lépcsőzetes hatásokat okozhat, amelyek rossz diagnózist, hibás recepteket és kedvezőtlen betegek kimenetelét eredményezhetik.
A kinyert adatok összetettsége miatt a hagyományos módszerek csak korlátozott számú általánosan gyűjtött változót használnak fel előrejelzésekhez. Ez téves pozitív eredményeket és téves riasztásokat eredményezhet a betegeknél, ami éber fáradtságot eredményezhet, és klinikailag jelentős események kimaradnak, ami rossz betegkezeléshez vezet.
B. Elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR)
Az EHR nagy mennyiségű adatot rögzít, amelyek töredezettek és elszigeteltek számos egészségügyi intézményben, beleértve a kórházakat, a háziorvosi praxisokat, a laboratóriumokat, a gyógyszertárakat stb.
Érvek
Az EHR csökkentette a kezelői szintű hibákat az adatbevitelben, számításokban, valamint az irányelvek és adatdefiníciók be nem tartását, csökkentve ezzel az orvosi hibákat. A betegek ellátásának minősége javult, ezt bizonyítja az Egyesült Államok orvosai körében 2011-ben végzett tanulmány, amely szerint az EHR a lehetséges gyógyszerelési hibák 65%-át riasztotta. 62% a kritikus laboratóriumi értékek, ami 78%-kal javítja az általános betegellátást.
Az egészségügyi költségek csökkentek a megfelelő diagnózisok, a megfelelő vizsgálatok és az EHR és a mély tanulási technikák segítségével készített pontos előrejelzések alapján végzett kezelés révén.
Az EHR használata lehetővé tette az egészségügyi információcsere (HIE) folyamatát, ahol a páciens szintű információkat osztják meg a különböző szervezetek között. Ez lehetővé tette a gyakorló orvosok számára, hogy könnyen hozzáférjenek az orvosi feljegyzéseikhez, amikor a betegek különböző helyeken orvosi segítséget kérnek az egészségügyi szolgáltatóktól.
Hátrányok
A különböző egészségügyi intézményekben kissé eltérő formátumok vannak az adatok bemutatására. Eközben az irányelvek eltérőek, és a Betegségek Nemzetközi Osztályozása (ICD) által felállított diagnózisok véletlenszerű hibákat adhatnak az EHR előrejelzésekhez. Ezért az egységes terminológia, rendszerarchitektúra és indexelés hiánya csökkentheti az EHR-től várható előnyöket.
Az EHR a hardver és a kezelői képzés magas indítási költségeivel jár, amelyek változhatnak a felhasználók számítástechnikai ismeretei és adatbáziskezelési egyenlőtlenségei miatt.
A betegek érzékeny információinak bizalmas kezelése és biztonsága forog kockán, mivel nagy mennyiségű adat gyűlik össze, és nincsenek megfelelő biztonsági intézkedések.
C. Hibrid megközelítések
Mivel az EHR-ben rendelkezésre álló információk nem szabványos kódok és struktúrák formájában állnak rendelkezésre, az egészségügyi adatok átalakítási és betöltési megközelítései, például a dinamikus ETL (kivonás, átalakítás és betöltés) gyakorlattá váltak az EHR-adatok közös formátumba való átstrukturálására és átalakítására. és szabványos terminológiák a különböző szervezetek és kutatási adathálózatok közötti harmonizáció érdekében.
A Nanonets egy mesterséges intelligencia alapú OCR szoftver (GDPR és SOC2 panasz), amely képes automatizálni az orvosi dokumentumfeldolgozás kód nélküli munkafolyamatokkal.
A nanonetek automatizálhatják az egészségügyi dokumentumok feldolgozásának több lépését, beleértve:
dokumentum feltöltése, adatkitermelés, adatfeldolgozás (adattisztítás, formázás, átalakítás), jóváhagyások, ill dokumentum archiválás.
A Nanonets megfelel az Ön egyedi követelményeinek, és mivel egy teljesen kód nélküli platform, bárki használhatja a szervezetben.
Nézzük meg, hogyan használhatja fel adatok kinyerésére az orvosi regisztrációs űrlapokról.
Először is, hogy használd, hozzon létre ingyenes fiókot a Nanonets-en vagy jelentkezzen be fiókjába.
Válasszon egyéni OCR-modellt. A modell betanításához tíz orvosi jelentést kell benyújtania.
Miért kell ezt megtennem? Tíz orvosi dokumentum rendelkezésre bocsátása segít abban, hogy a mesterséges intelligencia hatékonyan felismerje a dokumentumot.
A betanítás után most beállíthat szabályokat az adatok formázásához. Ezekkel a kód nélküli szabályokkal módosíthatja a nullák számát, vagy megkeresheti az értékeket az adatbázisban, és még sok mást.
A következő lépés az adatok exportálása és kiválasztása az orvosi jelentésekből. Fedezze fel a lehetőségeket, vagy válasszon egy integrációt, és csatlakoztassa közvetlenül egészségügyi EHR-rendszeréhez.
Többet kell tennie? Hívjon AI-szakértőinket, és elmagyarázza nekünk a használati esetét, mi pedig beállítjuk Önnek a munkafolyamatokat.
Miért Nanonets?
A Nanonets egy intelligens OCR platform. Nincs szükség sablonra a betegregisztrációs űrlapok szövegének azonosításához. Könnyen azonosítja a szöveget egy fel nem ismert dokumentumból.
Könnyen használható, 1 nap alatt beállítható, és 99%+ pontosságot biztosít az adatkinyerés során.
De a szokásos OCR-funkciók mellett a Nanoneteket ez különbözteti meg:
Páratlan képfeldolgozás
A betegregisztrációs űrlapok eltérő formátumúak lehetnek a különböző egészségügyi intézményekben. A nanonetek bármilyen dokumentumból vagy képből képesek adatkinyerést kezelni, ami kezdetnek nem tökéletes. A fejlett elő- és utófeldolgozásnak köszönhetően a platform elferdít, átirányít, forgat, körbevág és fuzzy illesztést hajt végre, így minden alkalommal pontos adatokat kaphat a regisztrációs űrlapokról.
Kategóriájában a legjobb OCR
A nanonetek több mint 98%-os pontossággal tudnak adatokat kinyerni az orvosi dokumentumból. Több mint 40 nyelvet képes felismerni, és támogatja az egyéni OCR támogatást.
Erőteljes integrációk
A Nanonetekkel egyszerűen automatizálhatja az adatbevitelt rendszereibe. Szkennelje be dokumentumait, és frissítse a betegprofilokat több mint 500 üzleti szoftveren keresztül valós időben a Nanonets integrációkkal.
Automatizált testreszabható munkafolyamatok
Kód nélküli munkafolyamatokkal automatizálhatja a dokumentum-szűrést, a páciensek felvételét, az adatformázást, az adatdúsítást, az orvosi jelentések gyűjtését, az adatszinkronizálást, a dokumentumegyeztetést és még sok mást. Csak ütögesd be a szabályaidat, és állítsd robotpilóta módba.
És több. A Nanonets az Ön igényei szerint testreszabható, és fehér címkével ellátott OCR-szoftvert, valamint helyszíni vagy felhőtárolási lehetőségeket kínál.
Szüksége van adatok kinyerésére a betegregisztrációs űrlapokról?
Ha igen, irány Nanonets or időpont egyeztetés csapatunkkal.
Technológia
Az EHR-t használó egészségügyi információkezelő rendszerek költséges hálózati kapcsolatokat igényelnek nagy sebességű, megbízható internet-hozzáféréssel, hardverrel és szoftverrel. A magas indulási költségek és a megfizethető és hatékony technológia hiánya miatt a mesterséges intelligencia alapú automatizált adatkinyerési módszerek bevezetése csak egyes szervezeteknél lesz egységes program.
Adattulajdon
Az egészségügyi szolgáltatók között fennálló versenyviszonyok miatt problémák merülnek fel az információcsere típusát és mennyiségét illetően. A megosztott védett információkat a technológiai szállítók „csak olvasható” alapon korlátozzák. Ezért a naprakész információk nem lesznek elérhetők.
A betegek adatvédelmi aggályai
Mivel a személyes egészségügyi információkkal foglalkoznak, a szervezetek közötti információmegosztás csak a betegellátás érdekében történik, betartva az adatvédelmi törvényeket. Jogi kötelezettségek kapcsolódnak az információk jogellenes közzétételének megakadályozásához; ezért az adatcsere során bekövetkező károsodás kockázatának mindig meg kell haladnia a lehetséges előnyöket.
A. Jobb adatpontosság
A lassú, hibákra hajlamos hagyományos adatbeviteli módszerek helyett, amelyek az alkalmazottak értékes tehetségét pazarolják, az automatizált adatkinyerés nagyobb pontosságot biztosít az ismételt használat során.
Mivel az EHR-ből és a szabad szövegekből történő adatkinyerést beépítik a mély tanulási technikákba, érvényes és pontos előrejelzések születnek különböző egészségügyi területeken az ellátás minőségét és eredményeit, valamint az erőforrások felhasználását illetően. A megbízható és pontos információk segítik a helyes diagnózist és a megfelelő kezelést, javítva a betegek kimenetelét.
B. Megnövekedett hatékonyság
Az automatizált rendszerek a töredezett és elszigetelt személyes egészségügyi információkat, amelyekben még nem aknázták ki teljes potenciálját, egy strukturált formában fogják össze, amely javítja az ellátás eredményességét és eredményességét.
Egy 2016-ban készült tanulmány kimutatta, hogy az adatelemzők munkaidejüknek csupán 20%-át töltik adatelemzéssel, míg a fennmaradó időt az adatok összegyűjtésére és kinyerésére fordítják. Az automatizált adatkinyerés csökkenti a munkaerő- és időveszteséget a kézi, hibás adatkinyerésre, és a betegellátás javítására irányítja őket.
C. Fokozott betegellátás
Az emberek különböző helyekről fognak hozzáférni az egészségügyi intézményekhez. Ezért egy összekapcsolt és automatizált rendszer az egészségügyi szolgáltatók számára világos képet ad a páciens állapotáról, és következetes és hatékony kezelést lehetne kínálni. Az egyesült államokbeli orvosok 30–50%-a arról számolt be, hogy az elektronikus rendszerek előnyösek az ajánlott ellátás és a megfelelő kivizsgálás biztosításában, és a vizsgált populáció 78%-ánál lehetővé teszik a megfelelő kommunikációt a betegekkel a fokozott általános betegellátás révén.
D. Csökkentett költségek
Mivel a betegrekordok sokféle adatot tartalmaznak a különböző területekről, a kézi adatbevitel időigényes és költséges lesz, a rosszul értékelt hibás kimenetel mellett. Annak ellenére, hogy az automatizált adatkinyerés magas indulási költséggel jár, hosszú távon költségcsökkentés érhető el, ha a rendszeres, emberi munkát igénylő, ismétlődő tevékenységek automatizálásával strukturált és pontos adatok és előrejelzések nyerhetők.
Az elszigetelt adatgyűjtéssel szemben az automatizált adatkinyerés és -összeállítás központilag vezérelt adatbázisokat biztosít a személyes egészségügyi információkról, amelyeket számos egészségügyi szolgáltató használhat fel, csökkentve ezzel az adatkettőzés költségeit.
E. Egyszerűsített munkafolyamat és döntéshozatal
A Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) és a mély tanulási módszereken alapuló EHR pontos előrejelzéseket adhat az egészségügyi eseményekről több központban. Előrejelzések készülnek a halálozási arányokról, a visszafogadásokról, a kórházi tartózkodás hosszáról stb., amelyek segítenek a rendelkezésre álló erőforrások kezelésében a kereslet eléréséhez. A betegnyilvántartási adatlapról kinyert, félig strukturálatlan adatok felhasználhatók a kezelések és a társbetegségek hatásainak, hiányosságainak azonosítására, valamint az adott betegségben szenvedő beteg várható kimenetelének meghatározására.
Referenciák:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF és Sun, J. (2016). Ismétlődő neurális hálózati modellek alkalmazása a szívelégtelenség korai felismerésére. Journal of the American Medical Informatics Association, 24(2), 361-370. Link: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T. és Shekelle, PG (2012). Egészségügyi információs technológia: Frissített szisztematikus áttekintés, amely az értelmes felhasználásra összpontosít. Annals of Internal Medicine, 156 (1), 48-54. Link: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM és Leff, B. (2018). A digitális egészségügyi technológiák krónikus betegségek kezelésében történő alkalmazásának tudományának állása. JMIR mHealth and uHealth, 6(4), e107. Link: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J., Patel, V., Jamoom, EW és Furukawa, MF (2014). Az elektronikus egészségügyi nyilvántartás használatának klinikai előnyei: nemzeti eredmények. Health Services Research, 49 (1 Pt 2), 392-404. Link: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … & Sundberg, P. (2018). Méretezhető és pontos mélytanulás elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal. NPJ Digital Medicine, 1(1), 1-10. Link: https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1
- Savova, GK, Masanz, JJ, Ogren, PV, Zheng, J., Sohn, S., Kipper-Schuler, KC és Chute, CG (2010). Mayo klinikai szövegelemző és tudáskinyerő rendszer (cTAKES): architektúra, komponensértékelés és alkalmazások. Journal of the American Medical Informatics Association, 17(5), 507-513. Link: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Terry, NP (2012). A betegek magánéletének védelme a Big Data korában. UMKC Law Review, 81, 385. Link: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Vest, JR és Gamm, LD (2011). Egészségügyi információcsere: állandó kihívások és új stratégiák. Journal of the American Medical Informatics Association, 17(3), 288-294. Link: https://doi.org/10.1136/jamia.2010.003673
- Ong, TC, Kahn, MG, Kwan, BM, Yamashita, T., Brandt, E., Hosokawa, P., Uhrich, C. és Schilling, LM (2017). Dynamic-ETL: hibrid megközelítés egészségügyi adatok kinyerésére, átalakítására és betöltésére. BMC Orvosi Informatika és Döntéshozatal, 17(1). https://doi.org/10.1186/s12911-017-0532-3
- Joseph, N., Lindblad, I., Zaker, S., Elfversson, S., Albinzon, M., Ødegård, Ø., Hantler, L., & Hellström, PM (2022). Elektronikus kórlapok automatizált adatkinyerése: Adatbányászat érvényessége a gasztroenterológiai klinikai vizsgálatokban való részvételre alkalmas kutatási adatbázisok létrehozására. Upsala Orvostudományi Folyóirat, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoAiStream. Web3 adatintelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- A jövő pénzverése – Adryenn Ashley. Hozzáférés itt.
- Részvények vásárlása és eladása PRE-IPO társaságokban a PREIPO® segítségével. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- ][p
- $ UP
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- Rólunk
- visszaélés
- hozzáférés
- Szerint
- Fiók
- pontosság
- pontos
- Elérése
- elért
- át
- tevékenységek
- hozzá
- cím
- fejlett
- előnyei
- kedvezőtlen
- megfizethető
- kor
- Megállapodás
- AI
- Éber
- Allergia
- lehetővé
- mindig
- Amerikai
- között
- összeg
- an
- elemzés
- Az elemzők
- és a
- és az infrastruktúra
- bármilyen
- bárki
- külön
- Alkalmazás
- alkalmazások
- megközelítés
- megközelít
- megfelelő
- jóváhagyások
- építészet
- VANNAK
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- AS
- Támogatás
- társult
- Egyesület
- At
- automatizált
- Automatizált
- robotpilóta
- elérhető
- alapján
- alap
- BE
- óta
- előtt
- hogy
- előnyös
- Előnyök
- között
- Nagy
- Big adatok
- kötés
- hoz
- üzleti
- de
- by
- hívás
- TUD
- tőke
- fogások
- ami
- visz
- eset
- Okoz
- Centers
- kihívások
- változik
- chen
- besorolás
- Takarításra
- világos
- Klinikai
- klinikai vizsgálatok
- felhő
- Cloud Hosting
- gyűjtemény
- COM
- hogyan
- Közös
- általában
- közlés
- vállalat
- képest
- versenyképes
- panasz
- teljesen
- bonyolult
- bonyolultság
- összetevő
- számítógép
- aggodalmak
- feltétel
- Körülmények
- titoktartási
- Csatlakozás
- kapcsolatok
- beleegyezés
- következetes
- konstrukció
- kapcsolat
- tartalmaz
- tartalom
- vezérelt
- Átalakítás
- kijavítására
- Költség
- költségcsökkentés
- kiadások
- tudott
- teremt
- készítette
- kritikai
- termés
- Jelenlegi
- szokás
- szabható
- DAI
- dátum
- adatelemzés
- az adatok gazdagítása
- adatbevitel
- Adatcsere
- adatbányászat
- adatbázis
- adatbázisok
- találka
- nap
- döntés
- mély
- mély tanulás
- késleltetés
- szállít
- Kereslet
- részletes
- részletek
- Érzékelés
- Határozzuk meg
- különbözik
- különböző
- digitális
- Digitális egészség
- közvetlenül
- közzététel
- betegségek
- do
- dokumentum
- dokumentumok
- nem
- Nem
- domainek
- csinált
- két
- alatt
- dinamikus
- e
- Korai
- könnyen
- könnyű
- Hatékony
- hatékonyság
- hatások
- hatékonyság
- eredményesen
- Elektronikus
- Elektronikus egészségügyi nyilvántartás
- jogosultság
- vészhelyzet
- munkavállaló
- engedélyezve
- lehetővé teszi
- növelése
- fokozott
- fokozása
- biztosítja
- belépés
- hibák
- stb.
- Eter (ETH)
- értékelés
- Még
- események
- Minden
- csere
- létező
- várható
- szakértők
- Magyarázza
- feltárása
- export
- kivonat
- kitermelés
- berendezések
- Objektum
- tényezők
- Kudarc
- hamis
- család
- GYORS
- fáradtság
- Jellemzők
- Fields
- megtöltött
- vezetéknév
- első
- Összpontosít
- következő
- következik
- A
- forma
- formátum
- formák
- töredezett
- Ingyenes
- ból ből
- Tele
- Nyereség
- gyűjt
- gyűjtése
- GDPR
- általános
- kap
- Célok
- jó
- nagyobb
- Növekvő
- gyám
- irányelvek
- fogantyú
- Kezelés
- hardver
- Legyen
- tekintettel
- Egészség
- Egészségügyi ellátás
- egészségügyi információ
- egészségügyi szolgáltatások
- egészségügyi
- egészségügyi ágazat
- Szív
- Szív elégtelenség
- segít
- itt
- Magas
- nagyon
- történelem
- Kórház
- kórházak
- tárhely
- NYITVATARTÁS
- Hogyan
- HTTPS
- emberi
- hibrid
- i
- Azonosítás
- azonosítani
- Identitás
- if
- kép
- végrehajtási
- javított
- javulás
- javuló
- in
- Beleértve
- Bejegyzett
- <p></p>
- ipar
- egyenlőtlenségek
- információ
- információs technológia
- Infrastruktúra
- intézmények
- biztosítás
- integráció
- integrációk
- Intelligencia
- Intelligens
- összekapcsolt
- belső
- Nemzetközi
- Internet
- internet-hozzáférés
- Az interoperabilitás
- bele
- Laboratóriumi vizsgálatok eredményei
- izolált
- IT
- ITS
- folyóirat
- éppen
- Rokon
- tudás
- labor
- munkaerő
- Nyelvek
- nagy
- Törvény
- törvények
- vezető
- tanulás
- Jogi
- Hossz
- kevesebb
- kötelezettségek
- Korlátozott
- LINK
- műveltség
- betöltés
- helyszínek
- Belépés
- Hosszú
- néz
- keres
- készült
- kezelése
- vezetés
- kézikönyv
- kézzel
- sok
- egyező
- Lehet..
- jelentőségteljes
- Közben
- intézkedések
- orvosi
- gyógyszer
- orvostudomány
- módszer
- mód
- mHealth
- Bányászati
- kisebb
- Mód
- modell
- modellek
- több
- a legtöbb
- többszörös
- sokaság
- név
- nemzeti
- Szükség
- igények
- hálózat
- hálózatok
- ideg-
- neurális hálózat
- Új
- következő
- NIH
- Most
- szám
- OCR
- OCR szoftver
- of
- felajánlott
- Ajánlatok
- on
- Beszállás
- ONE
- csak
- operátor
- ellentétes
- Opciók
- or
- szervezet
- szervezetek
- Szervezett
- Más
- mi
- ki
- Eredmény
- eredmények
- felett
- átfogó
- különös
- útlevél
- beteg
- betegellátás
- betegek
- tökéletes
- teljesít
- személyes
- Személyes egészség
- személyzet
- orvos
- kép
- Hely
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- politika
- szegény
- népesség
- lehetséges
- utófeldolgozás
- potenciális
- gyakorlat
- gyakorlat
- pre
- Tippek
- Előírások
- be
- megakadályozása
- Megelőzés
- magánélet
- adatvédelmi törvények
- problémák
- folyamat
- feldolgozás
- Profilok
- Program
- haladás
- megfelelő
- szabadalmazott
- védelme
- ad
- feltéve,
- szolgáltatók
- amely
- puncs
- világítás
- véletlen
- Az árak
- el
- Olvass
- real-time
- kap
- elismerik
- ajánlott
- rekord
- nyilvántartások
- csökkenteni
- Csökkent
- csökkenti
- csökkentő
- Orvosi csökkentése
- csökkentés
- referenciák
- tekintettel
- regisztráció
- Bejegyzés
- szabályos
- kapcsolatok
- megbízható
- megismételt
- ismétlő
- jelentést
- Számolt
- Jelentések
- szükség
- követelmények
- kutatás
- Tudástár
- REST
- átalakíthatja
- eredményez
- kapott
- Revealed
- Kritika
- Jutalmak
- Kockázat
- szabályok
- futás
- s
- skálázható
- beolvasás
- rendszer
- Tudomány
- szűrés
- Második
- Rész
- szakaszok
- biztonság
- Biztonsági intézkedések
- Keresnek
- érzékeny
- Szolgáltatások
- készlet
- Szettek
- Szex
- megosztott
- megosztás
- hiányosságokat
- kellene
- aláírt
- jelentős
- szakképzett
- kicsit más
- lassú
- So
- szoftver
- néhány
- kifinomult
- különleges
- sebesség
- költ
- költött
- Személyzet
- tét
- standard
- kezdet
- Start-up
- Állami
- Államok
- Állapot
- tartózkodás
- Lépés
- Lépései
- stratégiák
- áramvonalas
- szerkesztett
- Tanulmány
- anyag
- ilyen
- nap
- támogatás
- Támogatja
- rendszer
- Systems
- tart
- Tehetség
- csapat
- technikák
- Technologies
- Technológia
- sablon
- tíz
- terminológia
- feltételek
- mint
- hogy
- A
- az információ
- azok
- Őket
- Ott.
- ebből adódóan
- Ezek
- Harmadik
- ezt
- bár?
- Keresztül
- idő
- időigényes
- nak nek
- együtt
- hagyományos
- Vonat
- kiképzett
- Képzések
- Átalakítás
- Átalakítás
- vizsgálatok
- típus
- Egyesült
- Egyesült Államok
- up-to-date
- Frissítések
- frissítve
- us
- Használat
- használ
- használati eset
- használt
- Felhasználók
- segítségével
- hasznosít
- hasznosított
- Értékes
- érték
- értékes
- Értékek
- gyártók
- Látogatók
- kötet
- W
- akar
- Hulladék
- Út..
- we
- Mit
- amikor
- ami
- míg
- WHO
- lesz
- val vel
- Munka
- munkafolyamat
- munkafolyamatok
- munkaerő
- még
- te
- A te
- zephyrnet