Apakah Anda ingin mengekstrak data dari formulir pendaftaran pasien? Coba perangkat lunak Nanonets OCR untuk mengekstrak bidang dengan akurasi lebih dari 98%+.
Industri perawatan kesehatan menampung sejumlah besar data, yang sebagian besar tidak terstruktur dan kompleks. Informasi kesehatan pribadi belum digunakan secara maksimal karena data yang tersedia terfragmentasi dan terisolasi.
Tetapi jika data ini dapat diekstraksi dan diatur dengan benar untuk membuat informasi yang akurat dan andal yang dapat digunakan untuk mencapai tujuan perawatan kesehatan deteksi dini, menunda perkembangan, dan pencegahan berbagai penyakit, pengurangan biaya perawatan kesehatan yang tinggi dan terus meningkat, dan peningkatan pasien. komunikasi untuk memberikan perawatan pasien yang ditingkatkan secara keseluruhan.
Formulir pendaftaran pasien dan apa isinya?
Formulir Pendaftaran Pasien adalah dokumen yang diisi oleh pasien yang pertama kali mengunjungi fasilitas pelayanan kesehatan. Ini memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk mengumpulkan informasi pribadi dan terkait kesehatan sebelum mendaftarkan mereka untuk menerima perawatan yang diinginkan.
Isi Formulir Pendaftaran Pasien akan berbeda-beda di antara institusi kesehatan, tetapi isi umumnya adalah sebagai berikut.
Bagian pertama menanyakan tentang detail pasien, termasuk nama, jenis kelamin, tanggal lahir, alamat, status perkawinan, informasi kontak, dan Nomor Identifikasi dalam bentuk Nomor Identitas Nasional atau Paspor.
Bagian kedua berisi informasi personel yang harus dihubungi dalam keadaan darurat, kerabat terdekat, atau wali sah dari anak di bawah umur.
Bagian ketiga memuat informasi tentang skema asuransi pasien, termasuk nama perusahaan, nomor asuransi, dan polis.
Bagian berikut membawa formulir persetujuan pasien, termasuk pernyataan pasien, perjanjian kerahasiaan, dan persyaratan lain yang mengikat secara hukum, yang harus ditandatangani dengan tanggal pasien.
Selain itu, ada bagian yang berisi riwayat kesehatan, obat-obatan yang sedang dikonsumsi pasien, alergi, riwayat keluarga, riwayat penyalahgunaan zat, dll.
A. Memasukkan data secara manual
Dalam metode ini, operator akan memasukkan informasi dalam formulir pendaftaran pasien secara manual ke database. Metode entri data tradisional ini bergantung pada faktor operator dan akan menimbulkan lebih banyak kerugian daripada keuntungan dibandingkan dengan sistem otomatis.
Pro
Pengeluaran modal akan lebih sedikit dalam hal pelatihan operator dan infrastruktur karena entri data manual tidak memerlukan staf yang sangat terampil dan perangkat lunak dan perangkat keras yang canggih untuk menyusun dan menyajikan data.
Kekurangan
Karena catatan kesehatan cukup rinci, ekstraksi data memakan waktu berjam-jam dan dapat menambah kesalahan pada informasi kesehatan selama pengetikan dan penghitungan, karena ketidakpatuhan terhadap pedoman dan definisi, dan dapat mengakibatkan ketidakseragaman data. Hal ini dapat menyebabkan efek berjenjang yang mengakibatkan diagnosis yang buruk, resep yang salah, dan hasil pasien yang merugikan.
Karena kompleksitas data yang diekstraksi, metode tradisional hanya menggunakan sejumlah variabel yang dikumpulkan secara umum untuk prediksi. Hal ini dapat membuat positif palsu dan alarm palsu pada pasien, yang dapat mengakibatkan kelelahan yang waspada, dan kejadian yang signifikan secara klinis akan terlewatkan, yang menyebabkan manajemen pasien yang buruk.
B. Catatan Kesehatan Elektronik (EHR)
EHR menangkap volume data yang tinggi, yang terfragmentasi dan diisolasi di banyak institusi kesehatan, termasuk rumah sakit, Praktik Dokter Umum, laboratorium, apotek, dll.
Pro
EHR telah mengurangi kesalahan tingkat operator dalam entri data, perhitungan, dan ketidakpatuhan terhadap pedoman dan definisi data, mengurangi kesalahan medis. Kualitas perawatan yang diberikan untuk pasien telah meningkat, dibuktikan dengan penelitian yang dilakukan oleh dokter di Amerika Serikat pada tahun 2011 yang menunjukkan bahwa EHR telah mengingatkan 65% kemungkinan kesalahan pengobatan dan 62% nilai lab kritis, meningkatkan perawatan pasien secara keseluruhan sebesar 78%.
Biaya perawatan kesehatan telah dikurangi melalui diagnosis yang tepat, investigasi yang tepat, dan manajemen mengikuti prediksi akurat yang dibuat menggunakan EHR dan teknik pembelajaran mendalam.
Penggunaan EHR memungkinkan proses Pertukaran Informasi Kesehatan (HIE), di mana informasi tingkat pasien dibagi di antara organisasi yang berbeda. Ini telah menciptakan akses yang mudah bagi praktisi medis ke rekam medis seseorang ketika pasien mencari bantuan medis dari penyedia layanan kesehatan di lokasi yang berbeda.
Kekurangan
Institusi kesehatan yang berbeda memiliki format penyajian data yang sedikit berbeda. Sementara itu, pedomannya berbeda, dan diagnosis yang dilakukan melalui International Classification of Diseases (ICD) dapat menambah kesalahan acak pada prediksi EHR. Oleh karena itu, tidak memiliki terminologi, arsitektur sistem, dan pengindeksan yang seragam dapat mengurangi manfaat yang diharapkan dari EHR.
EHR dikaitkan dengan biaya awal yang tinggi untuk perangkat keras dan pelatihan operator, yang dapat bervariasi karena ketidaksetaraan pengguna dalam kemampuan komputer dan penanganan basis data.
Kerahasiaan dan keamanan informasi sensitif pasien dipertaruhkan karena sejumlah besar data dikumpulkan bersama, dan langkah-langkah keamanan yang tepat tidak dilakukan.
C. Pendekatan hibrid
Karena informasi yang tersedia di EHR dalam bentuk kode dan struktur non-standar, pendekatan transformasi dan pemuatan data kesehatan seperti Dynamic ETL (Ekstraksi, Transformasi, dan Pemuatan) telah dipraktikkan untuk merestrukturisasi dan mengubah data EHR menjadi format umum dan terminologi standar untuk menyelaraskan antara berbagai organisasi dan jaringan data penelitian.
Nanonets adalah perangkat lunak OCR berbasis AI (keluhan GDPR & SOC2) yang dapat mengotomatiskan medis pemrosesan dokumen dengan alur kerja tanpa kode.
Nanonets dapat mengotomatiskan beberapa langkah pemrosesan dokumen layanan kesehatan termasuk:
pengunggahan dokumen, ekstraksi data, pengolahan data (pembersihan data, pemformatan, konversi), persetujuan, dan pengarsipan dokumen.
Nanonets mematuhi persyaratan spesifik Anda, dan menjadi platform tanpa kode sepenuhnya, ini dapat digunakan oleh siapa saja di organisasi.
Mari bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk mengekstrak data dari formulir pendaftaran medis.
Pertama, untuk menggunakannya, buat akun gratis di Nanonets atau masuk ke akun Anda.
Pilih model OCR khusus. Untuk melatih model ini, Anda harus memberikan sepuluh laporan medis.
Mengapa saya perlu melakukan ini? Menyediakan sepuluh dokumen medis akan membantu Anda melatih AI untuk mengenali dokumen Anda secara efisien.
Setelah dilatih, kini Anda dapat menyiapkan aturan untuk memformat data Anda. Anda dapat mengubah jumlah nol atau mencari nilai di database dan lainnya dengan aturan tanpa kode ini.
Langkah selanjutnya adalah mengekspor dan memilih cara Anda ingin mengekspor data dari laporan medis Anda. Jelajahi opsi atau pilih integrasi dan sambungkan langsung ke sistem EHR perawatan kesehatan Anda.
Perlu melakukan lebih banyak? Siapkan panggilan dengan pakar AI kami tempat Anda dapat menjelaskan kasus penggunaan Anda kepada kami, dan kami akan menyiapkan alur kerja untuk Anda.
Mengapa Nanonets?
Nanonets adalah platform OCR yang cerdas. Tidak perlu template untuk mengidentifikasi teks dari formulir pendaftaran pasien. Itu dapat mengidentifikasi teks dari dokumen yang tidak dikenal dengan mudah.
Mudah digunakan, dapat disiapkan dalam 1 hari, dan memastikan akurasi 99%+ selama ekstraksi data.
Tapi selain fitur OCR biasa, inilah yang membedakan Nanonets:
Pemrosesan Gambar yang Tak Tertandingi
Formulir pendaftaran pasien dapat memiliki format yang berbeda untuk institusi kesehatan yang berbeda. Nanonet dapat menangani ekstraksi data dari dokumen atau gambar apa pun, yang awalnya tidak sempurna. Dengan pemrosesan pra dan pasca lanjutan, platform dapat mengubah arah, mengubah orientasi, memutar, memotong, dan melakukan pencocokan fuzzy, sehingga Anda mendapatkan data yang tepat dari formulir pendaftaran Anda setiap saat.
OCR terbaik di kelasnya
Nanonet dapat mengekstrak data dari dokumen medis Anda dengan akurasi lebih dari 98%+. Itu dapat mendeteksi lebih dari 40+ bahasa dan mendukung dukungan OCR khusus.
Integrasi yang kuat
Anda dapat mengotomatiskan entri data ke dalam sistem Anda dengan mudah menggunakan Nanonets. Pindai dokumen Anda dan perbarui profil pasien di 500+ perangkat lunak bisnis secara waktu nyata dengan integrasi Nanonets.
Alur kerja otomatis yang dapat disesuaikan
Otomatiskan penyaringan dokumen, orientasi pasien, pemformatan data, pengayaan data, pengumpulan laporan medis, sinkronisasi data, pencocokan dokumen, dan lainnya dengan alur kerja tanpa kode. Cukup masukkan aturan Anda dan setel ke mode autopilot.
Dan banyak lagi. Nanonets dapat disesuaikan sesuai dengan kebutuhan Anda dan menawarkan perangkat lunak OCR label putih dan opsi hosting di lokasi atau cloud.
Apakah Anda perlu mengekstrak data dari formulir pendaftaran pasien?
Jika begitu, menuju ke Nanonet or jadwalkan panggilan dengan tim kami.
Teknologi
Sistem Manajemen Informasi Kesehatan yang menggunakan EHR membutuhkan koneksi jaringan yang mahal dengan kecepatan tinggi, akses internet yang andal, perangkat keras, dan perangkat lunak. Karena biaya awal yang tinggi dan tidak tersedianya teknologi yang terjangkau dan efektif, menerapkan metode ekstraksi data otomatis berbasis Kecerdasan Buatan hanya akan menjadi program yang konsisten di beberapa organisasi.
Kepemilikan Data
Dengan hubungan kompetitif yang ada di antara penyedia layanan kesehatan, muncul masalah mengenai jenis dan jumlah informasi yang dipertukarkan. Informasi hak milik yang dibagikan dibatasi berdasarkan 'hanya baca' oleh vendor teknologi. Oleh karena itu, informasi terkini tidak akan tersedia.
Masalah privasi pasien
Karena informasi kesehatan pribadi ditangani, berbagi informasi antar organisasi hanya dilakukan untuk perawatan pasien yang mematuhi undang-undang privasi. Tanggung jawab hukum dikaitkan untuk mencegah pengungkapan informasi yang melanggar hukum; oleh karena itu, risiko kerusakan dalam pertukaran data harus selalu lebih besar daripada potensi keuntungannya.
A. Peningkatan akurasi data
Alih-alih metode entri data tradisional yang lambat dan rawan kesalahan yang menyia-nyiakan bakat karyawan yang berharga, ekstraksi data otomatis memastikan akurasi yang lebih besar dengan penggunaan berulang.
Karena ekstraksi data dari EHR dan teks bebas dimasukkan ke dalam teknik pembelajaran mendalam, prediksi yang valid dan akurat dibuat pada domain perawatan kesehatan yang berbeda mengenai kualitas dan hasil perawatan dan pemanfaatan sumber daya. Informasi yang andal dan akurat akan membantu diagnosis yang benar dan penatalaksanaan yang tepat, meningkatkan hasil pasien.
B. Peningkatan efisiensi
Sistem otomatis akan menyatukan informasi kesehatan pribadi yang terfragmentasi dan terisolasi, yang belum dimanfaatkan secara maksimal, ke bentuk terstruktur yang meningkatkan efektivitas dan efisiensi perawatan yang diberikan.
Sebuah Studi yang dilakukan pada tahun 2016 mengungkapkan bahwa analis data hanya menghabiskan 20% dari jam kerja mereka untuk analisis data, sedangkan sisanya dihabiskan untuk mengumpulkan dan mengekstraksi data. Ekstraksi data otomatis mengurangi tenaga kerja dan waktu yang terbuang pada ekstraksi data rawan kesalahan manual dan mengarahkan mereka untuk meningkatkan perawatan pasien.
C. Peningkatan perawatan pasien
Orang akan mengakses fasilitas kesehatan dari lokasi yang berbeda. Oleh karena itu, sistem yang saling berhubungan dan otomatis akan memberikan gambaran yang jelas tentang kondisi pasien kepada penyedia layanan kesehatan, dan manajemen yang konsisten dan efektif dapat ditawarkan. 30 – 50% dari Dokter Amerika Serikat telah melaporkan bahwa sistem elektronik bermanfaat dalam memberikan perawatan yang direkomendasikan dan investigasi yang tepat dan memungkinkan komunikasi pasien yang baik melalui peningkatan perawatan pasien secara keseluruhan pada 78% dari populasi penelitian.
D. Mengurangi biaya
Karena catatan pasien menyediakan banyak data pada domain yang berbeda, entri data manual akan memakan waktu dan mahal dengan hasil yang salah dinilai buruk. Meskipun ekstraksi data otomatis memiliki biaya awal yang tinggi, dalam jangka panjang, pengurangan biaya dapat dicapai ketika aktivitas rutin berulang yang memakan tenaga manusia dapat diotomatisasi untuk mendapatkan data dan prediksi yang terstruktur dan akurat.
Berbeda dengan pengumpulan data yang terisolasi, ekstraksi dan kompilasi data otomatis akan menyediakan database informasi kesehatan pribadi yang dikendalikan secara terpusat yang dapat digunakan di antara banyak penyedia layanan kesehatan, sehingga mengurangi biaya duplikasi data.
E. Penyederhanaan alur kerja dan pengambilan keputusan
EHR berdasarkan Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) dan metode pembelajaran mendalam dapat memberikan prediksi yang akurat tentang kejadian medis di berbagai pusat. Prediksi dilakukan pada angka kematian, rawat inap kembali, lama tinggal di rumah sakit, dll. Yang akan membantu mengelola sumber daya yang tersedia untuk mencapai permintaan. Data un-/semi-terstruktur yang diambil dari formulir pendaftaran pasien dapat digunakan untuk mengidentifikasi efek dan kekurangan dari perawatan dan komorbiditas dan untuk menentukan hasil yang diharapkan pada pasien dengan kondisi tertentu.
Referensi:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF, & Sun, J. (2016). Menggunakan model jaringan saraf berulang untuk deteksi dini serangan gagal jantung. Jurnal Asosiasi Informatika Medis Amerika, 24(2), 361-370. Tautan: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T., & Shekelle, PG (2012). Teknologi informasi kesehatan: Tinjauan sistematis yang diperbarui dengan fokus pada penggunaan yang berarti. Annals of Internal Medicine, 156(1), 48-54. Tautan: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM, & Leff, B. (2018). Keadaan ilmu penerapan teknologi kesehatan digital untuk pengelolaan kondisi kronis. JMIR mHealth dan uHealth, 6(4), e107. Tautan: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- Raja, J., Patel, V., Jamoom, EW, & Furukawa, MF (2014). Manfaat klinis dari penggunaan catatan kesehatan elektronik: temuan nasional. Penelitian Pelayanan Kesehatan, 49(1 Pt 2), 392-404. Tautan: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … & Sundberg, P. (2018). Pembelajaran mendalam yang terukur dan akurat dengan catatan kesehatan elektronik. Kedokteran Digital NPJ, 1(1), 1-10. Tautan: https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1
- Savova, GK, Masanz, JJ, Ogren, PV, Zheng, J., Sohn, S., Kipper-Schuler, KC, & Chute, CG (2010). Analisis Teks klinis Mayo dan Sistem Ekstraksi Pengetahuan (cTAKES): arsitektur, evaluasi komponen, dan aplikasi. Jurnal Asosiasi Informatika Medis Amerika, 17(5), 507-513. Tautan: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Terry, NP (2012). Melindungi privasi pasien di era Big Data. Tinjauan Hukum UMKC, 81, 385. Link: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Rompi, JR, & Gamm, LD (2011). Pertukaran informasi kesehatan: tantangan terus-menerus dan strategi baru. Jurnal Asosiasi Informatika Medis Amerika, 17(3), 288-294. Tautan: 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: pendekatan hybrid untuk ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data kesehatan. Informatika Medis BMC dan Pengambilan Keputusan, 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). Ekstraksi data otomatis dari rekam medis elektronik: Validitas data mining untuk membangun database penelitian untuk kelayakan dalam uji klinis gastroenterologi. Jurnal Ilmu Kedokteran Upsala, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
- Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
- Sumber: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- ][P
- $NAIK
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- Tentang Kami
- penyalahgunaan
- mengakses
- Menurut
- Akun
- ketepatan
- tepat
- Mencapai
- dicapai
- di seluruh
- kegiatan
- menambahkan
- alamat
- maju
- keuntungan
- merugikan
- terjangkau
- usia
- Persetujuan
- AI
- Waspada
- Alergi
- mengizinkan
- selalu
- Amerika
- antara
- jumlah
- an
- analisis
- Analis
- dan
- dan infrastruktur
- Apa pun
- siapapun
- selain
- Aplikasi
- aplikasi
- pendekatan
- pendekatan
- sesuai
- persetujuan
- arsitektur
- ADALAH
- buatan
- kecerdasan buatan
- AS
- Bantuan
- terkait
- Asosiasi
- At
- mengotomatisasikan
- Otomatis
- autopilot
- tersedia
- berdasarkan
- dasar
- BE
- menjadi
- sebelum
- makhluk
- bermanfaat
- Manfaat
- antara
- Besar
- Big data
- mengikat
- membawa
- bisnis
- tapi
- by
- panggilan
- CAN
- modal
- menangkap
- yang
- membawa
- kasus
- Menyebabkan
- Pusat
- tantangan
- perubahan
- chen
- klasifikasi
- Pembersihan
- jelas
- Klinis
- uji klinis
- awan
- Cloud Hosting
- koleksi
- COM
- bagaimana
- Umum
- umum
- Komunikasi
- perusahaan
- dibandingkan
- kompetitif
- keluhan
- sama sekali
- kompleks
- kompleksitas
- komponen
- komputer
- Kekhawatiran
- kondisi
- Kondisi
- kerahasiaan
- Terhubung
- Koneksi
- persetujuan
- konsisten
- membangun
- kontak
- mengandung
- isi
- dikendalikan
- Konversi
- benar
- Biaya
- pengurangan biaya
- Biaya
- bisa
- membuat
- dibuat
- kritis
- tanaman
- terbaru
- adat
- disesuaikan
- DAI
- data
- analisis data
- pengayaan data
- entri data
- Pertukaran data
- data mining
- Basis Data
- database
- Tanggal
- hari
- keputusan
- mendalam
- belajar mendalam
- menunda
- menyampaikan
- Permintaan
- terperinci
- rincian
- Deteksi
- Menentukan
- berbeda
- berbeda
- digital
- Kesehatan Digital
- langsung
- penyingkapan
- penyakit
- do
- dokumen
- dokumen
- tidak
- Tidak
- domain
- dilakukan
- dua
- selama
- dinamis
- e
- Awal
- mudah
- Mudah
- Efektif
- efektivitas
- efek
- efisiensi
- efisien
- Elektronik
- Catatan Kesehatan Elektronik
- kelayakan
- keadaan darurat
- Karyawan
- diaktifkan
- memungkinkan
- mempertinggi
- ditingkatkan
- meningkatkan
- Memastikan
- masuk
- kesalahan
- dll
- Eter (ETH)
- evaluasi
- Bahkan
- peristiwa
- Setiap
- Pasar Valas
- ada
- diharapkan
- ahli
- Menjelaskan
- menyelidiki
- ekspor
- ekstrak
- ekstraksi
- fasilitas
- Fasilitas
- faktor
- Kegagalan
- palsu
- keluarga
- FAST
- kelelahan
- Fitur
- Fields
- terisi
- Pertama
- pertama kali
- Fokus
- berikut
- berikut
- Untuk
- bentuk
- format
- bentuk
- terfragmentasi
- Gratis
- dari
- penuh
- Mendapatkan
- mengumpulkan
- pertemuan
- GDPR
- Umum
- mendapatkan
- Anda
- baik
- lebih besar
- Pertumbuhan
- wali
- pedoman
- menangani
- Penanganan
- Perangkat keras
- Memiliki
- memiliki
- Kesehatan
- Perawatan Kesehatan
- Informasi kesehatan
- pelayanan kesehatan
- kesehatan
- industri kesehatan
- Hati
- Gagal jantung
- membantu
- di sini
- High
- sangat
- sejarah
- Rumah sakit
- rumah sakit
- tuan
- JAM
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTTPS
- manusia
- Hibrida
- i
- Identifikasi
- mengenali
- identitas
- if
- gambar
- mengimplementasikan
- ditingkatkan
- perbaikan
- meningkatkan
- in
- Termasuk
- Tergabung
- Pada meningkat
- industri
- ketidaksetaraan
- informasi
- teknologi informasi
- Infrastruktur
- lembaga
- asuransi
- integrasi
- integrasi
- Intelijen
- Cerdas
- saling berhubungan
- intern
- Internasional
- Internet
- Akses internet
- Interoperabilitas
- ke
- Investigasi
- terpencil
- IT
- NYA
- majalah
- hanya
- Sanak saudara
- pengetahuan
- laboratorium
- tenaga kerja
- Bahasa
- besar
- Hukum
- Hukum
- terkemuka
- pengetahuan
- Informasi
- Panjang
- kurang
- Kewajiban
- Terbatas
- LINK
- keaksaraan
- pemuatan
- lokasi
- masuk
- Panjang
- melihat
- mencari
- terbuat
- mengelola
- pengelolaan
- panduan
- manual
- banyak
- sesuai
- Mungkin..
- berarti
- Sementara itu
- ukuran
- medis
- obat
- obat
- metode
- metode
- mHealth
- Pertambangan
- minor
- mode
- model
- model
- lebih
- paling
- beberapa
- banyaknya
- nama
- nasional
- Perlu
- kebutuhan
- jaringan
- jaringan
- saraf
- saraf jaringan
- New
- berikutnya
- NIH
- sekarang
- jumlah
- OCR
- Perangkat Lunak OCR
- of
- ditawarkan
- Penawaran
- on
- Onboarding
- ONE
- hanya
- operator
- menentang
- Opsi
- or
- organisasi
- organisasi
- terorganisir
- Lainnya
- kami
- di luar
- Hasil
- hasil
- lebih
- secara keseluruhan
- tertentu
- paspor
- pasien
- perawatan pasien
- pasien
- sempurna
- melakukan
- pribadi
- Kesehatan Pribadi
- Personil
- dokter
- gambar
- Tempat
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- kebijaksanaan
- miskin
- populasi
- mungkin
- pengolahan pasca
- potensi
- praktek
- praktek
- pra
- Prediksi
- Prescription
- menyajikan
- mencegah
- Pencegahan
- pribadi
- hukum privasi
- masalah
- proses
- pengolahan
- profil
- program
- deret
- tepat
- hak milik
- melindungi
- memberikan
- disediakan
- penyedia
- menyediakan
- pons
- kualitas
- acak
- Tarif
- mencapai
- Baca
- real-time
- menerima
- mengenali
- direkomendasikan
- catatan
- arsip
- menurunkan
- mengurangi
- mengurangi
- mengurangi
- Mengurangi Medis
- pengurangan
- referensi
- mengenai
- mendaftar
- Pendaftaran
- reguler
- hubungan
- dapat diandalkan
- ulang
- berulang-ulang
- melaporkan
- Dilaporkan
- laporan
- membutuhkan
- Persyaratan
- penelitian
- Sumber
- ISTIRAHAT
- restrukturisasi
- mengakibatkan
- dihasilkan
- Terungkap
- ulasan
- Hadiah
- Risiko
- aturan
- Run
- s
- terukur
- pemindaian
- skema
- Ilmu
- penyaringan
- Kedua
- Bagian
- bagian
- keamanan
- Pengamanan
- Mencari
- peka
- Layanan
- set
- set
- Seks
- berbagi
- berbagi
- kekurangan
- harus
- tertanda
- penting
- terampil
- sedikit berbeda
- lambat
- So
- Perangkat lunak
- beberapa
- mutakhir
- tertentu
- kecepatan
- menghabiskan
- menghabiskan
- Staf
- taruhan
- standar
- awal
- Start-up
- Negara
- Negara
- Status
- tinggal
- Langkah
- Tangga
- strategi
- efisien
- tersusun
- Belajar
- zat
- seperti itu
- matahari
- mendukung
- Mendukung
- sistem
- sistem
- Dibutuhkan
- Bakat
- tim
- teknik
- Teknologi
- Teknologi
- Template
- sepuluh
- terminologi
- istilah
- dari
- bahwa
- Grafik
- informasi
- mereka
- Mereka
- Sana.
- karena itu
- Ini
- Ketiga
- ini
- meskipun?
- Melalui
- waktu
- membuang-buang waktu
- untuk
- bersama
- tradisional
- Pelatihan VE
- terlatih
- Pelatihan
- Mengubah
- Transformasi
- uji
- mengetik
- Serikat
- Amerika Serikat
- mutakhir
- Memperbarui
- diperbarui
- us
- penggunaan
- menggunakan
- gunakan case
- bekas
- Pengguna
- menggunakan
- Penggunaan
- dimanfaatkan
- Berharga
- nilai
- dihargai
- Nilai - Nilai
- vendor
- Kunjungan
- volume
- W
- ingin
- Limbah
- Cara..
- we
- Apa
- ketika
- yang
- sementara
- SIAPA
- akan
- dengan
- Kerja
- alur kerja
- Alur kerja
- Tenaga kerja
- namun
- kamu
- Anda
- zephyrnet.dll