האם אתה מחפש לחלץ נתונים מטפסי רישום מטופלים? נסה את תוכנת Nanonets OCR כדי לחלץ שדות עם דיוק של יותר מ-98%+.
תעשיית הבריאות מכילה כמות גדולה של נתונים, רובם לא מובנים ומורכבים. מידע בריאותי אישי לא נוצל במלוא הפוטנציאל שלו מכיוון שהנתונים הזמינים מפוצלים ומבודדים.
אבל אם ניתן היה לחלץ ולארגן את הנתונים הללו בצורה נכונה כדי ליצור מידע מדויק ואמין שניתן לנצלו להשגת יעדי בריאות של גילוי מוקדם, עיכוב התקדמות ומניעת מחלות מרובות, הפחתת עלויות בריאות גבוהות וגדלות, ושיפור בחולים תקשורת כדי לספק טיפול משופר בחולה הכולל.
טופס רישום מטופל ומה הוא מכיל?
טופס רישום מטופל הוא מסמך שמולא על ידי מטופל המבקר במתקן בריאות בפעם הראשונה. זה מאפשר לספקי שירותי בריאות לאסוף מידע אישי וקשור לבריאות לפני שהם נרשמים לקבלת הטיפול המיועד להם.
התוכן של טופס רישום מטופל ישתנה בין מוסדות הבריאות, אך התוכן הכללי יהיה כדלקמן.
הסעיף הראשון מברר את פרטי המטופל, לרבות שמו, מינו, תאריך הלידה, כתובתו, מצב משפחתי, פרטי התקשרות ומספר זיהוי בצורת זהות לאומית או מספר דרכון.
הסעיף השני מכיל את המידע על הצוות שאליו יש לפנות במקרה חירום, קרובי משפחה או האפוטרופוס החוקי של קטין.
הסעיף השלישי מכיל מידע על תכנית הביטוח של המטופל, לרבות שם החברה, מספר הביטוח והפוליסה.
הסעיף הבא נושא את טופס הסכמת המטופל, כולל הצהרת המטופל, הסכם הסודיות ותנאים מחייבים משפטית אחרים, שעליהם יש לחתום עם תאריך המטופל.
בנוסף, ישנם קטעים המכילים את ההיסטוריה הרפואית, התרופות הנוכחיות שהמטופל נמצא בה, אלרגיות, היסטוריה משפחתית, היסטוריה של שימוש בסמים וכו'.
א. הזנת נתונים ידנית
בשיטה זו, מפעיל יזין באופן ידני את המידע בטופס רישום המטופל למאגר מידע. שיטות הזנת נתונים מסורתיות אלו תלויות בגורמי מפעיל ויהוו יותר חסרונות מיתרונות בהשוואה למערכות אוטומטיות.
Pros
ההוצאה ההונית תהיה פחותה במונחים של הכשרת מפעילים ותשתית שכן הזנת נתונים ידנית אינה דורשת צוות מיומן במיוחד ותוכנה וחומרה מתוחכמות כדי לקמפל ולהציג את הנתונים.
חסרונות
מכיוון שרשומות הבריאות מפורטות למדי, חילוץ הנתונים נמשך שעות ועלול להוסיף שגיאות למידע הבריאותי במהלך ההקלדה והחישובים, על ידי אי ציות להנחיות ולהגדרות, ועלול לגרום לאי אחידות בנתונים. זה עלול לגרום להשפעות מדורגות וכתוצאה מכך לאבחנות גרועות, מרשמים שגויים ותוצאות שליליות של המטופל.
בשל המורכבות של הנתונים שחולצו, שיטות מסורתיות משתמשות רק במספר מצומצם של משתנים שנאספים בדרך כלל לתחזיות. זה יכול ליצור תוצאות חיוביות שווא ואזעקות שווא על חולים, מה שעלול לגרום לעייפות התראה, ואירועים משמעותיים מבחינה קלינית יתפספסו, מה שיוביל לניהול לקוי של המטופל.
ב. רשומות בריאות אלקטרוניות (EHR)
EHR לוכד נפח גבוה של נתונים, המפוצלים ומבודדים במוסדות בריאות רבים, כולל בתי חולים, רופאים כלליים, מעבדות, בתי מרקחת וכו'.
Pros
EHR צמצם שגיאות ברמת המפעיל בהזנת נתונים, חישובים ואי עמידה בהנחיות ובהגדרות הנתונים, והפחית את הטעויות הרפואיות. איכות הטיפול הניתן למטופל השתפרה, עדות ממחקר שנעשה בקרב רופאי ארצות הברית בשנת 2011 והראה כי EHR התריע על 65% מהטעויות האפשריות בטיפול התרופתי. 62% של ערכי מעבדה קריטיים, שיפור הטיפול הכולל בחולים ב-78%.
עלויות שירותי הבריאות הופחתו באמצעות אבחונים נכונים, חקירות מתאימות וניהול בעקבות תחזיות מדויקות שנעשו באמצעות EHR וטכניקות למידה עמוקה.
השימוש ב-EHR אפשר את תהליך חילופי מידע בריאות (HIE), שבו מידע ברמת המטופל משותף בין ארגונים שונים. זה יצר גישה קלה לרופאים לרשומות הרפואיות של האדם כאשר מטופלים מבקשים סיוע רפואי מספקי שירותי בריאות במקומות שונים.
חסרונות
למוסדות בריאות שונים יש פורמטים מעט שונים להצגת נתונים. בינתיים, ההנחיות שונות, והאבחנות שנעשו באמצעות הסיווג הבינלאומי של מחלות (ICD) עשויות להוסיף שגיאות אקראיות לתחזיות EHR. לכן, אי מינוח אחיד, ארכיטקטורת מערכת ואינדקס עשוי להפחית את היתרונות הצפויים מ-EHR.
EHR קשור בעלויות התחלה גבוהות עבור הכשרת חומרה ומפעילים, שיכולות להיות משתנות עקב אי-השוויון של המשתמשים באוריינות מחשב ובטיפול במסד נתונים.
הסודיות והאבטחה של המידע הרגיש של המטופלים עומדים על כף המאזניים מכיוון שכמות גדולה של נתונים נאספת יחד, ואמצעי אבטחה נאותים אינם בנמצא.
ג גישות היברידיות
מכיוון שהמידע הזמין ב-EHR הוא בצורות של קודים ומבנים לא סטנדרטיים, גישות טרנספורמציה וטעינה של נתוני בריאות כמו דינמי ETL (חילוץ, טרנספורמציה וטעינה) הגיעו לשימוש כדי לבנות מחדש ולהמיר נתוני EHR לפורמט נפוץ ומינוחים סטנדרטיים להרמוניה בין ארגונים שונים ורשתות נתונים מחקריות.
Nanonets היא תוכנת OCR מבוססת בינה מלאכותית (תלונה GDPR & SOC2) שיכולה להפוך את הרפואה לאוטומטית עיבוד מסמכים עם זרימות עבודה ללא קוד.
Nanonets יכול להפוך מספר שלבים של עיבוד מסמכי בריאות, כולל:
העלאת מסמכים, חילוץ מידע, עיבוד נתונים (ניקוי נתונים, עיצוב, המרה), אישורים ו אחסון מסמכים.
Nanonets עומדת בדרישות הספציפיות שלך, ובהיותה פלטפורמה ללא קוד לחלוטין, היא יכולה לשמש כל אחד בארגון.
בואו נראה איך אתה יכול להשתמש בו כדי לחלץ נתונים מטפסי רישום רפואיים.
ראשית, כדי להשתמש בו, צור חשבון בחינם ב- Nanonets או היכנס לחשבון שלך.
בחר דגם OCR מותאם אישית. כדי לאמן את המודל הזה, תצטרך לספק עשרה דוחות רפואיים.
למה אני צריך לעשות את זה? מתן עשרה מסמכים רפואיים יעזור לך לאמן את הבינה המלאכותית לזהות את המסמך שלך ביעילות.
לאחר הכשרה, כעת תוכל להגדיר כללים לעיצוב הנתונים שלך. אתה יכול לשנות את מספר האפסים או לחפש את הערך במסד הנתונים ועוד עם הכללים האלה ללא קוד.
השלב הבא הוא לייצא ולבחור את הדרך שבה ברצונך לייצא את הנתונים מהדוחות הרפואיים שלך. חקור את האפשרויות או בחר אינטגרציה וחבר אותה ישירות למערכת EHR שלך.
צריך לעשות יותר? קבע שיחה עם מומחי הבינה המלאכותית שלנו שבה תוכל להסביר לנו את מקרה השימוש שלך, ואנו נגדיר עבורך זרימות עבודה.
למה נונונץ?
Nanonets היא פלטפורמת OCR חכמה. זה לא צריך תבנית כדי לזהות טקסט מטפסי רישום מטופלים. זה יכול לזהות טקסט ממסמך לא מזוהה בקלות.
זה קל לשימוש, ניתן להגדיר תוך יום אחד, ומבטיח דיוק של 1%+ במהלך חילוץ הנתונים.
אבל מלבד תכונות OCR רגילות, הנה מה שמייחד את Nanonets:
עיבוד תמונה שאין שני לו
טופסי רישום מטופל יכולים להיות בפורמטים שונים עבור מוסדות בריאות שונים. Nanonets יכול לטפל בחילוץ נתונים מכל מסמך או תמונה, וזה לא מושלם מלכתחילה. עם עיבוד מקדים ואחרי מתקדם, הפלטפורמה יכולה לבטל הטיה, לכוון מחדש, לסובב, לחתוך ולבצע התאמה מטושטשת, כך שתקבל את הנתונים המדויקים מטפסי ההרשמה שלך בכל פעם.
OCR הטוב ביותר מסוגו
Nanonets יכול לחלץ נתונים מהמסמך הרפואי שלך עם דיוק של מעל 98%. זה יכול לזהות יותר מ-40+ שפות ותומך בתמיכה ב-OCR מותאם אישית.
אינטגרציות עוצמתיות
אתה יכול להפוך את הזנת הנתונים למערכות שלך בקלות עם Nanonets. סרוק את המסמכים שלך ועדכן את פרופילי המטופלים על פני 500+ תוכנות עסקיות בזמן אמת עם שילובי Nanonets.
זרימות עבודה אוטומטיות הניתנות להתאמה אישית
הפוך סינון מסמכים לאוטומטי, הצטרפות למטופלים, עיצוב נתונים, העשרת נתונים, איסוף דוחות רפואיים, סנכרון נתונים, התאמת מסמכים ועוד עם זרימות עבודה ללא קוד. פשוט תקלוט את הכללים שלך והגדר אותו במצב טייס אוטומטי.
ועוד. Nanonets ניתנת להתאמה אישית בהתאם לצרכים שלך ומציעה תוכנת OCR עם תווית לבנה ואפשרויות אירוח מקומיות או ענן.
האם אתה צריך לחלץ נתונים מטפסי רישום מטופלים?
אם כך, פנה אל Nanonets or לקבוע שיחה עם הצוות שלנו.
טכנולוגיה
מערכות ניהול מידע בריאות המשתמשות ב-EHR דורשות חיבורי רשת יקרים עם גישה לאינטרנט, חומרה ותוכנה מהירים ואמינים. בשל עלויות התחלה גבוהות וחוסר הזמינות של טכנולוגיה זולה ויעילה, הטמעת שיטות מבוססות בינה מלאכותית של מיצוי נתונים אוטומטיים תהיה רק תוכנית עקבית בארגונים מסוימים.
בעלות על נתונים
עם היחסים התחרותיים הקיימים בין ספקי שירותי בריאות, מתעוררות בעיות בנוגע לסוג וכמות המידע המוחלף. המידע הקנייני המשותף מוגבל על בסיס 'קריאה בלבד' על ידי ספקי הטכנולוגיה. לכן, מידע עדכני לא יהיה זמין.
דאגות פרטיות של מטופלים
מאחר ומידע בריאותי אישי מטופל, שיתוף המידע בין ארגונים נעשה רק עבור טיפול בחולים בהתאם לחוקי הפרטיות. חבויות משפטיות קשורות למניעת גילוי בלתי חוקי של מידע; לכן, הסיכון לנזק בחילופי נתונים צריך תמיד לעלות על התגמול הפוטנציאלי.
א. דיוק נתונים משופר
במקום שיטות להזנת נתונים מסורתיות איטיות ומועדות לשגיאות, אשר מבזבזות כישרון יקר של עובדים, חילוץ נתונים אוטומטי מבטיח דיוק רב יותר בשימוש חוזר.
כאשר חילוץ נתונים מ-EHR וטקסטים חופשיים משולבים בטכניקות למידה עמוקה, תחזיות תקפות ומדויקות נעשות על פני תחומי בריאות שונים הנוגעים לאיכות ולתוצאות של טיפול וניצול משאבים. מידע אמין ומדויק יסייע באבחנות נכונות ובניהול מתאים, תוך שיפור תוצאות המטופל.
ב. יעילות מוגברת
המערכות האוטומטיות יפגישו את המידע הבריאותי האישי המפוצל והמבודד, שטרם נוצל במלוא הפוטנציאל שלו, לצורה מובנית שתשפר את האפקטיביות והיעילות של הטיפול הניתן.
מחקר שנעשה בשנת 2016 גילה כי מנתחי נתונים מבלים רק 20% משעות העבודה שלהם בניתוח נתונים, בעוד ששאר הזמן מושקע באיסוף וחילוץ הנתונים. חילוץ נתונים אוטומטי מפחית את כוח העבודה ואת הזמן המבוזבז על חילוץ נתונים ידני המועד לשגיאות ומפנה אותם לשפר את הטיפול בחולים.
ג. טיפול משופר בחולה
אנשים ייגשו למתקני בריאות ממקומות שונים. לכן, מערכת מקושרת ואוטומטית תספק לספקי שירותי בריאות תמונה ברורה של מצבו של המטופל, וניתן להציע ניהול עקבי ויעיל. 30 - 50% מהרופאים בארצות הברית דיווחו כי מערכות אלקטרוניות מועילות במתן טיפול מומלץ וחקירות מתאימות ומאפשרות תקשורת טובה עם מטופלים באמצעות טיפול משופר בחולים ב-78% מאוכלוסיית המחקר.
ד. עלויות מופחתות
מכיוון שרשומות המטופלים מספקות שפע של נתונים על תחומים שונים, הזנת נתונים ידנית תהיה גוזלת זמן ויקרה עם תוצאה שגויה לא מוערכת. למרות שלחילוץ נתונים אוטומטיים יש עלות התחלה גבוהה, בטווח הארוך, ניתן יהיה להשיג הפחתת עלויות כאשר ניתן לבצע אוטומטית פעילויות חוזרות ונשנות הצורכות עבודה אנושית כדי להשיג נתונים ותחזיות מובנים ומדויקים.
בניגוד לאיסוף נתונים מבודד, חילוץ והידור אוטומטי של נתונים יספקו מסדי נתונים בשליטה מרכזית של מידע בריאותי אישי שיכול לשמש בין ספקי שירותי בריאות רבים, ולהפחית את עלויות שכפול הנתונים.
ה. זרימת עבודה יעילה וקבלת החלטות
EHR המבוסס על Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) ושיטות למידה עמוקה יכולים לספק תחזיות מדויקות על אירועים רפואיים במספר מרכזים. נעשו תחזיות לגבי שיעורי תמותה, אשפוזים חוזרים, משך האשפוז וכו' אשר יסייעו בניהול המשאבים הזמינים כדי להגיע לביקוש. ניתן לנצל את הנתונים הלא-/חצי-מובנים שחולצו מטופס רישום מטופל כדי לזהות את ההשפעות והחסרונות של הטיפולים והמחלות הנלוות ולקבוע את התוצאה הצפויה אצל המטופל עם מצב מסוים.
הפניות:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF, & Sun, J. (2016). שימוש במודלים של רשתות עצביות חוזרות לזיהוי מוקדם של הופעת אי ספיקת לב. Journal of the American Medical Informatics Association, 24(2), 361-370. קישור: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T., & Shekelle, PG (2012). טכנולוגיית מידע בריאותית: סקירה שיטתית מעודכנת תוך התמקדות בשימוש משמעותי. Annals of Internal Medicine, 156(1), 48-54. קישור: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM, & Leff, B. (2018). מצב המדע של היישום של טכנולוגיות בריאות דיגיטליות לניהול מצבים כרוניים. JMIR mHealth and uHealth, 6(4), e107. קישור: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J., Patel, V., Jamoom, EW, & Furukawa, MF (2014). יתרונות קליניים של שימוש בתיעוד רפואי אלקטרוני: ממצאים לאומיים. מחקר שירותי בריאות, 49(1 Pt 2), 392-404. קישור: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … & Sundberg, P. (2018). למידה עמוקה ניתנת להרחבה ומדויקת עם רישומי בריאות אלקטרוניים. NPJ Digital Medicine, 1(1), 1-10. קישור: 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). Mayo ניתוח טקסט קליני ומערכת מיצוי ידע (cTAKES): ארכיטקטורה, הערכת רכיבים ויישומים. Journal of the American Medical Informatics Association, 17(5), 507-513. קישור: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- טרי, NP (2012). הגנה על פרטיות המטופל בעידן הביג דאטה. UMKC Law Review, 81, 385. קישור: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Vest, JR, & Gamm, LD (2011). חילופי מידע בריאותי: אתגרים מתמשכים ואסטרטגיות חדשות. Journal of the American Medical Informatics Association, 17(3), 288-294. קישור: 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: גישה היברידית לחילוץ, טרנספורמציה וטעינה של נתוני בריאות. BMC אינפורמטיקה רפואית וקבלת החלטות, 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). חילוץ נתונים אוטומטי של רשומות רפואיות אלקטרוניות: תוקף כריית נתונים לבניית מאגרי מידע מחקריים לזכאות בניסויים קליניים גסטרואנטרולוגיים. Upsala Journal of Medical Sciences, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
- קנה ומכירה של מניות בחברות PRE-IPO עם PREIPO®. גישה כאן.
- מקור: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- ][עמ'
- $ למעלה
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- אודות
- התעללות
- גישה
- פי
- חֶשְׁבּוֹן
- דיוק
- מדויק
- להשיג
- הושג
- לרוחב
- פעילויות
- להוסיף
- כתובת
- מתקדם
- יתרונות
- שְׁלִילִי
- מחיר סביר
- גיל
- הסכם
- AI
- ערני
- אלרגיות
- להתיר
- תמיד
- אֲמֶרִיקָאִי
- בין
- כמות
- an
- אנליזה
- אנליסטים
- ו
- תשתיות
- כל
- כל אחד
- בנפרד
- בקשה
- יישומים
- גישה
- גישות
- מתאים
- אישורים
- ארכיטקטורה
- ARE
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- AS
- סיוע
- המשויך
- עמותה
- At
- אוטומטי
- אוטומטי
- טייס אוטומטי
- זמין
- מבוסס
- בסיס
- BE
- היה
- לפני
- להיות
- מועיל
- הטבות
- בֵּין
- גָדוֹל
- נתונים גדולים
- כריכה
- להביא
- עסקים
- אבל
- by
- שיחה
- CAN
- הון
- לוכדת
- אשר
- לשאת
- מקרה
- לגרום
- מרכזים
- האתגרים
- שינוי
- חן
- מיון
- ניקוי
- ברור
- קליני
- ניסויים קליניים
- ענן
- אירוח ענן
- אוסף
- COM
- איך
- Common
- בדרך כלל
- תקשורת
- חברה
- לעומת
- תחרותי
- תלונה
- לחלוטין
- מורכב
- מורכבות
- רְכִיב
- המחשב
- דאגות
- מצב
- תנאים
- סודיות
- לְחַבֵּר
- חיבורי
- הסכמה
- עִקבִי
- לבנות
- צור קשר
- מכיל
- תוכן
- נשלט
- המרה
- לתקן
- עלות
- הפחתת עלויות
- עלויות
- יכול
- לִיצוֹר
- נוצר
- קריטי
- יבול
- נוֹכְחִי
- מנהג
- להתאמה אישית
- DAI
- נתונים
- ניתוח נתונים
- העשרת נתונים
- הזנת נתונים
- חילופי נתונים
- כריית נתונים
- מסד נתונים
- מאגרי מידע
- תַאֲרִיך
- יְוֹם
- החלטה
- עמוק
- למידה עמוקה
- עיכוב
- למסור
- דרישה
- מְפוֹרָט
- פרטים
- איתור
- לקבוע
- נבדלים
- אחר
- דיגיטלי
- בריאות דיגיטלית
- ישירות
- חשיפה
- מחלות
- do
- מסמך
- מסמכים
- עושה
- לא
- תחומים
- עשה
- ראוי
- בְּמַהֲלָך
- דינמי
- e
- מוקדם
- בקלות
- קל
- אפקטיבי
- יְעִילוּת
- תופעות
- יְעִילוּת
- יעילות
- אֶלֶקטרוֹנִי
- רשומות בריאות אלקטרוניות
- זכאות
- חירום
- עובד
- מופעל
- מאפשר
- להגביר את
- משופר
- שיפור
- מבטיח
- כניסה
- שגיאות
- וכו '
- Ether (ETH)
- הערכה
- אֲפִילוּ
- אירועים
- כל
- חליפין
- קיימים
- צפוי
- מומחים
- להסביר
- לחקור
- יצוא
- תמצית
- הוֹצָאָה
- מתקנים
- מתקן
- גורמים
- כשלון
- שקר
- משפחה
- מהר
- עייפות
- תכונות
- שדות
- ממולא
- ראשון
- firsttime
- להתמקד
- הבא
- כדלקמן
- בעד
- טופס
- פוּרמָט
- צורות
- מקוטע
- חופשי
- החל מ-
- מלא
- לְהַשִׂיג
- ללקט
- איסוף
- GDPR
- כללי
- לקבל
- שערים
- טוב
- יותר
- גדל
- אפוטרופוס
- הנחיות
- לטפל
- טיפול
- חומרה
- יש
- יש
- בְּרִיאוּת
- בריאות הציבור
- מידע בריא
- שירותי בריאות
- בריאות
- תעשיית הבריאות
- לֵב
- אִי סְפִיקַת הַלֵב
- לעזור
- כאן
- גָבוֹהַ
- מאוד
- היסטוריה
- בית חולים
- בתי חולים
- אירוח
- שעות
- איך
- HTTPS
- בן אנוש
- היברידי
- i
- הזדהות
- לזהות
- זהות
- if
- תמונה
- יישום
- משופר
- השבחה
- שיפור
- in
- כולל
- התאגדה
- גדל
- תעשייה
- אי-שוויון
- מידע
- טכנולוגיית מידע
- תשתית
- מוסדות
- ביטוח
- השתלבות
- ואינטגרציות
- מוֹדִיעִין
- אינטליגנטי
- מקושרים
- פנימי
- ברמה בינלאומית
- אינטרנט
- גישה לאינטרנט
- יכולת פעולה הדדית
- אל תוך
- חקירות
- מְבוּדָד
- IT
- שֶׁלָה
- כתב עת
- רק
- קרובי משפחה
- ידע
- מעבדה
- עבודה
- שפות
- גָדוֹל
- חוק
- חוקים
- מוביל
- למידה
- משפטי
- אורך
- פחות
- התחייבויות
- מוגבל
- קשר
- ידיעת קרוא וכתוב
- טוען
- מקומות
- התחבר
- ארוך
- נראה
- הסתכלות
- עשוי
- לנהל
- ניהול
- מדריך ל
- באופן ידני
- רב
- תואם
- מאי..
- משמעותי
- בינתיים
- אמצעים
- רפואי
- תרופות
- רפואה
- שיטה
- שיטות
- mHealth
- כרייה
- קטין
- מצב
- מודל
- מודלים
- יותר
- רוב
- מספר
- המון
- שם
- לאומי
- צורך
- צרכי
- רשת
- רשתות
- עצביים
- רשת עצבית
- חדש
- הבא
- NIH
- עַכשָׁיו
- מספר
- OCR
- תוכנת OCR
- of
- מוצע
- המיוחדות שלנו
- on
- Onboarding
- ONE
- רק
- מפעיל
- מִתנַגֵד
- אפשרויות
- or
- ארגון
- ארגונים
- מאורגן
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- תוֹצָאָה
- תוצאות
- יותר
- מקיף
- מסוים
- דרכון
- חולה
- טיפול בחולה
- חולים
- לבצע
- אישי
- בריאות אישית
- כוח אדם
- רופא
- תמונה
- מקום
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- מדיניות
- עני
- אוכלוסייה
- אפשרי
- לאחר עיבוד
- פוטנציאל
- תרגול
- פרקטיקות
- מראש
- התחזיות
- מרשמים
- להציג
- למנוע
- מניעה
- פְּרָטִיוּת
- חוקי פרטיות
- בעיות
- תהליך
- תהליך
- פרופילים
- תָכְנִית
- התקדמות
- תָקִין
- קניינית
- אבטחה
- לספק
- ובלבד
- ספקים
- מתן
- פונץ'
- איכות
- אקראי
- תעריפים
- לְהַגִיעַ
- חומר עיוני
- זמן אמת
- לקבל
- להכיר
- מוּמלָץ
- שיא
- רשום
- להפחית
- מופחת
- מפחית
- הפחתה
- צמצום רפואי
- הפחתה
- אזכור
- בדבר
- רישום
- הַרשָׁמָה
- רגיל
- יחסים
- אָמִין
- חזר
- חוזר על עצמו
- לדווח
- דווח
- דוחות לדוגמא
- לדרוש
- דרישות
- מחקר
- משאבים
- REST
- ארגון מחדש
- תוצאה
- וכתוצאה מכך
- גילה
- סקירה
- תגמולים
- הסיכון
- כללי
- הפעלה
- s
- להרחבה
- סריקה
- תכנית
- מדע
- סריקה
- שְׁנִיָה
- סעיף
- סעיפים
- אבטחה
- אמצעי אבטחה
- לחפש
- רגיש
- שירותים
- סט
- סטים
- מִין
- משותף
- שיתוף
- חסרונות
- צריך
- חָתוּם
- משמעותי
- מיומן
- מעט שונה
- להאט
- So
- תוכנה
- כמה
- מתוחכם
- ספציפי
- מְהִירוּת
- לבלות
- בילה
- סגל
- יתד
- תֶקֶן
- התחלה
- Start-up
- מדינה
- הברית
- מצב
- להשאר
- שלב
- צעדים
- אסטרטגיות
- זִרמִי
- מובנה
- לימוד
- חומר
- כזה
- שמש
- תמיכה
- תומך
- מערכת
- מערכות
- לוקח
- כִּשָׁרוֹן
- נבחרת
- טכניקות
- טכנולוגיות
- טכנולוגיה
- תבנית
- עשר
- טרמינולוגיה
- מונחים
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- המידע
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- שם.
- לכן
- אלה
- שְׁלִישִׁי
- זֶה
- אם כי?
- דרך
- זמן
- דורש זמן רב
- ל
- יַחַד
- מסורתי
- רכבת
- מְאוּמָן
- הדרכה
- לשנות
- טרנספורמציה
- ניסויים
- סוג
- מאוחד
- ארצות הברית
- עדכן
- עדכון
- מְעוּדכָּן
- us
- נוֹהָג
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמשים
- באמצעות
- לנצל
- מנוצל
- בעל ערך
- ערך
- מוערך
- ערכים
- ספקים
- ביקורים
- כֶּרֶך
- W
- רוצה
- לבזבז
- דֶרֶך..
- we
- מה
- מתי
- אשר
- בזמן
- מי
- יצטרך
- עם
- תיק עבודות
- זרימת עבודה
- זרימות עבודה
- כוח עבודה
- עוד
- אתה
- זפירנט