Ønsker du å trekke ut data fra pasientregistreringsskjemaer? Prøv Nanonets OCR-programvare for å trekke ut felt med mer enn 98 %+ nøyaktighet.
Helsebransjen rommer en stor mengde data, hvorav det meste er ustrukturert og komplekst. Personlig helseinformasjon har ikke blitt brukt til sitt fulle potensial, da tilgjengelige data er fragmenterte og isolerte.
Men hvis disse dataene kunne trekkes ut og organiseres riktig for å skape nøyaktig og pålitelig informasjon som kan brukes til å oppnå helsevesenets mål om tidlig oppdagelse, forsinke progresjonen og forebygging av flere sykdommer, reduksjon av høye og økende helsekostnader og forbedring av pasienten kommunikasjon for å levere en forbedret pasientbehandling generelt.
Pasientregistreringsskjema og hva inneholder det?
Et pasientregistreringsskjema er et dokument som fylles ut av en pasient som besøker et helseinstitusjon for første gang. Det gjør det mulig for helsepersonell å samle inn personlig og helserelatert informasjon før de registrerer dem for å motta den tiltenkte omsorgen.
Innholdet i et pasientregistreringsskjema vil variere mellom helseinstitusjonene, men det generelle innholdet vil være som følger.
Den første delen spør om pasientens detaljer, inkludert navn, kjønn, fødselsdato, adresse, sivilstatus, kontaktinformasjon og identifikasjonsnummer i form av et nasjonalt identitets- eller passnummer.
Den andre delen inneholder informasjon om personell som skal kontaktes i nødstilfeller, pårørende eller verge til en mindreårig.
Den tredje delen inneholder informasjon om forsikringsordningen til pasienten, inkludert firmanavn, forsikringsnummer og polise.
Følgende avsnitt inneholder pasientens samtykkeskjema, inkludert pasienterklæringen, konfidensialitetsavtalen og andre juridisk bindende betingelser, som skal signeres med pasientens dato.
I tillegg er det seksjoner som inneholder sykehistorien, aktuelle medisiner pasienten går på, allergier, familiehistorie, historie med rusmisbruk, etc.
A. Manuell datainntasting
I denne metoden vil en operatør manuelt mate informasjonen i pasientregistreringsskjemaet til en database. Disse tradisjonelle dataregistreringsmetodene avhenger av operatørfaktorer og vil medføre flere ulemper enn fordeler sammenlignet med automatiserte systemer.
Pros
Kapitalutgiftene vil være mindre når det gjelder opplæring av operatører og infrastruktur, da manuell dataregistrering ikke krever høyt kvalifisert personale og sofistikert programvare og maskinvare for å kompilere og presentere dataene.
Ulemper
Siden helsejournalene er ganske detaljerte, tar datautvinning timer og kan legge til feil i helseinformasjon under skriving og beregninger, ved manglende overholdelse av retningslinjer og definisjoner, og kan resultere i uensartethet i data. Dette kan forårsake kaskadeeffekter som resulterer i dårlige diagnoser, feilaktige resepter og ugunstige pasientutfall.
På grunn av kompleksiteten til ekstraherte data, bruker tradisjonelle metoder bare et begrenset antall vanlige innsamlede variabler for prediksjoner. Dette kan skape falske positive og falske alarmer på pasienter, noe som kan føre til varslingstretthet, og klinisk signifikante hendelser vil gå glipp av, noe som fører til dårlig pasientbehandling.
B. Elektroniske helsejournaler (EPJ)
EPJ fanger opp et høyt volum av data, som er fragmentert og isolert på tvers av mange helseinstitusjoner, inkludert sykehus, allmennleger, laboratorier, apotek, etc.
Pros
EPJ har redusert feil på operatørnivå i datainntasting, beregninger og manglende overholdelse av retningslinjer og datadefinisjoner, noe som reduserer medisinske feil. Kvaliteten på omsorgen som gis for pasienten har forbedret seg, bevist av en studie utført blant leger i USA i 2011 som viser at EPJ har varslet 65 % av mulige medisineringsfeil og 62% av kritiske laboratorieverdier, noe som forbedrer den totale pasientbehandlingen med 78 %.
Helsekostnader har blitt redusert gjennom riktige diagnoser, passende undersøkelser og ledelse etter nøyaktige spådommer gjort ved hjelp av EPJ og dyplæringsteknikker.
Bruken av EPJ muliggjorde prosessen med Health Information Exchange (HIE), der informasjon på pasientnivå deles mellom forskjellige organisasjoner. Dette har skapt enkel tilgang for leger til ens medisinske journaler når pasienter søker medisinsk hjelp fra helsepersonell på forskjellige steder.
Ulemper
Ulike helseinstitusjoner har litt forskjellige formater for å presentere data. I mellomtiden er retningslinjene forskjellige, og diagnosene som stilles gjennom International Classification of Diseases (ICD) kan legge til tilfeldige feil til EPJ-spådommer. Derfor kan det å ikke ha enhetlig terminologi, systemarkitektur og indeksering redusere de forventede fordelene fra EPJ.
EPJ er forbundet med høye oppstartskostnader for maskinvare- og operatøropplæring, som kan variere på grunn av brukernes ulikheter i datakunnskaper og databasehåndtering.
Konfidensialiteten og sikkerheten til pasientenes sensitive informasjon står på spill ettersom en stor mengde data samles sammen, og forsvarlige sikkerhetstiltak ikke er på plass.
C. Hybride tilnærminger
Siden informasjonen som er tilgjengelig i EPJ er i form av ikke-standardiserte koder og strukturer, har helsedatatransformasjon og lastingstilnærminger som Dynamic ETL (Extraction, Transformation, and Loading) blitt brukt for å restrukturere og transformere EPJ-data til et vanlig format og standardterminologier for å harmonisere mellom ulike organisasjoner og forskningsdatanettverk.
Nanonets er en AI-basert OCR-programvare (GDPR & SOC2-klage) som kan automatisere medisinsk dokumentbehandling med arbeidsflyter uten kode.
Nanonetter kan automatisere flere trinn i behandling av helsedokumenter, inkludert:
dokumentopplasting, datautvinning, databehandling (datarensing, formatering, konvertering), godkjenninger og dokumentarkivering.
Nanonets overholder dine spesifikke krav, og som en helt kodefri plattform, kan den brukes av alle i organisasjonen.
La oss se hvordan du kan bruke det til å trekke ut data fra medisinske registreringsskjemaer.
Først, for å bruke det, opprette en gratis konto på Nanonets eller logg inn på kontoen din.
Velg en tilpasset OCR-modell. For å trene denne modellen må du gi ti medisinske rapporter.
Hvorfor må jeg gjøre dette? Å gi ti medisinske dokumenter vil hjelpe deg å trene AI til å gjenkjenne dokumentet ditt effektivt.
Når du har fått opplæring, kan du nå sette opp regler for å formatere dataene dine. Du kan endre antall nuller eller slå opp verdien i databasen og mer med disse no-code-reglene.
Det neste trinnet er å eksportere og velge måten du vil eksportere dataene fra dine medisinske rapporter. Utforsk alternativene eller velg en integrasjon og koble den direkte til helsevesenets EPJ-system.
Trenger du å gjøre mer? Sett opp en samtale med våre AI-eksperter hvor du kan forklare brukssaken for oss, så setter vi opp arbeidsflyter for deg.
Hvorfor Nanonets?
Nanonets er en intelligent OCR-plattform. Den trenger ikke en mal for å identifisere tekst fra pasientregistreringsskjemaer. Den kan enkelt identifisere tekst fra et ukjent dokument.
Den er enkel å bruke, kan settes opp på 1 dag, og sikrer 99 %+ nøyaktighet under datautvinning.
Men bortsett fra vanlige OCR-funksjoner, her er det som skiller Nanonets:
Enestående bildebehandling
Pasientregistreringsskjema kan ha varierende format for ulike helseinstitusjoner. Nanonetter kan håndtere datautvinning fra ethvert dokument eller bilde, noe som ikke er perfekt til å begynne med. Med avansert for- og etterbehandling kan plattformen forskyve, reorientere, rotere, beskjære og utføre uklar matching, slik at du får nøyaktige data fra registreringsskjemaene dine hver gang.
Klassens beste OCR
Nanonetter kan trekke ut data fra det medisinske dokumentet ditt med over 98 %+ nøyaktighet. Den kan oppdage mer enn 40+ språk og støtter tilpasset OCR-støtte.
Kraftige integrasjoner
Du kan enkelt automatisere dataregistrering i systemene dine med Nanonets. Skann dokumentene dine og oppdater pasientprofiler på tvers av 500+ forretningsprogramvare i sanntid med Nanonets-integrasjoner.
Automatiserte tilpassbare arbeidsflyter
Automatiser dokumentscreening, pasientonboarding, dataformatering, databerikelse, medisinsk rapportinnsamling, datasynkronisering, dokumentmatching og mer med arbeidsflyter uten kode. Bare slå inn reglene dine og sett den på autopilotmodus.
Og mer. Nanonets kan tilpasses etter dine behov og tilbyr white-label OCR-programvare og on-premise eller cloud hosting alternativer.
Trenger du å hente ut data fra pasientregistreringsskjemaer?
I så fall, gå til Nanonets or avtale en samtale med teamet vårt.
Teknologi
Helseinformasjonsadministrasjonssystemer som bruker EPJ krever kostbare nettverkstilkoblinger med høyhastighets, pålitelig internettilgang, maskinvare og programvare. På grunn av høye oppstartskostnader og utilgjengelighet av rimelig og effektiv teknologi, vil implementering av kunstig intelligensbaserte metoder for automatisert datautvinning kun være et konsistent program på tvers av enkelte organisasjoner.
Dataeierskap
Med de eksisterende konkurranseforholdene mellom helsepersonell oppstår det problemer med type og mengde informasjon som utveksles. Den proprietære informasjonen som deles, er begrenset på "skrivebeskyttet" basis av teknologileverandørene. Derfor vil ikke oppdatert informasjon være tilgjengelig.
Personvernhensyn til pasienter
Siden personlig helseinformasjon håndteres, gjøres deling av informasjon mellom organisasjoner kun for pasientbehandling som overholder personvernlovgivningen. Juridiske forpliktelser er knyttet til å forhindre ulovlig utlevering av informasjon; derfor bør risikoen for skade ved datautveksling alltid oppveie potensielle belønninger.
A. Forbedret datanøyaktighet
I stedet for langsomme, feilutsatte tradisjonelle dataregistreringsmetoder som kaster bort verdifullt medarbeidertalent, sikrer automatisert datautvinning større nøyaktighet ved gjentatt bruk.
Ettersom datautvinning fra EPJ og fritekster er inkorporert i dyplæringsteknikker, gjøres gyldige og nøyaktige spådommer over divergerende helsedomener angående kvaliteten og resultatene av omsorg og ressursutnyttelse. Pålitelig og nøyaktig informasjon vil hjelpe til med riktige diagnoser og hensiktsmessig behandling, og forbedre pasientresultatene.
B. Økt effektivitet
De automatiserte systemene vil bringe sammen den fragmenterte og isolerte personlige helseinformasjonen, som ennå ikke har blitt utnyttet til sitt fulle potensial, til en strukturert form som forbedrer effektiviteten og effektiviteten til omsorgen som gis.
En studie utført i 2016 avslørte at dataanalytikere bruker bare 20 % av arbeidstiden på dataanalyse, mens resten av tiden brukes på å samle inn og trekke ut dataene. Automatisert datautvinning reduserer arbeidsstyrken og bortkastet tid på manuell feilutsatt datautvinning og leder dem til å forbedre pasientbehandlingen.
C. Forbedret pasientbehandling
Folk vil få tilgang til helsetjenester fra forskjellige steder. Derfor vil et sammenkoblet og automatisert system gi helsepersonell et klart bilde av pasientens tilstand, og konsekvent og effektiv behandling kan tilbys. 30 – 50 % av USAs leger har rapportert at elektroniske systemer er fordelaktige for å gi anbefalt behandling og passende undersøkelser og tillater god pasientkommunikasjon gjennom forbedret generell pasientbehandling i 78 % av en studiepopulasjon.
D. Reduserte kostnader
Ettersom pasientjournaler gir en mengde data på forskjellige domener, vil manuell dataregistrering være tidkrevende og kostbar med et dårlig verdsatt feilresultat. Selv om automatisert datautvinning har høye oppstartskostnader, kan kostnadsreduksjon i det lange løp oppnås når vanlige repeterende aktiviteter som krever menneskelig arbeidskraft kan automatiseres for å få strukturerte og nøyaktige data og spådommer.
I motsetning til isolert datainnsamling, vil automatisert datautvinning og kompilering gi sentralt kontrollerte databaser med personlig helseinformasjon som kan brukes blant mange helsepersonell, og redusere datadupliseringskostnadene.
E. Strømlinjeformet arbeidsflyt og beslutningstaking
EPJ basert på Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) og dyplæringsmetoder kan gi nøyaktige spådommer om medisinske hendelser i flere sentre. Det gjøres spådommer om dødelighet, reinnleggelser, lengde på sykehusopphold osv. som vil bidra til å håndtere de tilgjengelige ressursene for å nå etterspørselen. De u-/semistrukturerte dataene hentet fra et pasientregistreringsskjema kan brukes til å identifisere effekter og mangler ved behandlingene og komorbiditetene og for å bestemme det forventede resultatet hos pasienten med en bestemt tilstand.
Referanser:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF, & Sun, J. (2016). Bruk av tilbakevendende nevrale nettverksmodeller for tidlig oppdagelse av hjertesvikt. Journal of American Medical Informatics Association, 24(2), 361-370. Link: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T., & Shekelle, PG (2012). Helseinformasjonsteknologi: En oppdatert systematisk oversikt med fokus på meningsfull bruk. 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, & Leff, B. (2018). En tilstand av vitenskapen om anvendelse av digitale helseteknologier for håndtering av kroniske tilstander. JMIR mHealth and uHealth, 6(4), e107. Link: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J., Patel, V., Jamoom, EW, & Furukawa, MF (2014). Kliniske fordeler ved bruk av elektronisk helsejournal: nasjonale funn. 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). Skalerbar og nøyaktig dyplæring med elektroniske helsejournaler. 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, & Chute, CG (2010). Mayo klinisk tekstanalyse og kunnskapsekstraksjonssystem (cTAKES): arkitektur, komponentevaluering og applikasjoner. Journal of American Medical Informatics Association, 17(5), 507-513. Link: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Terry, NP (2012). Beskytte pasientens personvern i Big Data-alderen. UMKC Law Review, 81, 385. Link: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Vest, JR, & Gamm, LD (2011). Utveksling av helseinformasjon: vedvarende utfordringer og nye strategier. 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., & Schilling, LM (2017). Dynamic-ETL: en hybrid tilnærming for utvinning, transformasjon og lasting av helsedata. BMC medisinsk informatikk og beslutningstaking, 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). Automatisert datautvinning av elektroniske journaler: Gyldighet av datautvinning for å konstruere forskningsdatabaser for kvalifisering i gastroenterologiske kliniske studier. Upsala Journal of Medical Sciences, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- Minting the Future med Adryenn Ashley. Tilgang her.
- Kjøp og selg aksjer i PRE-IPO-selskaper med PREIPO®. Tilgang her.
- kilde: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- : har
- :er
- :ikke
- :hvor
- ][s
- $OPP
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- Om oss
- misbruk
- adgang
- Ifølge
- Logg inn
- nøyaktighet
- nøyaktig
- Oppnå
- oppnådd
- tvers
- Aktiviteter
- legge til
- adresse
- avansert
- fordeler
- uheldig
- rimelig
- alder
- Avtale
- AI
- Varsle
- Allergi
- tillate
- alltid
- amerikansk
- blant
- beløp
- an
- analyse
- analytikere
- og
- og infrastruktur
- noen
- noen
- hverandre
- Søknad
- søknader
- tilnærming
- tilnærminger
- hensiktsmessig
- godkjenninger
- arkitektur
- ER
- kunstig
- kunstig intelligens
- AS
- Assistanse
- assosiert
- Association
- At
- automatisere
- Automatisert
- autopilot
- tilgjengelig
- basert
- basis
- BE
- vært
- før du
- være
- gunstig
- Fordeler
- mellom
- Stor
- Store data
- bindende
- bringe
- virksomhet
- men
- by
- ring
- CAN
- hovedstad
- fanger
- hvilken
- bære
- saken
- Årsak
- Sentre
- utfordringer
- endring
- chen
- klassifisering
- Rengjøring
- fjerne
- Klinisk
- kliniske studier
- Cloud
- Cloud Hosting
- samling
- COM
- Kom
- Felles
- vanligvis
- Kommunikasjon
- Selskapet
- sammenlignet
- konkurranse
- klage
- helt
- komplekse
- kompleksitet
- komponent
- datamaskin
- bekymringer
- tilstand
- forhold
- konfidensialitet
- Koble
- Tilkoblinger
- samtykke
- konsistent
- konstruere
- kontakt
- inneholder
- innhold
- kontrolleres
- Konvertering
- korrigere
- Kostnad
- kostnadsreduksjon
- Kostnader
- kunne
- skape
- opprettet
- kritisk
- avling
- Gjeldende
- skikk
- tilpasses
- DAI
- dato
- dataanalyse
- datarikning
- dataregistrering
- Datautveksling
- data mining
- Database
- databaser
- Dato
- dag
- avgjørelse
- dyp
- dyp læring
- forsinkelse
- leverer
- Etterspørsel
- detaljert
- detaljer
- Gjenkjenning
- Bestem
- avvike
- forskjellig
- digitalt
- Digital helse
- direkte
- avsløring
- sykdommer
- do
- dokument
- dokumenter
- gjør
- ikke
- domener
- gjort
- to
- under
- dynamisk
- e
- Tidlig
- lett
- lett
- Effektiv
- effektivitet
- effekter
- effektivitet
- effektivt
- elektronisk
- Elektronisk helsejournal
- valgbarhet
- nødsituasjon
- Ansatt
- aktivert
- muliggjør
- forbedre
- forbedret
- styrke
- sikrer
- entry
- feil
- etc
- Eter (ETH)
- evaluering
- Selv
- hendelser
- Hver
- utveksling
- eksisterende
- forventet
- eksperter
- Forklar
- utforske
- eksportere
- trekke ut
- utdrag
- fasiliteter
- Facility
- faktorer
- Failure
- falsk
- familie
- FAST
- tretthet
- Egenskaper
- Felt
- fylt
- Først
- første gang
- Fokus
- etter
- følger
- Til
- skjema
- format
- skjemaer
- fragmentert
- Gratis
- fra
- fullt
- Gevinst
- samle
- samle
- GDPR
- general
- få
- Mål
- god
- større
- Økende
- Guardian
- retningslinjer
- håndtere
- Håndtering
- maskinvare
- Ha
- å ha
- Helse
- Health Care
- helseinformasjon
- Helse tjenester
- helsetjenester
- helsevesenet
- Hjerte
- Hjertefeil
- hjelpe
- her.
- Høy
- svært
- historie
- Hospital
- sykehus
- Hosting
- TIMER
- Hvordan
- HTTPS
- menneskelig
- Hybrid
- i
- Identifikasjon
- identifisere
- Identitet
- if
- bilde
- implementere
- forbedret
- forbedring
- bedre
- in
- Inkludert
- Incorporated
- økt
- industri
- ulikheter
- informasjon
- informasjonsteknologi
- Infrastruktur
- institusjoner
- forsikring
- integrering
- integrasjoner
- Intelligens
- Intelligent
- sammenhengende
- intern
- internasjonalt
- Internet
- Internettilgang
- Interoperabilitet
- inn
- Undersøkelser
- isolert
- IT
- DET ER
- journal
- bare
- Kin
- kunnskap
- lab
- arbeidskraft
- språk
- stor
- Law
- Lover
- ledende
- læring
- Lovlig
- Lengde
- mindre
- gjeld
- Begrenset
- LINK
- literacy
- lasting
- steder
- Logg inn
- Lang
- Se
- ser
- laget
- administrer
- ledelse
- håndbok
- manuelt
- mange
- matchende
- Kan..
- meningsfylt
- Mellomtiden
- målinger
- medisinsk
- medisinering
- medisin
- metode
- metoder
- mHelse
- Gruvedrift
- mindre
- Mote
- modell
- modeller
- mer
- mest
- flere
- mangfold
- navn
- nasjonal
- Trenger
- behov
- nettverk
- nettverk
- neural
- nevrale nettverket
- Ny
- neste
- NIH
- nå
- Antall
- OCR
- OCR-programvare
- of
- tilbudt
- Tilbud
- on
- onboarding
- ONE
- bare
- operatør
- motsetning
- alternativer
- or
- organisasjon
- organisasjoner
- Organisert
- Annen
- vår
- ut
- Utfallet
- utfall
- enn
- samlet
- Spesielt
- pass
- pasient
- pasientbehandling
- pasienter
- perfekt
- utføre
- personlig
- Personlig helse
- ansatte
- lege
- bilde
- Sted
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- politikk
- dårlig
- befolkningen
- mulig
- post-prosessering
- potensiell
- praksis
- praksis
- pre
- Spådommer
- Resepter
- presentere
- forebygge
- Forebygging
- privatliv
- personvernlover
- problemer
- prosess
- prosessering
- Profiler
- program
- progresjon
- ordentlig
- proprietær
- beskytte
- gi
- forutsatt
- tilbydere
- gi
- punsj
- kvalitet
- tilfeldig
- priser
- å nå
- Lese
- sanntids
- motta
- gjenkjenne
- anbefales
- rekord
- poster
- redusere
- Redusert
- reduserer
- redusere
- Redusere medisinsk
- reduksjon
- referanser
- om
- registrering
- Registrering
- regelmessig
- relasjoner
- pålitelig
- gjentatt
- repeterende
- rapporterer
- rapportert
- Rapporter
- krever
- Krav
- forskning
- Ressurser
- REST
- omstrukturere
- resultere
- resulterende
- Avslørt
- anmeldelse
- Belønninger
- Risiko
- regler
- Kjør
- s
- skalerbar
- skanne
- ordningen
- Vitenskap
- screening
- Sekund
- Seksjon
- seksjoner
- sikkerhet
- Sikkerhetstiltak
- Søke
- sensitive
- Tjenester
- sett
- sett
- Kjønn
- delt
- deling
- mangler
- bør
- signert
- signifikant
- dyktig
- litt annerledes
- langsom
- So
- Software
- noen
- sofistikert
- spesifikk
- fart
- bruke
- brukt
- Staff
- stake
- Standard
- Begynn
- Oppstart
- Tilstand
- Stater
- status
- opphold
- Trinn
- Steps
- strategier
- strømlinjeformet
- strukturert
- Studer
- substans
- slik
- Sol
- støtte
- Støtter
- system
- Systemer
- tar
- Talent
- lag
- teknikker
- Technologies
- Teknologi
- mal
- ti
- terminologi
- vilkår
- enn
- Det
- De
- informasjonen
- deres
- Dem
- Der.
- derfor
- Disse
- Tredje
- denne
- selv om?
- Gjennom
- tid
- tidkrevende
- til
- sammen
- tradisjonelle
- Tog
- trent
- Kurs
- Transform
- Transformation
- forsøk
- typen
- forent
- Forente Stater
- up-to-date
- Oppdater
- oppdatert
- us
- bruk
- bruke
- bruk sak
- brukt
- Brukere
- ved hjelp av
- bruke
- benyttes
- Verdifull
- verdi
- verdsatt
- Verdier
- leverandører
- Besøk
- volum
- W
- ønsker
- Avfall
- Vei..
- we
- Hva
- når
- hvilken
- mens
- HVEM
- vil
- med
- Arbeid
- arbeidsflyt
- arbeidsflyt
- arbeidsstyrke
- ennå
- du
- Din
- zephyrnet