Chcesz wyodrębnić dane z formularzy rejestracyjnych pacjentów? Wypróbuj oprogramowanie Nanonets OCR, aby wyodrębnić pola z dokładnością ponad 98%.
Branża medyczna przetwarza duże ilości danych, z których większość jest nieustrukturyzowana i złożona. Osobiste informacje dotyczące zdrowia nie zostały w pełni wykorzystane, ponieważ dostępne dane są fragmentaryczne i odizolowane.
Ale gdyby te dane można było wyodrębnić i odpowiednio uporządkować, aby stworzyć dokładne i wiarygodne informacje, które można by wykorzystać do osiągnięcia celów opieki zdrowotnej w zakresie wczesnego wykrywania, opóźnienia postępu i zapobiegania wielu chorobom, zmniejszenia wysokich i rosnących kosztów opieki zdrowotnej oraz poprawy stanu zdrowia pacjentów komunikację w celu zapewnienia lepszej ogólnej opieki nad pacjentem.
Formularz rejestracji pacjenta i co zawiera?
Karta Rejestracji Pacjenta to dokument wypełniany przez pacjenta, który po raz pierwszy zgłasza się do placówki służby zdrowia. Umożliwia świadczeniodawcom gromadzenie danych osobowych i informacji dotyczących stanu zdrowia przed zarejestrowaniem ich w celu uzyskania zamierzonej opieki.
Treść Formularza Rejestracji Pacjenta będzie się różnić w zależności od instytucji opieki zdrowotnej, ale ogólna treść będzie następująca.
W pierwszej części pyta się o dane pacjenta, w tym jego imię i nazwisko, płeć, datę urodzenia, adres, stan cywilny, dane kontaktowe i numer identyfikacyjny w postaci numeru dowodu osobistego lub paszportu.
Część druga zawiera informacje o osobach, z którymi należy się kontaktować w nagłych przypadkach, o najbliższym krewnym lub opiekunie prawnym małoletniego.
W trzeciej części znajdują się informacje o planie ubezpieczenia pacjenta, w tym nazwa firmy, numer ubezpieczenia i polisa.
W dalszej części znajduje się formularz zgody pacjenta, w tym oświadczenie pacjenta, umowa o zachowaniu poufności i inne prawnie wiążące warunki, które należy podpisać z datą pacjenta.
Dodatkowo dostępne są sekcje zawierające historię medyczną, aktualne leki przyjmowane przez pacjenta, alergie, historię rodzinną, historię uzależnień itp.
A. Ręczne wprowadzanie danych
W tej metodzie operator ręcznie wprowadza informacje z formularza rejestracyjnego pacjenta do bazy danych. Te tradycyjne metody wprowadzania danych zależą od czynników operatora i będą miały więcej wad niż zalet w porównaniu z systemami zautomatyzowanymi.
ZALETY
Nakłady inwestycyjne będą mniejsze pod względem szkolenia operatorów i infrastruktury, ponieważ ręczne wprowadzanie danych nie wymaga wysoko wykwalifikowanego personelu ani zaawansowanego oprogramowania i sprzętu do kompilacji i prezentacji danych.
Wady
Ponieważ dokumentacja medyczna jest dość szczegółowa, ekstrakcja danych zajmuje wiele godzin i może spowodować dodanie błędów do informacji zdrowotnych podczas pisania i obliczeń, w wyniku nieprzestrzegania wytycznych i definicji, a także może skutkować niejednolitością danych. Może to powodować kaskadowe efekty skutkujące złymi diagnozami, błędnymi receptami i niekorzystnymi wynikami dla pacjentów.
Ze względu na złożoność wyodrębnionych danych tradycyjne metody wykorzystują do prognozowania tylko ograniczoną liczbę powszechnie zbieranych zmiennych. Może to powodować fałszywe alarmy i fałszywe alarmy u pacjentów, co może skutkować zmęczeniem czujnością, a klinicznie istotne zdarzenia zostaną pominięte, co prowadzi do złego zarządzania pacjentem.
B. Elektroniczna dokumentacja medyczna (EHR)
EHR przechwytuje dużą ilość danych, które są fragmentaryczne i izolowane w wielu instytucjach opieki zdrowotnej, w tym w szpitalach, przychodniach lekarskich, laboratoriach, aptekach itp.
ZALETY
EHR zmniejszył liczbę błędów popełnianych przez operatora we wprowadzaniu danych, obliczeniach i nieprzestrzeganiu wytycznych i definicji danych, zmniejszając liczbę błędów medycznych. Jakość opieki świadczonej pacjentowi uległa poprawie, czego dowodem jest badanie przeprowadzone wśród lekarzy ze Stanów Zjednoczonych w 2011 roku, które wykazało, że EHR zaalarmował 65% możliwych błędów lekarskich i 62% krytycznych wartości laboratoryjnych, poprawiając ogólną opiekę nad pacjentem o 78%.
Koszty opieki zdrowotnej zostały obniżone dzięki właściwym diagnozom, odpowiednim badaniom i zarządzaniu na podstawie dokładnych prognoz dokonanych przy użyciu technik EHR i głębokiego uczenia się.
Wykorzystanie EHR umożliwiło proces wymiany informacji zdrowotnych (HIE), w ramach którego informacje na poziomie pacjenta są udostępniane różnym organizacjom. Umożliwiło to lekarzom łatwy dostęp do dokumentacji medycznej, gdy pacjenci szukają pomocy medycznej u świadczeniodawców w różnych lokalizacjach.
Wady
Różne instytucje ochrony zdrowia mają nieco inne formaty prezentacji danych. Tymczasem wytyczne się różnią, a diagnozy dokonane na podstawie Międzynarodowej Klasyfikacji Chorób (ICD) mogą dodać przypadkowe błędy do prognoz EHR. Dlatego brak jednolitej terminologii, architektury systemu i indeksowania może zmniejszyć oczekiwane korzyści z EHR.
EHR wiąże się z wysokimi kosztami uruchomienia sprzętu i szkolenia operatorów, które mogą być zmienne ze względu na nierówności użytkowników w zakresie znajomości obsługi komputera i obsługi baz danych.
Poufność i bezpieczeństwo wrażliwych informacji pacjentów są zagrożone, ponieważ gromadzone są duże ilości danych, a odpowiednie środki bezpieczeństwa nie są stosowane.
C. Podejścia hybrydowe
Ponieważ informacje dostępne w EHR mają postać niestandardowych kodów i struktur, transformacja i ładowanie danych zdrowotnych, takie jak dynamiczne ETL (ekstrakcja, transformacja i ładowanie), weszło do praktyki w celu restrukturyzacji i przekształcenia danych EHR do wspólnego formatu i standardowe terminologie w celu zharmonizowania różnych organizacji i sieci danych badawczych.
Nanonets to oprogramowanie OCR oparte na sztucznej inteligencji (skarga RODO i SOC2), które może zautomatyzować medycynę przetwarzanie dokumentów z przepływami pracy bez kodu.
Nanonets mogą zautomatyzować wiele etapów przetwarzania dokumentów medycznych, w tym:
przesyłanie dokumentów, ekstrakcja danych, analiza danych (czyszczenie danych, formatowanie, konwersja), zatwierdzenia i archiwizacja dokumentów.
Nanonets spełnia Twoje specyficzne wymagania, a będąc platformą całkowicie pozbawioną kodu, może być używany przez każdego w organizacji.
Zobaczmy, jak możesz go użyć do wyodrębnienia danych z formularzy rejestracji medycznej.
Po pierwsze, aby go użyć, utwórz darmowe konto w Nanonets lub zaloguj się na swoje konto.
Wybierz niestandardowy model OCR. Aby wyszkolić tego modela, będziesz musiał dostarczyć dziesięć raportów medycznych.
Dlaczego muszę to zrobić? Dostarczenie dziesięciu dokumentów medycznych pomoże ci wyszkolić sztuczną inteligencję, aby skutecznie rozpoznawała twój dokument.
Po przeszkoleniu możesz teraz skonfigurować reguły formatowania danych. Możesz zmienić liczbę zer lub wyszukać wartość w bazie danych i nie tylko dzięki tym regułom bez kodu.
Kolejnym krokiem jest wyeksportowanie i wybranie sposobu eksportu danych z raportów medycznych. Zapoznaj się z opcjami lub wybierz integrację i podłącz ją bezpośrednio do systemu EHR w służbie zdrowia.
Chcesz zrobić więcej? Umów się na rozmowę z naszymi ekspertami ds. sztucznej inteligencji, podczas której możesz wyjaśnić nam swój przypadek użycia, a my skonfigurujemy dla Ciebie przepływy pracy.
Dlaczego Nanonets?
Nanonets to inteligentna platforma OCR. Nie potrzebuje szablonu do identyfikacji tekstu z formularzy rejestracji pacjentów. Może łatwo zidentyfikować tekst z nierozpoznanego dokumentu.
Jest łatwy w użyciu, można go skonfigurować w 1 dzień i zapewnia ponad 99% dokładność podczas ekstrakcji danych.
Ale poza zwykłymi funkcjami OCR, oto co wyróżnia Nanonets:
Niezrównane przetwarzanie obrazu
Formularze rejestracji pacjentów mogą mieć różne formaty dla różnych instytucji zdrowotnych. Nanonet może obsłużyć ekstrakcję danych z dowolnego dokumentu lub obrazu, co na początek nie jest idealne. Dzięki zaawansowanemu przetwarzaniu wstępnemu i końcowemu platforma może prostować, zmieniać orientację, obracać, przycinać i wykonywać rozmyte dopasowywanie, dzięki czemu za każdym razem otrzymujesz dokładne dane z formularzy rejestracyjnych.
Najlepszy w swojej klasie OCR
Nanonety mogą wydobywać dane z Twojej dokumentacji medycznej z ponad 98% dokładnością. Może wykryć ponad 40 języków i obsługuje niestandardową obsługę OCR.
Potężne integracje
Możesz łatwo zautomatyzować wprowadzanie danych do swoich systemów za pomocą Nanonets. Skanuj swoje dokumenty i aktualizuj profile pacjentów w ponad 500 oprogramowaniu biznesowym w czasie rzeczywistym dzięki integracji Nanonets.
Zautomatyzowane, konfigurowalne przepływy pracy
Zautomatyzuj sprawdzanie dokumentów, wprowadzanie pacjentów, formatowanie danych, wzbogacanie danych, gromadzenie raportów medycznych, synchronizację danych, dopasowywanie dokumentów i nie tylko dzięki przepływom pracy bez kodu. Po prostu wpisz swoje zasady i ustaw tryb autopilota.
I więcej. Nanonets można dostosować do własnych potrzeb i oferuje oprogramowanie OCR z białą etykietą oraz opcje hostingu na miejscu lub w chmurze.
Potrzebujesz wyodrębnić dane z formularzy rejestracyjnych pacjentów?
Jeśli tak, udaj się do Nanonets or umów się na rozmowę z naszym zespołem.
Technologia
Systemy zarządzania informacjami zdrowotnymi korzystające z EHR wymagają kosztownych połączeń sieciowych z szybkim, niezawodnym dostępem do Internetu, sprzętu i oprogramowania. Ze względu na wysokie koszty początkowe i niedostępność niedrogich i skutecznych technologii, wdrażanie metod zautomatyzowanej ekstrakcji danych opartych na sztucznej inteligencji będzie tylko spójnym programem w niektórych organizacjach.
Własność danych
Przy istniejących relacjach konkurencyjnych między świadczeniodawcami pojawiają się problemy związane z rodzajem i ilością wymienianych informacji. Udostępniane informacje zastrzeżone są ograniczone do zasady „tylko do odczytu” przez dostawców technologii. W związku z tym aktualne informacje nie będą dostępne.
Obawy dotyczące prywatności pacjentów
Ponieważ zajmujemy się osobistymi informacjami zdrowotnymi, udostępnianie informacji między organizacjami odbywa się wyłącznie w celu zapewnienia opieki nad pacjentem zgodnie z przepisami dotyczącymi prywatności. Zobowiązania prawne są powiązane, aby zapobiec bezprawnemu ujawnianiu informacji; dlatego ryzyko szkód w wymianie danych powinno zawsze przeważać nad potencjalnymi korzyściami.
A. Poprawiona dokładność danych
Zamiast powolnych, podatnych na błędy tradycyjnych metod wprowadzania danych, które marnują cenny talent pracowników, zautomatyzowana ekstrakcja danych zapewnia większą dokładność przy wielokrotnym użyciu.
Ponieważ ekstrakcja danych z EHR i wolnych tekstów jest włączana do technik głębokiego uczenia się, dokonywane są ważne i dokładne prognozy dotyczące rozbieżnych dziedzin opieki zdrowotnej, dotyczące jakości i wyników opieki oraz wykorzystania zasobów. Wiarygodne i dokładne informacje pomogą w postawieniu prawidłowej diagnozy i odpowiednim leczeniu, poprawiając wyniki leczenia pacjentów.
B. Zwiększona wydajność
Zautomatyzowane systemy połączą fragmentaryczne i odizolowane informacje o stanie zdrowia, które nie zostały jeszcze w pełni wykorzystane, w ustrukturyzowaną formę, poprawiając skuteczność i efektywność świadczonej opieki.
Badanie przeprowadzone w 2016 roku wykazało, że analitycy danych spędzają tylko 20% godzin pracy na analizie danych, podczas gdy resztę czasu poświęcają na gromadzenie i wyodrębnianie danych. Zautomatyzowana ekstrakcja danych zmniejsza siłę roboczą i czas marnowany na ręczną, podatną na błędy ekstrakcję danych i kieruje ich w celu poprawy opieki nad pacjentem.
C. Lepsza opieka nad pacjentem
Ludzie będą mieli dostęp do placówek opieki zdrowotnej z różnych lokalizacji. W związku z tym połączony i zautomatyzowany system zapewni podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną jasny obraz stanu pacjenta, co umożliwi spójne i skuteczne zarządzanie. 30-50% lekarzy w Stanach Zjednoczonych zgłosiło, że systemy elektroniczne są korzystne w zapewnianiu zalecanej opieki i odpowiednich badań oraz umożliwiają dobrą komunikację z pacjentem poprzez lepszą ogólną opiekę nad pacjentem w 78% badanej populacji.
D. Redukcja kosztów
Ponieważ rekordy pacjentów zawierają wiele danych z różnych dziedzin, ręczne wprowadzanie danych będzie czasochłonne i kosztowne, a błędne wyniki będą źle oceniane. Chociaż zautomatyzowana ekstrakcja danych wiąże się z wysokimi kosztami początkowymi, w dłuższej perspektywie obniżenie kosztów można osiągnąć, gdy regularne, powtarzalne czynności pochłaniające ludzką pracę można zautomatyzować w celu uzyskania ustrukturyzowanych i dokładnych danych i prognoz.
W przeciwieństwie do izolowanego gromadzenia danych, zautomatyzowana ekstrakcja i kompilacja danych zapewnią centralnie kontrolowane bazy danych z osobistymi informacjami zdrowotnymi, które będą mogły być wykorzystywane przez wielu świadczeniodawców opieki zdrowotnej, zmniejszając koszty powielania danych.
E. Usprawniony przepływ pracy i podejmowanie decyzji
EHR oparta na zasobach Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) i metodach głębokiego uczenia może zapewnić dokładne przewidywania zdarzeń medycznych w wielu ośrodkach. Prognozy dotyczą wskaźników śmiertelności, ponownych przyjęć, długości pobytu w szpitalu itp., co pomoże w zarządzaniu dostępnymi zasobami w celu zaspokojenia zapotrzebowania. Nieustrukturyzowane/częściowo ustrukturyzowane dane wyodrębnione z formularza rejestracyjnego pacjenta mogą być wykorzystane do identyfikacji skutków i niedociągnięć leczenia i chorób współistniejących oraz do określenia oczekiwanego wyniku u pacjenta z określonym schorzeniem.
Referencje:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF i Sun, J. (2016). Wykorzystanie rekurencyjnych modeli sieci neuronowych do wczesnego wykrywania początku niewydolności serca. Journal of American Medical Informatics Association, 24(2), 361-370. Połączyć: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T. i Shekelle, PG (2012). Technologia informacji o zdrowiu: Zaktualizowany systematyczny przegląd z naciskiem na sensowne wykorzystanie. Annals of Internal Medicine, 156(1), 48-54. Połączyć: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM i Leff, B. (2018). Stan nauki o stosowaniu cyfrowych technologii medycznych w leczeniu chorób przewlekłych. JMIR mZdrowie i uZdrowie, 6(4), e107. Połączyć: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J., Patel, V., Jamoom, EW i Furukawa, MF (2014). Korzyści kliniczne wynikające z korzystania z elektronicznej dokumentacji medycznej: ustalenia krajowe. Health Services Research, 49(1 Pt 2), 392-404. Połączyć: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … & Sundberg, P. (2018). Skalowalne i dokładne głębokie uczenie się z elektroniczną dokumentacją medyczną. NPJ Medycyna cyfrowa, 1(1), 1-10. Połączyć: https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1
- Savova, GK, Masanz, JJ, Ogren, PV, Zheng, J., Sohn, S., Kipper-Schuler, KC i Chute, CG (2010). System analizy tekstu klinicznego i ekstrakcji wiedzy Mayo (cTAKES): architektura, ocena komponentów i aplikacje. Journal of American Medical Informatics Association, 17(5), 507-513. Połączyć: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Terry, NP (2012). Ochrona prywatności pacjentów w dobie Big Data. Przegląd Prawa UMKC, 81, 385. Link: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Kamizelka, JR i Gamm, LD (2011). Wymiana informacji zdrowotnych: ciągłe wyzwania i nowe strategie. Journal of American Medical Informatics Association, 17(3), 288-294. Połączyć: https://doi.org/10.1136/jamia.2010.003673
- Ong, TC, Kahn, MG, Kwan, BM, Yamashita, T., Brandt, E., Hosokawa, P., Uhrich, C. i Schilling, LM (2017). Dynamic-ETL: hybrydowe podejście do ekstrakcji, transformacji i ładowania danych dotyczących zdrowia. BMC Informatyka medyczna i podejmowanie decyzji, 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. i Hellström, PM (2022). Zautomatyzowana ekstrakcja danych z elektronicznej dokumentacji medycznej: Ważność eksploracji danych do budowy baz danych badań pod kątem kwalifikacji do gastroenterologicznych badań klinicznych. Upsala Journal of Medical Sciences, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoAiStream. Analiza danych Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
- Kupuj i sprzedawaj akcje spółek PRE-IPO z PREIPO®. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- :ma
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- ][P
- $W GÓRĘ
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- O nas
- nadużycie
- dostęp
- Stosownie
- Konto
- precyzja
- dokładny
- Osiągać
- osiągnięty
- w poprzek
- zajęcia
- Dodaj
- adres
- zaawansowany
- Zalety
- niekorzystny
- przystępne
- wiek
- Umowa
- AI
- Alarm
- Alergie
- dopuszczać
- zawsze
- amerykański
- wśród
- ilość
- an
- analiza
- analitycy
- i
- i infrastruktura
- każdy
- ktoś
- osobno
- Zastosowanie
- aplikacje
- podejście
- awanse
- właściwy
- Zatwierdzenia
- architektura
- SĄ
- sztuczny
- sztuczna inteligencja
- AS
- Wsparcie
- powiązany
- Stowarzyszenie
- At
- zautomatyzować
- zautomatyzowane
- autopilot
- dostępny
- na podstawie
- podstawa
- BE
- być
- zanim
- jest
- korzystny
- Korzyści
- pomiędzy
- Duży
- Big Data
- wiążący
- przynieść
- biznes
- ale
- by
- wezwanie
- CAN
- kapitał
- przechwytuje
- który
- nieść
- walizka
- Spowodować
- Centra
- wyzwania
- zmiana
- chen
- klasyfikacja
- Sprzątanie
- jasny
- Kliniczne
- Badania kliniczne
- Chmura
- Cloud Hosting
- kolekcja
- COM
- jak
- wspólny
- powszechnie
- Komunikacja
- sukcesy firma
- w porównaniu
- konkurencyjny
- skarga
- całkowicie
- kompleks
- kompleksowość
- składnik
- komputer
- Obawy
- warunek
- Warunki
- poufność
- Skontaktuj się
- połączenia
- zgoda
- zgodny
- skonstruować
- skontaktuj się
- zawiera
- treść
- kontrolowanych
- Konwersja
- skorygowania
- Koszty:
- redukcja kosztów
- Koszty:
- mógłby
- Stwórz
- stworzony
- krytyczny
- wole
- Aktualny
- zwyczaj
- konfigurowalny
- DAI
- dane
- analiza danych
- wzbogacenie danych
- wprowadzanie danych
- Wymiana danych
- data mining
- Baza danych
- Bazy danych
- Data
- dzień
- decyzja
- głęboko
- głęboka nauka
- opóźnienie
- dostarczyć
- Kreowanie
- szczegółowe
- detale
- Wykrywanie
- Ustalać
- różnić się
- różne
- cyfrowy
- IT dla zdrowia i fitness
- bezpośrednio
- ujawnienie
- choroby
- do
- dokument
- dokumenty
- robi
- Nie
- domeny
- zrobić
- z powodu
- podczas
- dynamiczny
- e
- Wcześnie
- z łatwością
- łatwo
- Efektywne
- skuteczność
- ruchomości
- efektywność
- skutecznie
- Elektroniczny
- Elektroniczna rejestracja zdrowia
- kwalifikowalność
- nagły wypadek
- Pracownik
- włączony
- Umożliwia
- wzmacniać
- wzmocnione
- wzmocnienie
- zapewnia
- wejście
- Błędy
- itp
- Eter (ETH)
- ewaluację
- Parzyste
- wydarzenia
- Każdy
- wymiana
- Przede wszystkim system został opracowany
- spodziewany
- eksperci
- Wyjaśniać
- odkryj
- eksport
- wyciąg
- ekstrakcja
- udogodnienia
- Łatwość
- Czynniki
- Brak
- fałszywy
- członków Twojej rodziny
- FAST
- zmęczenie
- Korzyści
- Łąka
- wypełniony
- i terminów, a
- pierwszy raz
- Skupiać
- następujący
- następujący sposób
- W razie zamówieenia projektu
- Nasz formularz
- format
- formularze
- rozdrobniony
- Darmowy
- od
- pełny
- Wzrost
- zbierać
- zebranie
- `RODO
- Ogólne
- otrzymać
- Gole
- dobry
- większy
- Rozwój
- opiekun
- wytyczne
- uchwyt
- Prowadzenie
- sprzęt komputerowy
- Have
- mający
- Zdrowie
- Opieka zdrowotna
- informacje o zdrowiu
- służba zdrowia
- opieki zdrowotnej
- przemysł medyczny
- Serce
- Niewydolność serca
- pomoc
- tutaj
- Wysoki
- wysoko
- historia
- Szpital
- szpitale
- Hosting
- GODZINY
- W jaki sposób
- HTTPS
- człowiek
- Hybrydowy
- i
- Identyfikacja
- zidentyfikować
- tożsamość
- if
- obraz
- wykonawczych
- ulepszony
- poprawa
- poprawy
- in
- Włącznie z
- Rejestrowy
- wzrosła
- przemysł
- Nierówności
- Informacja
- technologia informacyjna
- Infrastruktura
- instytucje
- ubezpieczenie
- integracja
- integracje
- Inteligencja
- Inteligentny
- połączone
- wewnętrzny
- na świecie
- Internet
- dostęp do Internetu
- Interoperacyjność
- najnowszych
- Dochodzenia
- odosobniony
- IT
- JEGO
- dziennik
- właśnie
- Ród
- wiedza
- laboratorium
- praca
- Języki
- duży
- Prawo
- Laws
- prowadzący
- nauka
- Regulamin
- Długość
- mniej
- zadłużenie
- Ograniczony
- LINK
- umiejętność czytania i pisania
- załadunek
- lokalizacji
- Zaloguj Się
- długo
- Popatrz
- poszukuje
- zrobiony
- zarządzanie
- i konserwacjami
- podręcznik
- ręcznie
- wiele
- dopasowywanie
- Może..
- wymowny
- W międzyczasie
- środków
- medyczny
- lek
- lekarstwo
- metoda
- metody
- mHealth
- Górnictwo
- moll
- Moda
- model
- modele
- jeszcze
- większość
- wielokrotność
- wielość
- Nazwa
- narodowy
- Potrzebować
- wymagania
- sieć
- sieci
- Nerwowy
- sieci neuronowe
- Nowości
- Następny
- NIH
- już dziś
- numer
- OCR
- Oprogramowanie OCR
- of
- oferowany
- Oferty
- on
- Wprowadzenie
- ONE
- tylko
- operator
- przeciwny
- Opcje
- or
- organizacja
- organizacji
- Zorganizowany
- Inne
- ludzkiej,
- na zewnątrz
- Wynik
- wyniki
- koniec
- ogólny
- szczególny
- paszport
- pacjent
- opieka nad pacjentem
- pacjenci
- doskonały
- wykonać
- osobisty
- Zdrowie osobiste
- Personel
- lekarz
- obraz
- Miejsce
- Platforma
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- polityka
- biedny
- populacja
- możliwy
- przetwarzanie końcowe
- potencjał
- praktyka
- praktyki
- dla
- Przewidywania
- Recepty
- teraźniejszość
- zapobiec
- Zapobieganie
- prywatność
- przepisy dotyczące prywatności
- problemy
- wygląda tak
- przetwarzanie
- profile
- Program
- progresja
- właściwy
- własność
- ochrony
- zapewniać
- pod warunkiem,
- dostawców
- że
- dziurkacz
- jakość
- przypadkowy
- ceny
- dosięgnąć
- Czytaj
- w czasie rzeczywistym
- otrzymać
- rozpoznać
- Zalecana
- rekord
- dokumentacja
- zmniejszyć
- Zredukowany
- zmniejsza
- redukcja
- Zmniejszenie medyczne
- redukcja
- referencje
- w sprawie
- rejestracji
- Rejestracja
- regularny
- relacje
- rzetelny
- powtórzony
- powtarzalne
- raport
- Zgłoszone
- Raporty
- wymagać
- wymagania
- Badania naukowe
- Zasoby
- REST
- restrukturyzacji
- dalsze
- wynikły
- Ujawnił
- przeglądu
- Nagrody
- Ryzyko
- reguły
- run
- s
- skalowalny
- skanować
- schemat
- nauka
- pokaz
- druga
- Sekcja
- działy
- bezpieczeństwo
- Środki bezpieczeństwa
- Szukajcie
- wrażliwy
- Usługi
- zestaw
- Zestawy
- Seks
- shared
- dzielenie
- niedociągnięcia
- powinien
- podpisana
- znaczący
- wykwalifikowany
- trochę inny
- powolny
- So
- Tworzenie
- kilka
- wyrafinowany
- specyficzny
- prędkość
- wydać
- spędził
- Personel
- stawka
- standard
- początek
- Uruchomienie
- Stan
- Zjednoczone
- Rynek
- pobyt
- Ewolucja krok po kroku
- Cel
- strategie
- usprawniony
- zbudowany
- Badanie
- substancja
- taki
- Niedz
- wsparcie
- podpory
- system
- systemy
- trwa
- Talent
- zespół
- Techniki
- Technologies
- Technologia
- szablon
- dziesięć
- terminologia
- REGULAMIN
- niż
- że
- Połączenia
- Informacje
- ich
- Im
- Tam.
- w związku z tym
- Te
- Trzeci
- to
- chociaż?
- Przez
- czas
- czasochłonne
- do
- razem
- tradycyjny
- Pociąg
- przeszkolony
- Trening
- Przekształcać
- Transformacja
- Próby
- rodzaj
- Zjednoczony
- United States
- nowomodny
- Aktualizacja
- zaktualizowane
- us
- Stosowanie
- posługiwać się
- przypadek użycia
- używany
- Użytkownicy
- za pomocą
- wykorzystać
- wykorzystany
- Cenny
- wartość
- wyceniane
- Wartości
- sprzedawców
- Wizyty
- Tom
- W
- chcieć
- Marnotrawstwo
- Droga..
- we
- Co
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- który
- Podczas
- KIM
- będzie
- w
- Praca
- workflow
- przepływów pracy
- Siła robocza
- jeszcze
- ty
- Twój
- zefirnet