Вы хотите извлечь данные из регистрационных форм пациентов? Попробуйте программное обеспечение Nanonets OCR для извлечения полей с точностью более 98%+.
Отрасль здравоохранения обрабатывает большое количество данных, большая часть которых неструктурирована и сложна. Личная медицинская информация не использовалась в полной мере, поскольку имеющиеся данные фрагментарны и изолированы.
Но если бы эти данные можно было правильно извлечь и систематизировать для создания точной и надежной информации, которую можно было бы использовать для достижения целей здравоохранения по раннему выявлению, замедлению прогрессирования и предотвращению множества заболеваний, снижению высоких и растущих затрат на здравоохранение и улучшению состояния пациентов. общение для обеспечения улучшенного ухода за пациентами в целом.
Регистрационная форма пациента и что она содержит?
Регистрационная форма пациента – это документ, который заполняет пациент, впервые обращающийся в медицинское учреждение. Это позволяет поставщикам медицинских услуг собирать личную информацию и информацию, связанную со здоровьем, прежде чем регистрировать их для получения предполагаемого лечения.
Содержание регистрационной формы пациента будет варьироваться в зависимости от учреждения здравоохранения, но общее содержание будет следующим.
В первом разделе запрашиваются данные пациента, включая его имя, пол, дату рождения, адрес, семейное положение, контактную информацию и идентификационный номер в форме национального удостоверения личности или номера паспорта.
Второй раздел содержит информацию о персонале, с которым необходимо связаться в случае чрезвычайной ситуации, ближайших родственниках или законном опекуне несовершеннолетнего.
Третий раздел содержит информацию о схеме страхования пациента, включая название компании, номер страховки и полис.
В следующем разделе приведена форма согласия пациента, включая декларацию пациента, соглашение о конфиденциальности и другие юридически обязывающие условия, которые должны быть подписаны с указанием даты пациента.
Кроме того, есть разделы, содержащие историю болезни, текущие лекарства, которые принимает пациент, аллергии, семейный анамнез, историю злоупотребления психоактивными веществами и т. д.
А. Ручной ввод данных
В этом методе оператор вручную вводит информацию из регистрационной формы пациента в базу данных. Эти традиционные методы ввода данных зависят от факторов оператора и имеют больше недостатков, чем преимуществ по сравнению с автоматизированными системами.
Плюсы
Капитальные затраты будут меньше с точки зрения обучения операторов и инфраструктуры, поскольку ручной ввод данных не требует высококвалифицированного персонала и сложного программного и аппаратного обеспечения для сбора и представления данных.
Минусы
Поскольку медицинские записи достаточно подробны, извлечение данных занимает несколько часов и может привести к ошибкам в медицинской информации при вводе и расчетах из-за несоблюдения руководящих принципов и определений, а также может привести к неоднородности данных. Это может вызвать каскадные эффекты, приводящие к плохой диагностике, ошибочным назначениям и неблагоприятным исходам для пациентов.
Из-за сложности извлеченных данных традиционные методы используют для прогнозов только ограниченное количество обычно собираемых переменных. Это может привести к ложным срабатываниям и ложным тревогам у пациентов, что может привести к утомлению бдительности, а клинически значимые события будут упущены, что приведет к плохому лечению пациентов.
B. Электронные медицинские карты (EHR)
EHR фиксирует большой объем данных, которые фрагментированы и изолированы во многих медицинских учреждениях, включая больницы, поликлиники, лаборатории, аптеки и т. д.
Плюсы
EHR уменьшил количество ошибок на уровне оператора при вводе данных, расчетах и несоблюдении руководящих принципов и определений данных, что уменьшило количество медицинских ошибок. Качество помощи, предоставляемой пациенту, улучшилось, о чем свидетельствует исследование, проведенное среди врачей США в 2011 году, которое показало, что EHR предупреждает 65% возможных ошибок при лечении и 62% критических лабораторных значений, улучшая общий уход за пациентами на 78%.
Затраты на здравоохранение были снижены за счет правильной диагностики, соответствующих исследований и управления в соответствии с точными прогнозами, сделанными с использованием EHR и методов глубокого обучения.
Использование EHR сделало возможным процесс обмена медицинской информацией (HIE), при котором информация о пациентах распределяется между различными организациями. Это обеспечило легкий доступ практикующих врачей к своим медицинским записям, когда пациенты обращаются за медицинской помощью к поставщикам медицинских услуг в разных местах.
Минусы
Разные учреждения здравоохранения имеют немного разные форматы представления данных. Между тем, рекомендации различаются, и диагнозы, сделанные с помощью Международной классификации болезней (МКБ), могут добавлять случайные ошибки к прогнозам ЭУЗ. Следовательно, отсутствие единой терминологии, системной архитектуры и индексации может снизить ожидаемые преимущества от ЭУЗ.
EHR связана с высокими начальными затратами на оборудование и обучение операторов, которые могут варьироваться из-за неравенства пользователей в компьютерной грамотности и работе с базами данных.
Конфиденциальность и безопасность конфиденциальной информации пациентов находятся под угрозой, поскольку собирается большой объем данных, а надлежащие меры безопасности отсутствуют.
С. Гибридные подходы
Поскольку информация, доступная в EHR, представлена в виде нестандартных кодов и структур, методы преобразования и загрузки данных о здоровье, такие как Dynamic ETL (извлечение, преобразование и загрузка), стали применяться для реструктуризации и преобразования данных EHR в общий формат. и стандартные термины для согласования между различными организациями и исследовательскими сетями данных.
Nanonets — это программное обеспечение OCR на основе искусственного интеллекта (жалоба GDPR и SOC2), которое может автоматизировать медицинские обработка документов с рабочими процессами без кода.
Nanonets может автоматизировать несколько этапов обработки медицинских документов, включая:
загрузка документов, извлечение данных, обработка данных (очистка данных, форматирование, преобразование), утверждения и архивирование документов.
Nanonets соответствует вашим конкретным требованиям и, будучи платформой без кода, может использоваться любым сотрудником организации.
Давайте, как вы можете использовать его для извлечения данных из медицинских регистрационных форм.
Во-первых, чтобы использовать его, создать бесплатную учетную запись на Nanonets или войдите в свой аккаунт.
Выберите пользовательскую модель OCR. Чтобы обучить эту модель, вам нужно будет предоставить десять медицинских заключений.
Зачем мне это делать? Предоставление десяти медицинских документов поможет вам обучить ИИ эффективно распознавать ваш документ.
После обучения вы можете настроить правила для форматирования данных. Вы можете изменить количество нулей или найти значение в базе данных и многое другое с помощью этих правил без кода.
Следующим шагом является экспорт и выбор способа экспорта данных из ваших медицинских отчетов. Изучите варианты или выберите интеграцию и подключите ее напрямую к вашей системе электронных медицинских карт.
Нужно сделать больше? Свяжитесь с нашими экспертами по искусственному интеллекту, чтобы объяснить нам свой вариант использования, и мы настроим для вас рабочие процессы.
Почему нанонцы?
Nanonets — это интеллектуальная платформа OCR. Ему не нужен шаблон для идентификации текста из регистрационных форм пациентов. Он может легко идентифицировать текст из нераспознанного документа.
Он прост в использовании, настраивается за 1 день и обеспечивает точность 99%+ при извлечении данных.
Но помимо обычных функций OCR, вот что отличает Nanonets:
Непревзойденная обработка изображений
Бланки регистрации пациентов могут иметь различный формат для разных медицинских учреждений. Nanonets может обрабатывать извлечение данных из любого документа или изображения, что не идеально для начала. Благодаря расширенной предварительной и последующей обработке платформа может выравнивать, переориентировать, поворачивать, обрезать и выполнять нечеткое сопоставление, поэтому вы каждый раз получаете точные данные из своих регистрационных форм.
Лучшее в своем классе распознавание символов
Nanonets могут извлекать данные из вашего медицинского документа с точностью более 98%. Он может обнаруживать более 40+ языков и поддерживает настраиваемую поддержку OCR.
Мощные интеграции
Вы можете легко автоматизировать ввод данных в свои системы с помощью Nanonets. Сканируйте свои документы и обновляйте профили пациентов в более чем 500 бизнес-приложениях в режиме реального времени с помощью интеграции Nanonets.
Автоматизированные настраиваемые рабочие процессы
Автоматизируйте проверку документов, регистрацию пациентов, форматирование данных, обогащение данных, сбор медицинских отчетов, синхронизацию данных, сопоставление документов и многое другое с помощью рабочих процессов без кода. Просто введите свои правила и включите режим автопилота.
И более. Nanonets настраивается в соответствии с вашими потребностями и предлагает программное обеспечение OCR с белой этикеткой, а также варианты локального или облачного хостинга.
Вам нужно извлечь данные из регистрационных форм пациентов?
Если это так, отправляйтесь в Нанонец or запланируйте звонок с нашей командой.
Технологии
Системы управления медицинской информацией, использующие EHR, требуют дорогостоящих сетевых подключений с высокоскоростным, надежным доступом в Интернет, аппаратным и программным обеспечением. Из-за высоких начальных затрат и отсутствия доступных и эффективных технологий внедрение методов автоматического извлечения данных на основе искусственного интеллекта будет последовательной программой только в некоторых организациях.
Собственность данных
При существующих конкурентных отношениях между поставщиками медицинских услуг возникают проблемы, связанные с типом и объемом обмениваемой информации. Совместно используемая конфиденциальная информация ограничена поставщиками технологий только для чтения. Поэтому актуальная информация будет недоступна.
Проблемы конфиденциальности пациентов
Поскольку речь идет о личной медицинской информации, обмен информацией между организациями осуществляется только для ухода за пациентами в соответствии с законами о конфиденциальности. Юридические обязательства связаны с предотвращением незаконного раскрытия информации; поэтому риск ущерба при обмене данными всегда должен перевешивать потенциальное вознаграждение.
А. Повышение точности данных
В отличие от медленных и подверженных ошибкам традиционных методов ввода данных, которые тратят впустую ценные таланты сотрудников, автоматическое извлечение данных обеспечивает большую точность при повторном использовании.
Поскольку извлечение данных из EHR и бесплатных текстов включено в методы глубокого обучения, в различных областях здравоохранения делаются достоверные и точные прогнозы в отношении качества и результатов лечения и использования ресурсов. Надежная и точная информация поможет в правильной диагностике и надлежащем лечении, улучшая результаты лечения пациентов.
Б. Повышение эффективности
Автоматизированные системы объединят разрозненную и разрозненную личную информацию о состоянии здоровья, потенциал которой еще предстоит использовать в полной мере, в структурированную форму, повышающую эффективность и действенность предоставляемой помощи.
Исследование, проведенное в 2016 году, показало, что аналитики данных тратят только 20% своего рабочего времени на анализ данных, а остальное время уходит на сбор и извлечение данных. Автоматическое извлечение данных сокращает рабочую силу и время, затрачиваемое на ручное извлечение данных, подверженное ошибкам, и направляет их на улучшение ухода за пациентами.
C. Улучшенный уход за пациентами
Люди будут получать доступ к медицинским учреждениям из разных мест. Таким образом, взаимосвязанная и автоматизированная система предоставит поставщикам медицинских услуг четкую картину состояния пациента, и может быть предложено последовательное и эффективное лечение. 30–50 % врачей США сообщили, что электронные системы полезны для предоставления рекомендуемой помощи и соответствующих исследований и обеспечивают хорошее общение с пациентами за счет улучшения общего ухода за пациентами у 78 % исследуемой популяции.
D. Снижение затрат
Поскольку записи пациентов содержат множество данных по разным областям, ручной ввод данных будет трудоемким и дорогостоящим с плохо оцененным ошибочным результатом. Несмотря на то, что автоматическое извлечение данных имеет высокие начальные затраты, в долгосрочной перспективе снижение затрат может быть достигнуто за счет автоматизации регулярных повторяющихся действий, требующих человеческого труда, для получения структурированных и точных данных и прогнозов.
В отличие от изолированного сбора данных, автоматизированное извлечение и компиляция данных обеспечит централизованно управляемые базы данных личной медицинской информации, которые могут использоваться многими поставщиками медицинских услуг, что снижает затраты на дублирование данных.
E. Оптимизация рабочего процесса и принятия решений
EHR на основе ресурсов Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) и методов глубокого обучения может обеспечить точные прогнозы медицинских событий в нескольких центрах. Делаются прогнозы по уровню смертности, повторным госпитализациям, продолжительности пребывания в больнице и т. д., что поможет управлять имеющимися ресурсами для удовлетворения спроса. Неструктурированные/полуструктурированные данные, извлеченные из регистрационной формы пациента, можно использовать для выявления эффектов и недостатков лечения и сопутствующих заболеваний, а также для определения ожидаемого результата у пациента с конкретным заболеванием.
Ссылки:
- Чой, Э., Шютц, А., Стюарт, В.Ф., и Сан, Дж. (2016). Использование моделей рекуррентных нейронных сетей для раннего выявления начала сердечной недостаточности. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики, 24(2), 361-370. Связь: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Джонс, С.С., Рудин, Р.С., Перри, Т., и Шекелле, П.Г. (2012). Информационные технологии здравоохранения: обновленный систематический обзор с упором на конструктивное использование. Анналы внутренней медицины, 156 (1), 48-54. Связь: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Харрази, Х., Анзальди, Л.Дж., Эрнандес, Л., Дэвисон, А., Бойд, К.М., и Лефф, Б. (2018). Состояние науки о применении цифровых медицинских технологий для лечения хронических состояний. JMIR mHealth и uHealth, 6(4), e107. Связь: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- Кинг, Дж., Патель, В., Джамум, Э.В., и Фурукава, М.Ф. (2014). Клинические преимущества использования электронных медицинских карт: национальные данные. Health Services Research, 49 (1 часть 2), 392-404. Связь: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Райкомар, А., Орен, Э., Чен, К., Дай, А.М., Хаджадж, Н., Хардт, М., … и Сандберг, П. (2018). Масштабируемое и точное глубокое обучение с электронными медицинскими картами. Цифровая медицина NPJ, 1(1), 1-10. Связь: https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1
- Савова, Г.К., Масанц, Дж.Дж., Огрен, П.В., Чжэн, Дж., Сон, С., Киппер-Шулер, К.С., и Чут, К.Г. (2010). Mayo Clinical Text Analysis and Knowledge Extraction System (cTAKES): архитектура, оценка компонентов и приложения. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики, 17(5), 507-513. Связь: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Терри, Н.П. (2012). Защита конфиденциальности пациентов в эпоху больших данных. UMKC Law Review, 81, 385. Ссылка: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Вест, младший, и Гамм, Л.Д. (2011). Обмен медицинской информацией: постоянные проблемы и новые стратегии. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики, 17(3), 288-294. Связь: https://doi.org/10.1136/jamia.2010.003673
- Онг, Т.К., Кан, М.Г., Кван, Б.М., Ямасита, Т., Брандт, Э., Хосокава, П., Урих, К., и Шиллинг, Л.М. (2017). Dynamic-ETL: гибридный подход к извлечению, преобразованию и загрузке данных о состоянии здоровья. BMC Медицинская информатика и принятие решений, 17(1). https://doi.org/10.1186/s12911-017-0532-3
- Джозеф, Н., Линдблад, И., Закер, С., Эльфверссон, С., Альбинзон, М., Одегард, О., Хантлер, Л., и Хеллстрем, П.М. (2022). Автоматизированное извлечение данных из электронных медицинских карт: достоверность интеллектуального анализа данных для создания исследовательских баз данных для участия в гастроэнтерологических клинических испытаниях. Упсала Журнал медицинских наук, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
- Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
- Источник: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- ][п
- $UP
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- О нас
- злоупотребление
- доступ
- По
- Учетная запись
- точность
- точный
- Достигать
- достигнутый
- через
- активно
- Добавить
- адрес
- продвинутый
- Преимущества
- неблагоприятный
- доступной
- возраст
- ДОГОВОР
- AI
- Оповещение
- Аллергии
- позволять
- всегда
- американские
- среди
- количество
- an
- анализ
- Аналитики
- и
- и инфраструктура
- любой
- кто угодно
- кроме
- Применение
- Приложения
- подхода
- подходы
- соответствующий
- Сертификаты
- архитектура
- МЫ
- искусственный
- искусственный интеллект
- AS
- Помощь
- связанный
- Объединение
- At
- автоматизировать
- Автоматизированный
- автопилот
- доступен
- основанный
- основа
- BE
- было
- до
- не являетесь
- полезный
- Преимущества
- между
- большой
- Big Data
- переплет
- приносить
- бизнес
- но
- by
- призывают
- CAN
- столица
- перехватывает
- заботится
- нести
- случаев
- Вызывать
- Центры
- проблемы
- изменение
- чен
- классификация
- Уборка
- Очистить
- Клинический
- клинические испытания
- облако
- Облако хостинг
- лыжных шлемов
- COM
- как
- Общий
- обычно
- Связь
- Компания
- сравненный
- конкурентоспособный
- жалоба
- полностью
- комплекс
- сложность
- компонент
- компьютер
- Обеспокоенность
- состояние
- Условия
- конфиденциальность
- Свяжитесь
- Коммутация
- согласие
- последовательный
- строить
- обращайтесь
- содержит
- содержание
- контроль
- Конверсия
- исправить
- Цена
- снижение расходов
- Расходы
- может
- Создайте
- создали
- критической
- урожай
- Текущий
- изготовленный на заказ
- настраиваемый
- DAI
- данным
- анализ данных
- обогащение данных
- ввод данных
- Обмен данными
- добыча данных
- База данных
- базы данных
- Время
- день
- решение
- глубоко
- глубокое обучение
- задерживать
- доставить
- Спрос
- подробный
- подробнее
- обнаружение
- Определять
- отличаться
- различный
- Интернет
- Цифровое здоровье
- непосредственно
- раскрытие
- заболеваний
- do
- документ
- Документация
- приносит
- не
- доменов
- сделанный
- два
- в течение
- динамический
- e
- Рано
- легко
- легко
- Эффективный
- эффективность
- эффекты
- затрат
- эффективно
- Электронный
- Электронные медицинские отчеты
- приемлемость
- крайняя необходимость
- Сотрудник
- включен
- позволяет
- повышать
- расширение
- повышение
- обеспечивает
- запись
- ошибки
- и т.д
- Эфир (ETH)
- оценка
- Даже
- События
- Каждая
- обмена
- существующий
- ожидаемый
- эксперты
- Объяснять
- Больше
- экспорт
- извлечение
- добыча
- средства
- Объект
- факторы
- Ошибка
- ложный
- семья
- БЫСТРО
- усталость
- Особенности
- Поля
- заполненный
- First
- Впервые
- Фокус
- после
- следующим образом
- Что касается
- форма
- формат
- формы
- фрагментированный
- Бесплатно
- от
- полный
- Gain
- собирать
- сбор
- GDPR
- Общие
- получить
- Цели
- хорошо
- большой
- Рост
- опекун
- методические рекомендации
- обрабатывать
- Управляемость
- Аппаратные средства
- Есть
- имеющий
- Медицина
- Товары для здоровья
- информация о здоровье
- медицинские услуги
- здравоохранение
- медицинской отрасли
- Сердце
- Остановка сердца
- помощь
- здесь
- High
- очень
- история
- Больница
- больницы
- хостинг
- ЧАСЫ
- Как
- HTTPS
- человек
- Гибридный
- i
- Идентификация
- определения
- Личность
- if
- изображение
- Осуществляющий
- улучшенный
- улучшение
- улучшение
- in
- В том числе
- включенный
- расширились
- промышленность
- неравенства
- информация
- информационная технология
- Инфраструктура
- учреждения
- страхование
- интеграции.
- интеграций
- Интеллекта
- Умный
- взаимосвязано
- в нашей внутренней среде,
- Мультиязычность
- Интернет
- доступ в Интернет
- Взаимодействие
- в
- Исследования
- изолированный
- IT
- ЕГО
- журнал
- всего
- Родственники
- знания
- лаборатория
- труд
- Языки
- большой
- закон
- Законодательство
- ведущий
- изучение
- Юр. Информация
- Длина
- Меньше
- обязательства
- Ограниченный
- LINK
- грамотность
- погрузка
- места
- Войти
- Длинное
- посмотреть
- искать
- сделанный
- управлять
- управление
- руководство
- вручную
- многих
- согласование
- Май..
- значимым
- Между тем
- меры
- основным медицинским
- лечение
- медицина
- метод
- методы
- мобильного здравоохранения
- Горнодобывающая промышленность
- небольшая
- режим
- модель
- Модели
- БОЛЕЕ
- самых
- с разными
- множество
- имя
- национальный
- Необходимость
- потребности
- сеть
- сетей
- нервный
- нейронной сети
- Новые
- следующий
- NIH
- сейчас
- номер
- OCR
- Программное обеспечение OCR
- of
- предложенный
- Предложения
- on
- Вводный
- ONE
- только
- оператор
- против
- Опции
- or
- организация
- организации
- Организованный
- Другое
- наши
- внешний
- Результат
- Результаты
- за
- общий
- особый
- паспорта:
- пациент
- уход за пациентом
- пациентов
- ИДЕАЛЬНОЕ
- выполнять
- личного
- Личное здоровье
- Персонал
- врач
- картина
- Часть
- Платформа
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- политика
- состояния потока
- население
- возможное
- Постобработка
- потенциал
- практика
- практиками
- заранее
- Predictions
- Рецепты
- представить
- предотвращать
- предотвращение
- политикой конфиденциальности.
- законы о конфиденциальности
- проблемам
- процесс
- обработка
- Профили
- FitPartner™
- прогрессия
- правильный
- ( изучите наши патенты),
- защищающий
- обеспечивать
- при условии
- поставщики
- обеспечение
- перфоратор
- случайный
- Стоимость
- достигать
- Читать
- реального времени
- Получать
- признавать
- Управление по борьбе с наркотиками (DEA)
- запись
- учет
- уменьшить
- Цена снижена
- снижает
- снижение
- Сокращение медицинской
- снижение
- Рекомендации
- по
- регистрирующий
- Регистрация
- регулярный
- отношения
- складская
- повторный
- повторяющийся
- отчету
- Сообщается
- Отчеты
- требовать
- Требования
- исследованиям
- Полезные ресурсы
- ОТДЫХ
- реструктурировать
- результат
- в результате
- Показали
- обзоре
- Награды
- Снижение
- условиями,
- Run
- s
- масштабируемые
- сканирование
- схема
- Наука
- скрининг
- Во-вторых
- Раздел
- разделах
- безопасность
- Меры безопасности
- Искать
- чувствительный
- Услуги
- набор
- Наборы
- Секс
- общие
- разделение
- недостатки
- должен
- подписанный
- значительный
- квалифицированный
- немного отличается
- медленной
- So
- Software
- некоторые
- сложный
- конкретный
- скорость
- тратить
- потраченный
- Персонал
- доля
- стандарт
- Начало
- Start-up
- Область
- Области
- Статус:
- оставаться
- Шаг
- Шаги
- стратегий
- обтекаемый
- структурированный
- Кабинет
- вещество
- такие
- Вс
- поддержка
- Поддержка
- система
- системы
- принимает
- Талант
- команда
- снижения вреда
- технологии
- Технологии
- шаблон
- 10
- терминология
- terms
- чем
- который
- Ассоциация
- информация
- их
- Их
- Там.
- следовательно
- Эти
- В третьих
- этой
- хоть?
- Через
- время
- кропотливый
- в
- вместе
- традиционный
- Train
- специалистов
- Обучение
- Transform
- трансформация
- испытания
- напишите
- Объединенный
- США
- новейший
- Обновление ПО
- обновление
- us
- Применение
- использование
- прецедент
- используемый
- пользователей
- через
- использовать
- использовать
- ценный
- ценностное
- ценный
- Наши ценности
- поставщики
- Посещения
- объем
- W
- хотеть
- Снизить отходы
- Путь..
- we
- Что
- когда
- который
- в то время как
- КТО
- будете
- Работа
- рабочий
- Рабочие процессы
- Трудовые ресурсы
- еще
- являетесь
- ВАШЕ
- зефирнет