Ali želite pridobiti podatke iz obrazcev za registracijo bolnikov? Preizkusite programsko opremo Nanonets OCR za ekstrahiranje polj z več kot 98-odstotno natančnostjo.
Zdravstvena industrija sprejme veliko količino podatkov, ki so večinoma nestrukturirani in kompleksni. Osebni zdravstveni podatki niso bili uporabljeni v celoti, saj so razpoložljivi podatki razdrobljeni in izolirani.
Toda če bi te podatke lahko pridobili in pravilno organizirali, da bi ustvarili točne in zanesljive informacije, ki bi jih lahko uporabili za doseganje zdravstvenih ciljev zgodnjega odkrivanja, odložitve napredovanja in preprečevanja več bolezni, zmanjšanja visokih in rastočih stroškov zdravstvenega varstva ter izboljšanja bolnikovega stanja. komunikacije za zagotavljanje izboljšane splošne oskrbe bolnikov.
Prijavnica pacienta in kaj vsebuje?
Prijavnica pacienta je dokument, ki ga izpolni pacient, ki prvič obišče zdravstveno ustanovo. Ponudnikom zdravstvenih storitev omogoča zbiranje osebnih in zdravstvenih informacij, preden jih prijavijo za prejemanje predvidene oskrbe.
Vsebina obrazca za registracijo pacienta se bo med zdravstvenimi ustanovami razlikovala, vendar bo splošna vsebina naslednja.
Prvi del sprašuje o pacientovih podrobnostih, vključno z njegovim imenom, spolom, datumom rojstva, naslovom, zakonskim stanom, kontaktnimi podatki in identifikacijsko številko v obliki nacionalne osebne številke ali številke potnega lista.
Drugi razdelek vsebuje podatke o osebju, ki ga je treba kontaktirati v nujnih primerih, najbližjih sorodnikih ali zakonitem skrbniku mladoletne osebe.
Tretji razdelek vsebuje informacije o zavarovalni shemi bolnika, vključno z imenom podjetja, številko zavarovanja in polico.
V naslednjem razdelku je obrazec za soglasje pacienta, vključno z izjavo pacienta, pogodbo o zaupnosti in drugimi pravno zavezujočimi pogoji, ki jih je treba podpisati z datumom pacienta.
Poleg tega obstajajo razdelki, ki vsebujejo zdravstveno anamnezo, zdravila, ki jih bolnik trenutno jemlje, alergije, družinsko anamnezo, zgodovino zlorabe snovi itd.
A. Ročni vnos podatkov
Pri tej metodi bo operater podatke v obrazcu za registracijo pacienta ročno vnesel v bazo podatkov. Ti tradicionalni načini vnosa podatkov so odvisni od operaterjevih dejavnikov in imajo v primerjavi z avtomatiziranimi sistemi več slabosti kot prednosti.
Prednosti
Investicijski izdatki bodo manjši v smislu usposabljanja operaterjev in infrastrukture, saj ročni vnos podatkov ne zahteva visoko usposobljenega osebja ter sofisticirane programske in strojne opreme za zbiranje in predstavitev podatkov.
Proti
Ker so zdravstveni zapisi precej podrobni, pridobivanje podatkov traja ure in lahko povzroči napake zdravstvenim informacijam med tipkanjem in izračuni zaradi neupoštevanja smernic in definicij ter lahko povzroči neenotnost podatkov. To bi lahko povzročilo kaskadne učinke, ki bi povzročili slabe diagnoze, napačne recepte in neugodne rezultate pri bolnikih.
Zaradi zapletenosti ekstrahiranih podatkov tradicionalne metode za napovedi uporabljajo le omejeno število pogosto zbranih spremenljivk. To lahko ustvari lažne pozitivne rezultate in lažne alarme pri pacientih, kar lahko povzroči utrujenost, klinično pomembni dogodki pa bodo izpuščeni, kar vodi do slabega vodenja pacienta.
B. Elektronski zdravstveni zapisi (EHR)
EHR zajame veliko količino podatkov, ki so razdrobljeni in izolirani v številnih zdravstvenih ustanovah, vključno z bolnišnicami, splošnimi zdravniki, laboratoriji, lekarnami itd.
Prednosti
EHR je zmanjšal napake na ravni operaterja pri vnosu podatkov, izračunih in neupoštevanju smernic in definicij podatkov, kar zmanjšuje zdravniške napake. Kakovost oskrbe pacientov se je izboljšala, kar dokazuje študija, opravljena med ameriškimi zdravniki leta 2011, ki je pokazala, da je EHR opozoril 65 % možnih napak pri zdravljenju in 62% kritičnih laboratorijskih vrednosti, kar izboljša celotno oskrbo bolnikov za 78 %.
Stroški zdravstvenega varstva so bili zmanjšani s pravilnimi diagnozami, ustreznimi preiskavami in vodenjem po natančnih napovedih, narejenih z uporabo EZK in tehnik globokega učenja.
Uporaba EHR je omogočila proces izmenjave zdravstvenih informacij (HIE), kjer se informacije na ravni pacienta izmenjujejo med različnimi organizacijami. To je omogočilo preprost dostop za zdravnike do njihove zdravstvene kartoteke, ko bolniki iščejo zdravniško pomoč pri izvajalcih zdravstvenih storitev na različnih lokacijah.
Proti
Različne zdravstvene ustanove imajo nekoliko različne formate za prikaz podatkov. Medtem se smernice razlikujejo in diagnoze, postavljene z Mednarodno klasifikacijo bolezni (ICD), lahko napovedim EHR dodajo naključne napake. Zato lahko pomanjkanje enotne terminologije, sistemske arhitekture in indeksiranja zmanjša pričakovane koristi od EHR.
EHR je povezan z visokimi začetnimi stroški za strojno opremo in usposabljanje operaterjev, ki so lahko spremenljivi zaradi neenakosti uporabnikov v računalniški pismenosti in upravljanju podatkovnih baz.
Zaupnost in varnost občutljivih podatkov pacientov sta ogroženi, saj je zbrana velika količina podatkov, ustrezni varnostni ukrepi pa niso vzpostavljeni.
C. Hibridni pristopi
Ker so informacije, ki so na voljo v EZK, v obliki nestandardnih kod in struktur, so pristopi preoblikovanja in nalaganja zdravstvenih podatkov, kot je dinamični ETL (izvleček, preoblikovanje in nalaganje), prišli v prakso za prestrukturiranje in pretvorbo podatkov EZK v skupno obliko in standardne terminologije za uskladitev med različnimi organizacijami in raziskovalnimi podatkovnimi omrežji.
Nanonets je programska oprema OCR, ki temelji na umetni inteligenci (pritožba GDPR & SOC2), ki lahko avtomatizira medicinsko obdelava dokumentov s poteki dela brez kode.
Nanoneti lahko avtomatizirajo več korakov obdelave zdravstvenih dokumentov, vključno z:
nalaganje dokumentov, pridobivanje podatkov, obdelava podatkov (čiščenje podatkov, formatiranje, pretvorba), odobritve in arhiviranje dokumentov.
Nanonets se drži vaših posebnih zahtev in ker je platforma popolnoma brez kode, jo lahko uporablja kdorkoli v organizaciji.
Poglejmo, kako ga lahko uporabite za pridobivanje podatkov iz zdravstvenih obrazcev za registracijo.
Prvič, da ga uporabite, ustvarite brezplačen račun na Nanonets ali se prijavite v svoj račun.
Izberite model OCR po meri. Če želite usposobiti ta model, boste morali predložiti deset zdravniških poročil.
Zakaj moram to storiti? Zagotavljanje desetih zdravstvenih dokumentov vam bo pomagalo usposobiti AI za učinkovito prepoznavanje vašega dokumenta.
Ko ste usposobljeni, lahko zdaj nastavite pravila za oblikovanje podatkov. S temi pravili brez kode lahko spremenite število ničel ali poiščete vrednost v bazi podatkov in še več.
Naslednji korak je izvoz in izbira načina izvoza podatkov iz zdravstvenih poročil. Raziščite možnosti ali izberite integracijo in jo povežite neposredno z vašim zdravstvenim sistemom EHR.
Ali morate narediti več? Naredite klic z našimi strokovnjaki za umetno inteligenco, kjer nam lahko razložite svoj primer uporabe, mi pa bomo za vas vzpostavili potek dela.
Zakaj Nanonets?
Nanonets je inteligentna platforma OCR. Ne potrebuje predloge za prepoznavanje besedila iz obrazcev za registracijo bolnikov. Preprosto lahko prepozna besedilo iz neprepoznanega dokumenta.
Je enostaven za uporabo, nastavite ga lahko v 1 dnevu in zagotavlja 99 %+ natančnost med ekstrakcijo podatkov.
Toda poleg običajnih funkcij OCR, tukaj je tisto, kar loči Nanonets:
Obdelava slik brez primere
Obrazci za registracijo pacientov imajo lahko različne oblike za različne zdravstvene ustanove. Nanoneti lahko upravljajo pridobivanje podatkov iz katerega koli dokumenta ali slike, kar za začetek ni popolno. Z napredno predhodno in naknadno obdelavo lahko platforma popravi, preusmeri, zasuka, obreže in izvede mehko ujemanje, tako da vsakič dobite točne podatke iz obrazcev za registracijo.
Najboljši OCR v svojem razredu
Nanoneti lahko izvlečejo podatke iz vašega zdravstvenega dokumenta z več kot 98 % natančnostjo. Zazna lahko več kot 40+ jezikov in podpira podporo za OCR po meri.
Zmogljive integracije
Z Nanoneti lahko preprosto avtomatizirate vnos podatkov v svoje sisteme. Skenirajte svoje dokumente in posodobite profile bolnikov v več kot 500 poslovnih programih v realnem času z integracijami Nanonets.
Avtomatizirani prilagodljivi delovni tokovi
Avtomatizirajte pregledovanje dokumentov, vključevanje pacientov, oblikovanje podatkov, obogatitev podatkov, zbiranje zdravstvenih poročil, sinhronizacijo podatkov, ujemanje dokumentov in drugo s poteki dela brez kode. Samo vnesite svoja pravila in nastavite na način avtopilota.
In več. Nanonets je prilagodljiv glede na vaše potrebe in ponuja programsko opremo za OCR z belo oznako ter možnosti gostovanja na mestu uporabe ali v oblaku.
Ali morate pridobiti podatke iz obrazcev za registracijo bolnikov?
Če je tako, pojdite v Nanonets or naročite klic z našo ekipo.
Tehnologija
Sistemi za upravljanje zdravstvenih informacij, ki uporabljajo EHR, zahtevajo drage omrežne povezave z visoko hitrostjo, zanesljivim dostopom do interneta, strojno in programsko opremo. Zaradi visokih začetnih stroškov in nerazpoložljivosti cenovno dostopne in učinkovite tehnologije bo izvajanje metod avtomatiziranega pridobivanja podatkov, ki temeljijo na umetni inteligenci, dosleden program le v nekaterih organizacijah.
Lastništvo podatkov
Ob obstoječih konkurenčnih odnosih med izvajalci zdravstvenih storitev se pojavljajo težave glede vrste in količine izmenjanih informacij. Prodajalci tehnologije omejujejo lastniške podatke, ki so v skupni rabi samo za branje. Zato ažurni podatki ne bodo na voljo.
Zaskrbljenost bolnikov glede zasebnosti
Ker se obravnavajo osebni zdravstveni podatki, se informacije izmenjujejo med organizacijami samo za oskrbo bolnikov, ki spoštujejo zakone o zasebnosti. Pravne obveznosti so povezane za preprečevanje nezakonitega razkritja informacij; zato mora tveganje škode pri izmenjavi podatkov vedno prevladati nad morebitnimi nagradami.
A. Izboljšana natančnost podatkov
Namesto počasnih, k napakam nagnjenih tradicionalnih metod vnosa podatkov, ki zapravljajo dragocen talent zaposlenih, samodejno pridobivanje podatkov zagotavlja večjo natančnost pri večkratni uporabi.
Ker je pridobivanje podatkov iz EZK in prostih besedil vključeno v tehnike poglobljenega učenja, so narejene veljavne in natančne napovedi glede različnih področij zdravstvenega varstva glede kakovosti in rezultatov oskrbe ter uporabe virov. Zanesljive in natančne informacije bodo pomagale pri pravilni diagnozi in ustreznem zdravljenju, kar bo izboljšalo bolnikove rezultate.
B. Povečana učinkovitost
Avtomatizirani sistemi bodo združili razdrobljene in izolirane podatke o osebnem zdravju, ki še niso izkoriščeni v celoti, v strukturirano obliko, ki bo izboljšala učinkovitost in učinkovitost zagotovljene oskrbe.
Študija, izvedena leta 2016, je pokazala, da analitiki podatkov porabijo le 20 % svojega delovnega časa za analizo podatkov, medtem ko preostali čas porabijo za zbiranje in pridobivanje podatkov. Avtomatizirano pridobivanje podatkov zmanjša porabo delovne sile in časa za ročno pridobivanje podatkov, ki je nagnjeno k napakam, ter jih usmerja k izboljšanju oskrbe pacientov.
C. Izboljšana oskrba pacientov
Ljudje bodo dostopali do zdravstvenih ustanov z različnih lokacij. Zato bo medsebojno povezan in avtomatiziran sistem zagotavljal izvajalcem zdravstvenih storitev jasno sliko o pacientovem stanju ter lahko ponudil dosledno in učinkovito vodenje. 30–50 % zdravnikov v Združenih državah Amerike je poročalo, da so elektronski sistemi koristni pri zagotavljanju priporočene oskrbe in ustreznih preiskav ter omogočajo dobro komunikacijo s pacienti prek izboljšane splošne oskrbe pacientov pri 78 % proučevane populacije.
D. Zmanjšani stroški
Ker kartoteke bolnikov zagotavljajo množico podatkov na različnih področjih, bo ročni vnos podatkov dolgotrajen in drag ter slabo ovrednoten napačen rezultat. Čeprav ima avtomatizirano pridobivanje podatkov visoke začetne stroške, bi lahko na dolgi rok znižanje stroškov dosegli, če bi lahko avtomatizirali redne ponavljajoče se dejavnosti, ki porabljajo človeško delo, da bi pridobili strukturirane in natančne podatke in napovedi.
V nasprotju z izoliranim zbiranjem podatkov bo samodejno pridobivanje in zbiranje podatkov zagotovilo centralno nadzorovane baze podatkov osebnih zdravstvenih informacij, ki bi jih lahko uporabljali številni ponudniki zdravstvenih storitev, kar zmanjša stroške podvajanja podatkov.
E. Poenostavljen potek dela in odločanje
EHR, ki temelji na virih hitre interoperabilnosti zdravstvenega varstva (FHIR) in metodah globokega učenja, lahko zagotovi natančne napovedi zdravstvenih dogodkov v več centrih. Napoveduje se stopnja umrljivosti, ponovni sprejemi, dolžina bivanja v bolnišnici itd., kar bo pomagalo pri upravljanju razpoložljivih virov za doseganje povpraševanja. Ne-/polstrukturirane podatke, pridobljene iz obrazca za registracijo bolnika, bi lahko uporabili za prepoznavanje učinkov in pomanjkljivosti zdravljenja in sočasnih bolezni ter za določitev pričakovanega izida pri bolniku z določeno boleznijo.
Reference:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF, & Sun, J. (2016). Uporaba modelov ponavljajočih se nevronskih mrež za zgodnje odkrivanje nastopa srčnega popuščanja. Journal of American Medical Informatics Association, 24 (2), 361-370. Povezava: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T. in Shekelle, PG (2012). Zdravstvena informacijska tehnologija: posodobljen sistematični pregled s poudarkom na smiselni uporabi. Annals of Internal Medicine, 156 (1), 48-54. Povezava: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM, in Leff, B. (2018). Stanje znanosti o uporabi digitalnih zdravstvenih tehnologij za obvladovanje kroničnih bolezni. JMIR mHealth in uHealth, 6(4), e107. Povezava: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J., Patel, V., Jamoom, EW, & Furukawa, MF (2014). Klinične koristi uporabe elektronskega zdravstvenega zapisa: nacionalne ugotovitve. Raziskave zdravstvenih storitev, 49 (1 Pt 2), 392-404. Povezava: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … & Sundberg, P. (2018). Razširljivo in natančno poglobljeno učenje z elektronskimi zdravstvenimi kartotekami. NPJ Digitalna medicina, 1(1), 1-10. Povezava: 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). Klinični sistem za analizo besedila in ekstrakcijo znanja Mayo (cTAKES): arhitektura, vrednotenje komponent in aplikacije. Journal of American Medical Informatics Association, 17(5), 507-513. Povezava: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Terry, NP (2012). Varovanje zasebnosti bolnikov v dobi velikih podatkov. Pravna revija UMKC, 81, 385. Povezava: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Vest, JR in Gamm, LD (2011). Izmenjava zdravstvenih informacij: vztrajni izzivi in nove strategije. Journal of American Medical Informatics Association, 17(3), 288-294. Povezava: 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: hibridni pristop za pridobivanje, transformacijo in nalaganje zdravstvenih podatkov. BMC Medicinska informatika in odločanje, 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). Avtomatizirano pridobivanje podatkov iz elektronskih zdravstvenih kartotek: Veljavnost podatkovnega rudarjenja za izdelavo raziskovalnih baz podatkov za primernost v gastroenteroloških kliničnih preskušanjih. Upsala Journal of Medical Sciences, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
- Kupujte in prodajajte delnice podjetij pred IPO s PREIPO®. Dostopite tukaj.
- vir: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- ][str
- $GOR
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- O meni
- zloraba
- dostop
- Po
- Račun
- natančnost
- natančna
- Doseči
- doseže
- čez
- dejavnosti
- dodajte
- Naslov
- napredno
- Prednosti
- škodljive
- cenovno
- starost
- Sporazum
- AI
- Opozorite
- Alergije
- omogočajo
- vedno
- Ameriška
- med
- znesek
- an
- Analiza
- Analitiki
- in
- in infrastrukturo
- kaj
- kdo
- narazen
- uporaba
- aplikacije
- pristop
- pristopi
- primerno
- odobritve
- Arhitektura
- SE
- umetni
- Umetna inteligenca
- AS
- pomoč
- povezan
- Združenje
- At
- avtomatizirati
- Avtomatizirano
- avtopilot
- Na voljo
- temeljijo
- Osnova
- BE
- bilo
- pred
- počutje
- koristno
- Prednosti
- med
- Big
- Big Podatki
- zavezujoče
- prinašajo
- poslovni
- vendar
- by
- klic
- CAN
- Kapital
- ujame
- ki
- opravlja
- primeru
- Vzrok
- centri
- izzivi
- spremenite
- chen
- Razvrstitev
- čiščenje
- jasno
- klinični
- kliničnih preskušanj
- Cloud
- Cloud gostovanje
- zbirka
- COM
- kako
- Skupno
- pogosto
- Komunikacija
- podjetje
- v primerjavi z letom
- konkurenčno
- pritožba
- popolnoma
- kompleksna
- kompleksnost
- komponenta
- računalnik
- Skrbi
- stanje
- Pogoji
- zaupnost
- Connect
- povezave
- Soglasje
- dosledno
- gradnjo
- kontakt
- Vsebuje
- Vsebina
- nadzorom
- Pretvorba
- popravi
- strošek
- zmanjšanje cene
- stroški
- bi
- ustvarjajo
- ustvaril
- kritično
- pridelek
- Trenutna
- po meri
- prilagodljiv
- DAI
- datum
- Analiza podatkov
- obogatitev datuma
- vnos podatkov
- Izmenjava podatkov
- rudarjenje podatkov
- Baze podatkov
- baze podatkov
- Datum
- dan
- Odločitev
- globoko
- globoko učenje
- zamuda
- poda
- Povpraševanje
- podrobno
- Podrobnosti
- Odkrivanje
- Ugotovite,
- se razlikujejo
- drugačen
- digitalni
- Digitalno zdravje
- neposredno
- razkritje
- bolezni
- do
- dokument
- Dokumenti
- ne
- Ne
- domen
- opravljeno
- 2
- med
- dinamično
- e
- Zgodnje
- enostavno
- lahka
- Učinkovito
- učinkovitost
- Učinki
- učinkovitosti
- učinkovito
- Electronic
- Elektronski zdravstveni zapisi
- upravičenost
- v sili
- Zaposlen
- omogočena
- omogoča
- okrepi
- okrepljeno
- izboljšanje
- zagotavlja
- Vpis
- napake
- itd
- Eter (ETH)
- Ocena
- Tudi
- dogodki
- Tudi vsak
- Izmenjava
- obstoječih
- Pričakuje
- Strokovnjaki
- Pojasnite
- raziskuje
- izvoz
- ekstrakt
- pridobivanje
- objekti
- Sklad
- dejavniki
- Napaka
- false
- družina
- FAST
- utrujenost
- Lastnosti
- Področja
- napolnjena
- prva
- prvič
- Osredotočite
- po
- sledi
- za
- obrazec
- format
- Obrazci
- razdrobljeno
- brezplačno
- iz
- polno
- Gain
- zbiranje
- zbiranje
- GDPR
- splošno
- dobili
- Cilji
- dobro
- več
- Pridelovanje
- Skrbnik
- Smernice
- ročaj
- Ravnanje
- strojna oprema
- Imajo
- ob
- Zdravje
- Health Care
- zdravstvene informacije
- zdravstvene storitve
- zdravstveno varstvo
- zdravstvena industrija
- Srce
- Odpoved srca
- pomoč
- tukaj
- visoka
- zelo
- zgodovina
- Bolnišnica
- bolnišnice
- gostovanje
- URE
- Kako
- HTTPS
- človeškega
- Hybrid
- i
- Identifikacija
- identificirati
- identiteta
- if
- slika
- izvajanja
- izboljšalo
- Izboljšanje
- izboljšanju
- in
- Vključno
- Vključena
- povečal
- Industrija
- neenakosti
- Podatki
- informacijska tehnologija
- Infrastruktura
- Institucije
- zavarovanje
- integracija
- integracije
- Intelligence
- Inteligentna
- medsebojno povezani
- notranji
- Facebook Global
- Internet
- dostop do interneta
- Interoperabilnost
- v
- preiskave
- izolirani
- IT
- ITS
- Revija
- samo
- Kin
- znanje
- lab
- dela
- jeziki
- velika
- zakon
- Zakoni
- vodi
- učenje
- Pravne informacije
- dolžina
- manj
- obveznosti
- Limited
- LINK
- pismenost
- nalaganje
- Lokacije
- prijava
- Long
- Poglej
- si
- je
- upravljanje
- upravljanje
- Navodilo
- ročno
- več
- ujemanje
- Maj ..
- smiselna
- Medtem
- ukrepe
- medicinski
- zdravil
- zdravila
- Metoda
- Metode
- m-zdravje
- Rudarstvo
- mladoletnika
- način
- Model
- modeli
- več
- Najbolj
- več
- Množica
- Ime
- nacionalni
- Nimate
- potrebe
- mreža
- omrežij
- Nevronski
- nevronska mreža
- Novo
- Naslednja
- NIH
- zdaj
- Številka
- OCR
- Programska oprema OCR
- of
- ponujen
- Ponudbe
- on
- Na vkrcanje
- ONE
- samo
- operater
- nasprotuje
- možnosti
- or
- Organizacija
- organizacije
- Organizirano
- Ostalo
- naši
- ven
- Rezultat
- rezultatov
- več
- Splošni
- zlasti
- potni list
- Bolnik
- skrb za bolnika
- bolniki
- popolna
- opravlja
- Osebni
- Osebno zdravje
- osebje
- zdravnik
- slika
- Kraj
- platforma
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- politika
- slaba
- prebivalstvo
- mogoče
- naknadna obdelava
- potencial
- praksa
- vaje
- pred
- Napovedi
- Recepte
- predstaviti
- preprečiti
- Preprečevanje
- zasebnost
- zakoni o zasebnosti
- Težave
- Postopek
- obravnavati
- Profili
- Program
- napredovanje
- pravilno
- lastniško
- zaščito
- zagotavljajo
- če
- ponudniki
- zagotavljanje
- udarec
- kakovost
- naključno
- Cene
- dosežejo
- Preberi
- v realnem času
- prejeti
- priznajo
- priporočeno
- zapis
- evidence
- zmanjša
- Zmanjšana
- zmanjšuje
- zmanjšanje
- Zmanjšanje medicinskega
- Zmanjšanje
- reference
- o
- registracijo
- registracija
- redni
- Odnosi
- zanesljiv
- ponovi
- ponavljajoč
- poročilo
- Prijavljeno
- Poročila
- zahteva
- Zahteve
- Raziskave
- viri
- REST
- prestrukturirati
- povzroči
- rezultat
- Razkrito
- pregleda
- Nagrade
- Tveganje
- pravila
- Run
- s
- razširljive
- skeniranje
- shema
- Znanost
- pregled
- drugi
- Oddelek
- oddelki
- varnost
- Varnostni ukrepi
- Seek
- občutljiva
- Storitve
- nastavite
- Kompleti
- Seks
- deli
- delitev
- pomanjkljivosti
- shouldnt
- podpisano
- pomemben
- spreten
- nekoliko drugačen
- počasi
- So
- Software
- nekaj
- prefinjeno
- specifična
- hitrost
- preživeti
- porabljen
- Osebje
- delež
- standardna
- Začetek
- Start-up
- Država
- Države
- Status
- bivanje
- Korak
- Koraki
- strategije
- racionaliziran
- strukturirano
- študija
- snov
- taka
- ne
- podpora
- Podpira
- sistem
- sistemi
- meni
- talent
- skupina
- tehnike
- Tehnologije
- Tehnologija
- Predloga
- deset
- terminologija
- Pogoji
- kot
- da
- O
- informacije
- njihove
- Njih
- Tukaj.
- zato
- te
- tretja
- ta
- čeprav?
- skozi
- čas
- zamudno
- do
- skupaj
- tradicionalna
- Vlak
- usposobljeni
- usposabljanje
- Transform
- Preoblikovanje
- poskusi
- tip
- Velika
- Združene države Amerike
- up-to-date
- Nadgradnja
- posodobljeno
- us
- Uporaba
- uporaba
- primeru uporabe
- Rabljeni
- Uporabniki
- uporabo
- uporabiti
- uporablja
- dragocene
- vrednost
- vrednoti
- Vrednote
- prodajalci
- Obiskov
- Obseg
- W
- želeli
- Odpadki
- način..
- we
- Kaj
- kdaj
- ki
- medtem
- WHO
- bo
- z
- delo
- potek dela
- delovnih tokov
- Delovna sila
- še
- jo
- Vaša rutina za
- zefirnet