Vill du extrahera data från patientregistreringsformulär? Prova Nanonets OCR-programvara för att extrahera fält med mer än 98 %+ noggrannhet.
Sjukvårdsbranschen rymmer en stor mängd data, varav de flesta är ostrukturerade och komplexa. Personlig hälsoinformation har inte använts till sin fulla potential eftersom tillgängliga data är fragmenterade och isolerade.
Men om dessa data kunde extraheras och organiseras korrekt för att skapa korrekt och tillförlitlig information som skulle kunna användas för att uppnå vårdmål för tidig upptäckt, fördröja progression och förebyggande av flera sjukdomar, minskning av höga och växande vårdkostnader och förbättring av patienten kommunikation för att leverera en förbättrad patientvård övergripande.
Patientregistreringsformulär och vad innehåller det?
En patientregistreringsblankett är ett dokument som fylls i av en patient som besöker en vårdinrättning för första gången. Det gör det möjligt för vårdgivare att samla in personlig och hälsorelaterad information innan de registrerar dem för att få sin avsedda vård.
Innehållet i ett patientregistreringsformulär kommer att variera mellan sjukvårdsinstitutionerna, men det allmänna innehållet kommer att vara följande.
Det första avsnittet frågar om patientens uppgifter, inklusive deras namn, kön, födelsedatum, adress, civilstånd, kontaktinformation och identifikationsnummer i form av ett nationellt identitets- eller passnummer.
Det andra avsnittet innehåller information om personal som ska kontaktas i nödfall, anhöriga eller vårdnadshavare till en minderårig.
Det tredje avsnittet innehåller information om patientens försäkringssystem, inklusive företagsnamn, försäkringsnummer och försäkring.
Följande avsnitt innehåller patientens samtyckesformulär, inklusive patientförklaring, sekretessavtal och andra juridiskt bindande villkor, som bör undertecknas med patientens datum.
Dessutom finns det avsnitt som innehåller medicinsk historia, aktuella mediciner som patienten går på, allergier, familjehistoria, historia av drogmissbruk, etc.
A. Manuell datainmatning
I denna metod kommer en operatör manuellt att mata informationen i patientregistreringsformuläret till en databas. Dessa traditionella datainmatningsmetoder beror på operatörsfaktorer och kommer att medföra fler nackdelar än fördelar jämfört med automatiserade system.
Fördelar
Kapitalutgifterna kommer att bli mindre när det gäller operatörsutbildning och infrastruktur eftersom manuell datainmatning inte kräver högutbildad personal och sofistikerad mjukvara och hårdvara för att sammanställa och presentera data.
Nackdelar
Eftersom hälsojournalerna är ganska detaljerade tar datautvinning timmar och kan lägga till fel i vårdinformationen under maskinskrivning och beräkningar, genom att riktlinjer och definitioner inte följs, och kan resultera i olikformighet i data. Detta kan orsaka kaskadeffekter som resulterar i dåliga diagnoser, felaktiga ordinationer och ogynnsamma patientresultat.
På grund av komplexiteten hos extraherade data, använder traditionella metoder endast ett begränsat antal vanligt insamlade variabler för förutsägelser. Detta kan skapa falska positiva och falska larm på patienter, vilket kan resultera i larmtrötthet, och kliniskt signifikanta händelser kommer att missas, vilket leder till dålig patienthantering.
B. Elektronisk hälsojournal (EPJ)
EHR fångar in en stor mängd data, som är fragmenterad och isolerad över många vårdinstitutioner, inklusive sjukhus, allmänläkare, laboratorier, apotek, etc.
Fördelar
EHR har minskat fel på operatörsnivå i datainmatning, beräkningar och bristande efterlevnad av riktlinjer och datadefinitioner, vilket minskat medicinska fel. Kvaliteten på vården som ges för patienten har förbättrats, vilket framgår av en studie gjord bland läkare i USA 2011 som visar att EHR har larmat 65 % av möjliga medicineringsfel och 62% av kritiska labbvärden, vilket förbättrar den totala patientvården med 78 %.
Sjukvårdskostnader har reducerats genom korrekta diagnoser, lämpliga undersökningar och hantering efter korrekta förutsägelser gjorda med hjälp av EPJ och tekniker för djupinlärning.
Användningen av EHR möjliggjorde processen för Health Information Exchange (HIE), där information på patientnivå delas mellan olika organisationer. Detta har skapat enkel tillgång för läkare till sina journaler när patienter söker medicinsk hjälp från vårdgivare på olika platser.
Nackdelar
Olika vårdinstitutioner har lite olika format för att presentera data. Samtidigt skiljer sig riktlinjerna åt, och diagnoserna som ställs genom International Classification of Diseases (ICD) kan lägga till slumpmässiga fel till EHR-förutsägelser. Att inte ha enhetlig terminologi, systemarkitektur och indexering kan därför minska de förväntade fördelarna med EPJ.
EPJ är förknippat med höga startkostnader för hårdvara och operatörsutbildning, som kan variera på grund av användarnas ojämlikhet i datorkunskap och databashantering.
Sekretessen och säkerheten för patienternas känsliga information står på spel eftersom en stor mängd data samlas ihop och lämpliga säkerhetsåtgärder inte är på plats.
C. Hybrid närmar sig
Eftersom informationen som är tillgänglig i EPJ är i form av icke-standardiserade koder och strukturer, har metoder för omvandling och laddning av hälsodata som Dynamic ETL (Extraction, Transformation och Loading) använts för att omstrukturera och omvandla EPJ-data till ett gemensamt format och standardterminologier för att harmonisera mellan olika organisationer och forskningsdatanätverk.
Nanonets är en AI-baserad OCR-mjukvara (GDPR & SOC2 klagomål) som kan automatisera medicinsk dokumentbehandling utan kodade arbetsflöden.
Nanonets kan automatisera flera steg i behandlingen av vårddokument inklusive:
dokumentuppladdning, datauttag, databehandling (datarensning, formatering, konvertering), godkännanden och dokumentarkivering.
Nanonets följer dina specifika krav, och eftersom den är en helt kodfri plattform kan den användas av alla i organisationen.
Låt oss hur du kan använda det för att extrahera data från medicinska registreringsformulär.
Först, för att använda det, skapa ett gratis konto på Nanonets eller logga in på ditt konto.
Välj en anpassad OCR-modell. För att träna denna modell måste du tillhandahålla tio medicinska rapporter.
Varför behöver jag göra detta? Att tillhandahålla tio medicinska dokument hjälper dig att träna AI:n att känna igen ditt dokument effektivt.
När du har tränat kan du nu ställa in regler för att formatera dina data. Du kan ändra antalet nollor eller slå upp värdet i databasen och mer med dessa no-code-regler.
Nästa steg är att exportera och välja hur du vill exportera data från dina medicinska rapporter. Utforska alternativen eller välj en integration och anslut den direkt till ditt vårdsystem.
Behöver du göra mer? Ring upp ett samtal med våra AI-experter där du kan förklara ditt användningsfall för oss, så ställer vi upp arbetsflöden åt dig.
Varför Nanonets?
Nanonets är en intelligent OCR-plattform. Den behöver ingen mall för att identifiera text från patientregistreringsformulär. Det kan lätt identifiera text från ett okänt dokument.
Det är lätt att använda, kan ställas in på 1 dag och säkerställer 99 %+ noggrannhet under dataextraktion.
Men bortsett från vanliga OCR-funktioner, här är vad som skiljer Nanonets åt:
Oöverträffad bildbehandling
Patientregistreringsformulär kan ha olika format för olika vårdinstitutioner. Nanonets kan hantera dataextraktion från alla dokument eller bilder, vilket inte är perfekt att börja med. Med avancerad för- och efterbearbetning kan plattformen vända, omorientera, rotera, beskära och utföra suddig matchning, så att du får exakta data från dina registreringsformulär varje gång.
Klassens bästa OCR
Nanonetter kan extrahera data från ditt medicinska dokument med över 98 %+ noggrannhet. Det kan upptäcka mer än 40+ språk och stöder anpassat OCR-stöd.
Kraftfulla integrationer
Du kan enkelt automatisera datainmatning i dina system med Nanonets. Skanna dina dokument och uppdatera patientprofiler över 500+ affärsprogramvara i realtid med Nanonets-integrationer.
Automatiserade anpassningsbara arbetsflöden
Automatisera dokumentscreening, patientintroduktion, dataformatering, databerikning, insamling av medicinska rapporter, datasynkronisering, dokumentmatchning och mer med kodfria arbetsflöden. Slå bara in dina regler och ställ in den på autopilotläge.
Och mer. Nanonets kan anpassas efter dina behov och erbjuder white-label OCR-mjukvara och alternativ för lokal eller molnvärd.
Behöver du extrahera data från patientregistreringsformulär?
Om så är fallet gå till Nanonets or boka ett samtal med vårt team.
Teknologi
Hälsoinformationshanteringssystem som använder EHR kräver kostsamma nätverksanslutningar med hög hastighet, pålitlig internetåtkomst, hårdvara och mjukvara. På grund av höga startkostnader och otillgängligheten av prisvärd och effektiv teknik, kommer implementering av artificiell intelligensbaserade metoder för automatiserad dataextraktion bara att vara ett konsekvent program i vissa organisationer.
Data Ägarskap
Med de befintliga konkurrensförhållandena mellan vårdgivare uppstår problem när det gäller typen och mängden information som utbyts. Den proprietära informationen som delas är begränsad till "skrivskyddad"-basis av teknikleverantörerna. Därför kommer uppdaterad information inte att finnas tillgänglig.
Patienters integritetsproblem
Eftersom personlig hälsoinformation hanteras, delas information mellan organisationer endast för patientvård som följer integritetslagar. Juridiska ansvar är förknippade för att förhindra olagligt röjande av information; därför bör risken för skada vid datautbyte alltid uppväga potentiella belöningar.
A. Förbättrad datanoggrannhet
Snarare än långsamma, felbenägna traditionella datainmatningsmetoder som slösar värdefull personaltalanger, säkerställer automatisk dataextraktion större noggrannhet vid upprepad användning.
Eftersom dataextraktion från EPJ och fria texter införlivas i tekniker för djupinlärning, görs giltiga och korrekta förutsägelser över divergerande sjukvårdsdomäner angående kvaliteten och resultaten av vården och användningen av resurser. Tillförlitlig och korrekt information kommer att hjälpa till med korrekta diagnoser och lämplig hantering, vilket förbättrar patienternas resultat.
B. Ökad effektivitet
De automatiserade systemen kommer att sammanföra den fragmenterade och isolerade personliga hälsoinformationen, som ännu inte har utnyttjats till sin fulla potential, till en strukturerad form som förbättrar effektiviteten och effektiviteten i vården.
En studie gjord 2016 avslöjade att dataanalytiker bara spenderar 20 % av sina arbetstimmar på dataanalys medan resten av tiden går åt till att samla in och extrahera data. Automatiserad dataextraktion minskar arbetsstyrkan och tid som slösas på manuellt felbenägen dataextraktion och leder dem till att förbättra patientvården.
C. Förbättrad patientvård
Människor kommer att få tillgång till vårdinrättningar från olika platser. Därför kommer ett sammankopplat och automatiserat system att ge vårdgivare en tydlig bild av patientens tillstånd, och konsekvent och effektiv hantering kan erbjudas. 30 – 50 % av USA:s läkare har rapporterat att elektroniska system är fördelaktiga för att ge rekommenderad vård och lämpliga undersökningar och tillåter god patientkommunikation genom förbättrad övergripande patientvård i 78 % av en studiepopulation.
D. Minskade kostnader
Eftersom patientjournaler tillhandahåller en mängd data på olika domäner kommer manuell datainmatning vara tidskrävande och kostsam med ett dåligt värderat felaktigt resultat. Även om automatiserad dataextraktion har en hög startkostnad, kan kostnadsminskning på lång sikt uppnås när regelbundna repetitiva aktiviteter som konsumerar mänskligt arbete kan automatiseras för att få strukturerade och korrekta data och förutsägelser.
I motsats till isolerad datainsamling kommer automatiserad dataextraktion och sammanställning att tillhandahålla centralt kontrollerade databaser med personlig hälsoinformation som kan användas av många vårdgivare, vilket minskar kostnaderna för dubbelarbete.
E. Effektiviserat arbetsflöde och beslutsfattande
EHR baserad på Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) och metoder för djupinlärning kan ge korrekta förutsägelser om medicinska händelser i flera centra. Förutsägelser görs om dödlighet, återinläggningar, längd på sjukhusvistelse etc. vilket kommer att hjälpa till att hantera tillgängliga resurser för att nå efterfrågan. De o-/semistrukturerade data som extraherats från ett patientregistreringsformulär skulle kunna användas för att identifiera effekter och brister hos behandlingarna och komorbiditeterna och för att fastställa det förväntade resultatet hos patienten med ett visst tillstånd.
Referenser:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF, & Sun, J. (2016). Användning av återkommande neurala nätverksmodeller för tidig upptäckt av hjärtsvikt. Journal of the American Medical Informatics Association, 24(2), 361-370. Länk: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T., & Shekelle, PG (2012). Hälsoinformationsteknik: En uppdaterad systematisk översikt med fokus på meningsfull användning. Annals of Internal Medicine, 156(1), 48-54. Länk: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM, & Leff, B. (2018). Ett tillstånd av vetenskapen om tillämpningen av digital hälsoteknik för hantering av kroniska tillstånd. JMIR mHealth and uHealth, 6(4), e107. Länk: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J., Patel, V., Jamoom, EW, & Furukawa, MF (2014). Kliniska fördelar med användning av elektroniska journaler: nationella resultat. Health Services Research, 49(1 Pt 2), 392-404. Länk: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … & Sundberg, P. (2018). Skalbar och korrekt djupinlärning med elektroniska journaler. NPJ Digital Medicin, 1(1), 1-10. Länk: 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 kliniska textanalys och kunskapsextraktionssystem (cTAKES): arkitektur, komponentutvärdering och tillämpningar. Journal of the American Medical Informatics Association, 17(5), 507-513. Länk: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Terry, NP (2012). Skydda patienternas integritet i Big Datas tid. UMKC Law Review, 81, 385. Länk: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Vest, JR, & Gamm, LD (2011). Utbyte av hälsoinformation: ihållande utmaningar och nya strategier. Journal of the American Medical Informatics Association, 17(3), 288-294. Länk: 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 metod för utvinning, transformation och laddning av hälsodata. BMC Medicinsk informatik och beslutsfattande, 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). Automatiserad dataextraktion av elektroniska journaler: Giltighet av datautvinning för att konstruera forskningsdatabaser för behörighet i gastroenterologiska kliniska prövningar. Upsala Journal of Medical Sciences, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
- Köp och sälj aktier i PRE-IPO-företag med PREIPO®. Tillgång här.
- Källa: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- : har
- :är
- :inte
- :var
- ][s
- $UPP
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- Om oss
- missbruk
- tillgång
- Enligt
- Konto
- noggrannhet
- exakt
- Uppnå
- uppnås
- tvärs
- aktiviteter
- lägga till
- adress
- avancerat
- fördelar
- ogynnsam
- prisvärd
- ålder
- Avtal
- AI
- Varna
- Allergier
- tillåter
- alltid
- amerikan
- bland
- mängd
- an
- analys
- analytiker
- och
- och infrastruktur
- vilken som helst
- någon
- isär
- Ansökan
- tillämpningar
- tillvägagångssätt
- tillvägagångssätt
- lämpligt
- godkännanden
- arkitektur
- ÄR
- konstgjord
- artificiell intelligens
- AS
- Bistånd
- associerad
- Förening
- At
- automatisera
- Automatiserad
- Autopiloten
- tillgänglig
- baserat
- grund
- BE
- varit
- innan
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- fördelaktigt
- Fördelarna
- mellan
- Stor
- Stora data
- bindande
- föra
- företag
- men
- by
- Ring
- KAN
- kapital
- fångar
- vilken
- bära
- Vid
- Orsak
- Centers
- utmaningar
- byta
- chen
- klassificering
- Rengöring
- klar
- Klinisk
- kliniska tester
- cloud
- Cloud Hosting
- samling
- COM
- komma
- Gemensam
- vanligen
- Kommunikation
- företag
- jämfört
- konkurrenskraftig
- klagomål
- fullständigt
- komplex
- Komplexiteten
- komponent
- dator
- oro
- tillstånd
- villkor
- konfidentialitet
- Kontakta
- Anslutningar
- samtycke
- konsekvent
- konstruera
- kontakta
- innehåller
- innehåll
- kontrolleras
- Konvertering
- korrekt
- Pris
- kostnadsminskning
- Kostar
- kunde
- skapa
- skapas
- kritisk
- gröda
- Aktuella
- beställnings
- anpassningsbar
- DAI
- datum
- dataanalys
- datarikning
- datainmatning
- Datautbyte
- data mining
- Databas
- databaser
- Datum
- dag
- Beslutet
- djup
- djupt lärande
- fördröja
- leverera
- Efterfrågan
- detaljerad
- detaljer
- Detektering
- Bestämma
- skilja sig
- olika
- digital
- Digital hälsa
- direkt
- avslöjande
- sjukdomar
- do
- dokumentera
- dokument
- gör
- inte
- domäner
- gjort
- grund
- under
- dynamisk
- e
- Tidig
- lätt
- lätt
- Effektiv
- effektivitet
- effekter
- effektivitet
- effektivt
- Elektronisk
- Elektroniska hälsoregister
- berättigande
- nödsituation
- Anställd
- aktiverad
- möjliggör
- förbättra
- förbättrad
- förbättra
- säkerställer
- inträde
- fel
- etc
- Eter (ETH)
- utvärdering
- Även
- händelser
- Varje
- utbyta
- befintliga
- förväntat
- experter
- Förklara
- utforska
- export
- extrahera
- extraktion
- anläggningar
- Facility
- faktorer
- Misslyckande
- falsk
- familj
- SNABB
- trötthet
- Funktioner
- Fält
- fyllda
- Förnamn
- första gången
- Fokus
- efter
- följer
- För
- formen
- format
- former
- fragmenterad
- Fri
- från
- full
- Få
- samla
- samla
- GDPR
- Allmänt
- skaffa sig
- Mål
- god
- större
- Odling
- vårdnadshavare
- riktlinjer
- hantera
- Arbetsmiljö
- hårdvara
- Har
- har
- Hälsa
- Hälsovård
- hälsoinformation
- hälso tjänster
- hälso-och sjukvård
- sjukvårdsindustrin
- Hjärta
- Hjärtsvikt
- hjälpa
- här.
- Hög
- höggradigt
- historia
- Sjukhuset
- sjukhus
- värd
- ÖPPETTIDER
- Hur ser din drömresa ut
- HTTPS
- humant
- Hybrid
- i
- Identifiering
- identifiera
- Identitet
- if
- bild
- genomföra
- förbättras
- förbättring
- förbättra
- in
- Inklusive
- Inkorporerad
- ökat
- industrin
- ojämlikhet
- informationen
- informationsteknologi
- Infrastruktur
- institutioner
- försäkring
- integrering
- integrationer
- Intelligens
- Intelligent
- sammankopplade
- inre
- Internationell
- Internet
- internetåtkomst
- Interoperabilitet
- in
- Undersökningar
- isolerat
- IT
- DESS
- tidskriften
- bara
- Kin
- kunskap
- lab
- arbetskraft
- Språk
- Large
- Lag
- Lagar
- ledande
- inlärning
- Adress
- Längd
- mindre
- skulder
- Begränsad
- LINK
- läskunnighet
- läser in
- platser
- logga in
- Lång
- se
- du letar
- gjord
- hantera
- ledning
- manuell
- manuellt
- många
- matchande
- Maj..
- meningsfull
- Samtidigt
- åtgärder
- medicinsk
- medicin
- läkemedel
- metod
- metoder
- mHealth
- Gruvdrift
- mindre
- Mode
- modell
- modeller
- mer
- mest
- multipel
- mängd
- namn
- nationell
- Behöver
- behov
- nät
- nätverk
- neural
- neurala nätverk
- Nya
- Nästa
- NIH
- nu
- antal
- OCR
- OCR-programvara
- of
- erbjuds
- Erbjudanden
- on
- Onboarding
- ONE
- endast
- Operatören
- motsatt
- Tillbehör
- or
- organisation
- organisationer
- Organiserad
- Övriga
- vår
- ut
- Resultat
- utfall
- över
- övergripande
- särskilt
- pass
- Patienten
- patientvård
- patienter
- perfekt
- utföra
- personlig
- Personlig hälsa
- Personal
- Läkaren
- Bild
- Plats
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- policy
- dålig
- befolkning
- möjlig
- efterbehandling
- potentiell
- praktiken
- praxis
- pre
- Förutsägelser
- Recept
- presentera
- förhindra
- Förebyggande
- privatpolicy
- sekretesslagar
- problem
- process
- bearbetning
- Profiler
- Program
- progression
- rätt
- proprietary
- skydda
- ge
- förutsatt
- leverantörer
- tillhandahålla
- stansen
- kvalitet
- slumpmässig
- rates
- nå
- Läsa
- realtid
- motta
- känner igen
- rekommenderas
- post
- register
- minska
- Minskad
- minskar
- reducerande
- Minska medicinska
- reduktion
- referenser
- om
- registrera
- Registrering
- regelbunden
- relationer
- pålitlig
- upprepade
- repetitiva
- rapport
- Rapporterad
- Rapport
- kräver
- Krav
- forskning
- Resurser
- REST
- omstrukturera
- resultera
- resulterande
- avslöjade
- översyn
- Belöningar
- Risk
- regler
- Körning
- s
- skalbar
- scanna
- ordningen
- Vetenskap
- screening
- Andra
- §
- sektioner
- säkerhet
- Säkerhetsåtgärder
- Seek
- känslig
- Tjänster
- in
- uppsättningar
- Sex
- delas
- delning
- brister
- skall
- signerad
- signifikant
- skicklig
- något annorlunda
- långsam
- So
- Mjukvara
- några
- sofistikerade
- specifik
- fart
- spendera
- spent
- Personal
- spel
- standard
- starta
- Uppstart
- Ange
- Stater
- status
- bo
- Steg
- Steg
- strategier
- strömlinjeformad
- strukturerade
- Läsa på
- substans
- sådana
- sol
- stödja
- Stöder
- system
- System
- tar
- Talang
- grupp
- tekniker
- Tekniken
- Teknologi
- mall
- tio
- terminologi
- villkor
- än
- den där
- Smakämnen
- den information
- deras
- Dem
- Där.
- därför
- Dessa
- Tredje
- detta
- fastän?
- Genom
- tid
- tidskrävande
- till
- tillsammans
- traditionell
- Tåg
- tränad
- Utbildning
- Förvandla
- Transformation
- försök
- Typ
- United
- USA
- TIDSENLIG
- Uppdatering
- uppdaterad
- us
- Användning
- användning
- användningsfall
- Begagnade
- användare
- med hjälp av
- utnyttja
- utnyttjas
- Värdefulla
- värde
- värderas
- Värden
- försäljare
- Besök
- volym
- W
- vill
- Avfall
- Sätt..
- we
- Vad
- när
- som
- medan
- VEM
- kommer
- med
- Arbete
- arbetsflöde
- arbetsflöden
- arbetskraft
- ännu
- dig
- Din
- zephyrnet