Hasta kayıt formlarından veri çıkarmak mı istiyorsunuz? Alanları %98'den fazla doğrulukla ayıklamak için Nanonets OCR yazılımını deneyin.
Sağlık sektörü, çoğu yapılandırılmamış ve karmaşık olan büyük miktarda veri barındırır. Kişisel sağlık bilgileri, mevcut veriler parçalanmış ve izole edilmiş olduğundan tam potansiyeliyle kullanılmamıştır.
Ancak bu veriler, erken teşhis, ilerlemenin geciktirilmesi ve birden fazla hastalığın önlenmesi, yüksek ve artan sağlık maliyetlerinin azaltılması ve hasta sağlığının iyileştirilmesine yönelik sağlık hizmetleri hedeflerine ulaşmak için kullanılabilecek doğru ve güvenilir bilgiler oluşturmak için doğru bir şekilde çıkarılıp düzenlenebilseydi. genel olarak gelişmiş bir hasta bakımı sunmak için iletişim.
Hasta kayıt formu ve içeriğinde neler var?
Hasta Kayıt Formu, bir sağlık kuruluşuna ilk kez başvuran bir hastanın doldurduğu bir belgedir. Sağlık hizmeti sunucularının, amaçladıkları bakımı almaları için kayıt yaptırmadan önce kişisel ve sağlıkla ilgili bilgileri toplamalarına olanak tanır.
Hasta Kayıt Formunun içeriği sağlık kurumlarına göre farklılık gösterecek olup genel içerikleri aşağıdaki gibi olacaktır.
İlk bölüm, hastanın adı, cinsiyeti, doğum tarihi, adresi, medeni durumu, iletişim bilgileri ve Ulusal Kimlik veya Pasaport Numarası biçiminde Kimlik Numarası dahil olmak üzere ayrıntılarını sorgular.
İkinci Bölümde acil durumlarda başvurulacak personel, reşit olmayanın yakınları veya yasal vasisi bilgileri yer almaktadır.
Üçüncü bölüm, şirket adı, sigorta numarası ve poliçe dahil olmak üzere hastanın sigorta planı hakkında bilgi içerir.
Aşağıdaki bölümde, hasta tarihi ile imzalanması gereken hasta beyanı, gizlilik sözleşmesi ve diğer yasal olarak bağlayıcı koşulları içeren hasta onam formu yer almaktadır.
Ayrıca hastanın özgeçmişi, kullandığı ilaçlar, alerji, aile öyküsü, madde kullanım öyküsü gibi bilgileri içeren bölümler de mevcuttur.
A. Manuel veri girişi
Bu yöntemde, bir operatör hasta kayıt formundaki bilgileri bir veri tabanına manuel olarak besleyecektir. Bu geleneksel veri girişi yöntemleri, operatör faktörlerine bağlıdır ve otomatik sistemlere kıyasla avantajlardan daha fazla dezavantaj sağlayacaktır.
Artılar
Manuel veri girişi, verileri derlemek ve sunmak için yüksek vasıflı personel ve gelişmiş yazılım ve donanım gerektirmediğinden, sermaye harcaması operatör eğitimi ve altyapı açısından daha az olacaktır.
Eksiler
Sağlık kayıtları oldukça ayrıntılı olduğu için, verilerin çıkarılması saatler alır ve yazım ve hesaplamalar sırasında kılavuzlara ve tanımlara uyulmaması nedeniyle sağlık bilgilerine hatalar ekleyebilir ve verilerde tekdüzeliğe neden olabilir. Bu, kötü teşhislere, hatalı reçetelere ve olumsuz hasta sonuçlarına yol açan art arda gelen etkilere neden olabilir.
Çıkarılan verilerin karmaşıklığından dolayı, geleneksel yöntemler tahminler için yalnızca sınırlı sayıda yaygın olarak toplanan değişkenleri kullanır. Bu, hastalarda yanlış pozitifler ve yanlış alarmlar oluşturarak alarm yorgunluğuna neden olabilir ve klinik olarak önemli olaylar gözden kaçırılarak kötü hasta yönetimine yol açabilir.
B. Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR)
EHR, hastaneler, Genel Muayenehaneler, laboratuvarlar, eczaneler vb. dahil olmak üzere birçok sağlık kuruluşunda parçalanmış ve izole edilmiş yüksek hacimli verileri yakalar.
Artılar
EHR, veri girişinde, hesaplamalarda ve kılavuzlara ve veri tanımlarına uyulmamasında operatör düzeyinde hataları azaltarak tıbbi hataları azaltmıştır. 2011 yılında Amerika Birleşik Devletleri doktorları arasında yapılan ve EHR'nin olası ilaç hatalarının %65'ini uyardığını gösteren bir çalışmanın kanıtladığı gibi, hastaya sağlanan bakımın kalitesi arttı ve %62 kritik laboratuvar değerlerine ulaşarak genel hasta bakımını %78 oranında artırır.
EHR ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak yapılan doğru tahminlerin ardından uygun teşhisler, uygun araştırmalar ve yönetim yoluyla sağlık hizmetleri maliyetleri düşürülmüştür.
EHR kullanımı, hasta düzeyindeki bilgilerin farklı kuruluşlar arasında paylaşıldığı Sağlık Bilgi Alışverişi (HIE) sürecini mümkün kıldı. Bu, hastalar farklı konumlardaki sağlık hizmeti sağlayıcılarından tıbbi yardım istediğinde tıp pratisyenleri için kişinin tıbbi kayıtlarına kolay erişim sağlamıştır.
Eksiler
Farklı sağlık kurumlarının verileri sunmak için biraz farklı formatları vardır. Bu arada, kılavuzlar farklıdır ve Uluslararası Hastalık Sınıflandırması (ICD) aracılığıyla yapılan teşhisler, EHR tahminlerine rastgele hatalar ekleyebilir. Bu nedenle, tek tip terminolojiye, sistem mimarisine ve indekslemeye sahip olmamak, EHR'den beklenen faydaları azaltabilir.
EHR, donanım ve operatör eğitimi için yüksek başlangıç maliyetleriyle ilişkilidir; bu maliyetler, kullanıcıların bilgisayar okuryazarlığı ve veri tabanı kullanımındaki eşitsizlikleri nedeniyle değişken olabilir.
Büyük miktarda veri bir arada toplandığından ve uygun güvenlik önlemleri alınmadığından, hastaların hassas bilgilerinin gizliliği ve güvenliği tehlikededir.
C. Hibrit yaklaşımlar
EHR'de bulunan bilgiler standart olmayan kodlar ve yapılar biçiminde olduğundan, EHR verilerinin yeniden yapılandırılması ve ortak bir formata dönüştürülmesi için Dinamik ETL (Extraction, Transformation, and Loading) gibi sağlık verileri dönüştürme ve yükleme yaklaşımları uygulamaya girmiştir. ve farklı kuruluşlar ve araştırma veri ağları arasında uyum sağlamak için standart terminolojiler.
Nanonets, tıbbi uygulamaları otomatikleştirebilen yapay zeka tabanlı bir OCR yazılımıdır (GDPR ve SOC2 şikayeti). belge oluşturuluyor kodsuz iş akışlarıyla.
Nanonet'ler, aşağıdakiler de dahil olmak üzere sağlık hizmeti belge işlemenin birden çok adımını otomatikleştirebilir:
belge yükleme, veri çekme, veri işleme (veri temizleme, biçimlendirme, dönüştürme), onaylar ve belge arşivleme.
Nanonets, özel gereksinimlerinize uyar ve tamamen kodsuz bir platform olduğundan, kuruluştaki herkes tarafından kullanılabilir.
Tıbbi kayıt formlarından veri çıkarmak için nasıl kullanabileceğinizi görelim.
İlk olarak, onu kullanmak için, Nanonets'te ücretsiz bir hesap oluşturun veya hesabınıza giriş yapın.
Özel bir OCR modeli seçin. Bu modeli eğitmek için on tıbbi rapor sağlamanız gerekecek.
Bunu neden yapmam gerekiyor? On tıbbi belge sağlamak, AI'yı belgenizi verimli bir şekilde tanıması için eğitmenize yardımcı olacaktır.
Eğitildikten sonra artık verilerinizi biçimlendirmek için kurallar oluşturabilirsiniz. Bu kodsuz kurallarla sıfır sayısını değiştirebilir veya veritabanındaki değeri ve daha fazlasını arayabilirsiniz.
Bir sonraki adım, verileri tıbbi raporlarınızdan dışa aktarmak ve dışa aktarmak istediğiniz yolu seçmektir. Seçenekleri keşfedin veya bir entegrasyon seçin ve bunu doğrudan sağlık EHR sisteminize bağlayın.
Daha fazlasını yapmanız mı gerekiyor? Kullanım durumunuzu bize açıklayabileceğiniz yapay zeka uzmanlarımızla bir görüşme ayarlayın, biz de sizin için iş akışları oluşturalım.
Neden Nanonetler?
Nanonets akıllı bir OCR platformudur. Hasta kayıt formlarındaki metni tanımlamak için bir şablona ihtiyaç duymaz. Tanınmayan bir belgedeki metni kolayca tanımlayabilir.
Kullanımı kolaydır, 1 günde kurulabilir ve veri çıkarma sırasında %99'dan fazla doğruluk sağlar.
Ancak, normal OCR özelliklerinin yanı sıra, Nanonet'leri ayıran özellikler şunlardır:
Eşsiz Görüntü İşleme
Hasta kayıt formları farklı sağlık kurumlarına göre değişen formatlarda olabilir. Nanonet'ler, başlamak için mükemmel olmayan herhangi bir belge veya görüntüden veri çıkarmayı işleyebilir. Gelişmiş ön ve son işleme ile platform, eğriliği düzeltebilir, yeniden yönlendirebilir, döndürebilir, kırpabilir ve bulanık eşleştirme gerçekleştirebilir, böylece her seferinde kayıt formlarınızdan kesin verileri alırsınız.
Sınıfının en iyisi OCR
Nanonet'ler, tıbbi belgenizden %98'in üzerinde doğrulukla veri çıkarabilir. 40'tan fazla dili algılayabilir ve özel OCR desteğini destekler.
Güçlü entegrasyonlar
Nanonets ile sistemlerinize veri girişini kolayca otomatik hale getirebilirsiniz. Nanonets entegrasyonları ile belgelerinizi tarayın ve 500'den fazla iş yazılımındaki hasta profillerini gerçek zamanlı olarak güncelleyin.
Otomatik özelleştirilebilir iş akışları
Kodsuz iş akışlarıyla belge tarama, hasta kabulü, veri biçimlendirme, veri zenginleştirme, tıbbi rapor toplama, veri senkronizasyonu, belge eşleştirme ve daha fazlasını otomatikleştirin. Sadece kurallarınızı girin ve otomatik pilot moduna ayarlayın.
Ve dahası. Nanonets, ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilebilir ve beyaz etiketli OCR yazılımı ve şirket içi veya bulut barındırma seçenekleri sunar.
Hasta kayıt formlarından veri almanız mı gerekiyor?
Eğer öyleyse, Nanonets'e git or ekibimizle bir görüşme planlayın.
Teknoloji
EHR kullanan Sağlık Bilgi Yönetim Sistemleri, yüksek hızlı, güvenilir internet erişimi, donanım ve yazılım içeren maliyetli ağ bağlantıları gerektirir. Yüksek başlangıç maliyetleri ve uygun maliyetli ve etkili teknolojinin bulunmaması nedeniyle, Yapay Zeka tabanlı otomatik veri çıkarma yöntemlerinin uygulanması yalnızca bazı kuruluşlarda tutarlı bir program olacaktır.
Veri Sahipliği
Sağlık hizmeti sağlayıcıları arasındaki mevcut rekabetçi ilişkiler, değiş tokuş edilen bilgilerin türü ve miktarı ile ilgili sorunlar ortaya çıkarmaktadır. Paylaşılan özel bilgiler, teknoloji satıcıları tarafından 'salt okunur' esasına göre sınırlandırılmıştır. Bu nedenle, güncel bilgiler mevcut olmayacaktır.
Hastaların mahremiyet endişeleri
Kişisel sağlık bilgileri ele alındığından, kurumlar arası bilgi paylaşımı sadece hasta bakımının mahremiyet yasalarına uygun olarak yapılmaktadır. Yasal yükümlülükler, bilgilerin yasa dışı ifşasını önlemek için ilişkilendirilir; bu nedenle, veri alışverişindeki hasar riski her zaman potansiyel ödüllerden daha ağır basmalıdır.
A. Geliştirilmiş veri doğruluğu
Değerli çalışan yeteneğini boşa harcayan yavaş, hataya açık geleneksel veri giriş yöntemleri yerine, otomatikleştirilmiş veri çıkarma, tekrarlanan kullanımla daha fazla doğruluk sağlar.
EHR ve serbest metinlerden veri çıkarma, derin öğrenme tekniklerine dahil edildiğinden, bakımın kalitesi ve sonuçları ile kaynakların kullanımına ilişkin farklı sağlık hizmetleri alanları üzerinde geçerli ve doğru tahminler yapılır. Güvenilir ve doğru bilgi, doğru teşhis ve uygun yönetime yardımcı olarak hasta sonuçlarını iyileştirecektir.
B. Artan verimlilik
Otomatik sistemler, henüz tam potansiyeliyle kullanılmamış olan parçalanmış ve izole edilmiş kişisel sağlık bilgilerini, sağlanan bakımın etkinliğini ve verimliliğini artıran yapılandırılmış bir formda bir araya getirecektir.
2016'da yapılan bir araştırma, veri analistlerinin çalışma saatlerinin yalnızca %20'sini veri analizine ayırdığını, kalan sürenin ise verileri toplamak ve ayıklamak için harcandığını ortaya çıkardı. Otomatik veri çıkarma, manuel hataya açık veri çıkarmada boşa harcanan iş gücünü ve zamanı azaltır ve onları hasta bakımını geliştirmeye yönlendirir.
C. Geliştirilmiş hasta bakımı
İnsanlar farklı lokasyonlardan sağlık tesislerine ulaşacak. Bu nedenle, birbirine bağlı ve otomatikleştirilmiş bir sistem, sağlık hizmeti sağlayıcılarına hastanın durumunun net bir resmini sunacak ve tutarlı ve etkili bir yönetim sunulabilecektir. Amerika Birleşik Devletleri Doktorlarının %30-50'si, elektronik sistemlerin önerilen bakımı ve uygun araştırmaları sağlamada faydalı olduğunu ve çalışma popülasyonunun %78'inde gelişmiş genel hasta bakımı yoluyla iyi hasta iletişimine izin verdiğini bildirdi.
D. Azaltılmış maliyetler
Hasta kayıtları farklı alanlarda çok sayıda veri sağladığından, manuel veri girişi zaman alıcı ve maliyetli olacak ve düşük değerli hatalı sonuçlara yol açacaktır. Otomatikleştirilmiş veri çıkarmanın başlangıç maliyeti yüksek olsa da, uzun vadede, insan emeğini tüketen düzenli tekrarlayan faaliyetler, yapılandırılmış ve doğru veriler ve tahminler elde etmek için otomatikleştirildiğinde maliyet azaltma sağlanabilir.
İzole edilmiş veri toplamanın aksine, otomatikleştirilmiş veri çıkarma ve derleme, birçok sağlık hizmeti sağlayıcısı arasında kullanılabilecek merkezi olarak kontrol edilen kişisel sağlık bilgileri veritabanları sağlayarak veri çoğaltma maliyetlerini azaltacaktır.
E. Kolaylaştırılmış iş akışı ve karar alma
Hızlı Sağlık Hizmetleri Birlikte Çalışabilirlik Kaynaklarına (FHIR) ve derin öğrenme yöntemlerine dayalı EHR, birden fazla merkezdeki tıbbi olaylar hakkında doğru tahminler sağlayabilir. Talebe ulaşmak için mevcut kaynakların yönetilmesine yardımcı olacak ölüm oranları, yeniden yatışlar, hastanede kalış süresi vb. hakkında tahminler yapılır. Bir hasta kayıt formundan elde edilen yapılandırılmamış/yarı yapılandırılmamış veriler, tedavilerin ve komorbiditelerin etkilerini ve eksikliklerini belirlemek ve belirli bir durumu olan hastada beklenen sonucu belirlemek için kullanılabilir.
Referanslar:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF ve Sun, J. (2016). Kalp yetmezliği başlangıcının erken tespiti için tekrarlayan sinir ağı modellerinin kullanılması. Amerikan Tıp Bilişimi Derneği Dergisi, 24(2), 361-370. Bağlantı: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T. ve Shekelle, PG (2012). Sağlık bilgi teknolojisi: Anlamlı kullanıma odaklanan güncellenmiş bir sistematik derleme. Annals of Internal Medicine, 156(1), 48-54. Bağlantı: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM ve Leff, B. (2018). Kronik durumların yönetimi için dijital sağlık teknolojilerinin uygulanması biliminin durumu. JMIR mSağlık ve uSağlık, 6(4), e107. Bağlantı: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J., Patel, V., Jamoom, EW ve Furukawa, MF (2014). Elektronik sağlık kaydı kullanımının klinik faydaları: ulusal bulgular. Sağlık Hizmetleri Araştırması, 49(1 Pt 2), 392-404. Bağlantı: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Ören, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … & Sundberg, P. (2018). Elektronik sağlık kayıtları ile ölçeklenebilir ve doğru derin öğrenme. NPJ Dijital Tıp, 1(1), 1-10. Bağlantı: https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1
- Savova, GK, Masanz, JJ, Ogren, PV, Zheng, J., Sohn, S., Kipper-Schuler, KC ve Chute, CG (2010). Mayo klinik Metin Analizi ve Bilgi Çıkarma Sistemi (cTAKES): mimari, bileşen değerlendirmesi ve uygulamaları. Amerikan Tıp Bilişimi Derneği Dergisi, 17(5), 507-513. Bağlantı: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Terry, ABD (2012). Büyük Veri çağında hasta mahremiyetinin korunması. UMKC Hukuk İncelemesi, 81, 385. Bağlantı: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Yelek, JR ve Gamm, LD (2011). Sağlık bilgi alışverişi: kalıcı zorluklar ve yeni stratejiler. Amerikan Tıp Bilişimi Derneği Dergisi, 17(3), 288-294. Bağlantı: 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). Dinamik-ETL: sağlık verilerinin çıkarılması, dönüştürülmesi ve yüklenmesi için hibrit bir yaklaşım. BMC Medikal Bilişim ve Karar Verme, 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). Elektronik tıbbi kayıtlardan otomatik veri çıkarma: Gastroenterolojik klinik araştırmalarda uygunluk için araştırma veritabanları oluşturmaya yönelik veri madenciliğinin geçerliliği. Upsala Tıp Bilimleri Dergisi, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
- PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- ][P
- $UP
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- Hakkımızda
- taciz
- erişim
- Göre
- Hesap
- doğruluk
- doğru
- Başarmak
- elde
- karşısında
- faaliyetler
- eklemek
- adres
- ileri
- avantajları
- ters
- uygun
- yaş
- Bireysel Üyelik Sözleşmesi
- AI
- Uyarmak
- Alerjiler
- izin vermek
- her zaman
- Amerikan
- arasında
- miktar
- an
- analiz
- Analistler
- ve
- ve altyapı
- herhangi
- kimse
- ayrı
- Uygulama
- uygulamaları
- yaklaşım
- yaklaşımlar
- uygun
- onayları
- mimari
- ARE
- yapay
- yapay zeka
- AS
- Yardım
- ilişkili
- Dernek
- At
- otomatikleştirmek
- Otomatik
- otomatik pilot
- mevcut
- merkezli
- temel
- BE
- olmuştur
- önce
- olmak
- faydalı
- faydaları
- arasında
- Büyük
- büyük Veri
- bağlayıcı
- getirmek
- iş
- fakat
- by
- çağrı
- CAN
- Başkent
- yakalar
- hangi
- taşımak
- dava
- Sebeb olmak
- Merkezleri
- zorluklar
- değişiklik
- chen
- sınıflandırma
- Temizlik
- açık
- Klinik
- klinik denemeler
- bulut
- bulut Barındırma
- Toplamak
- COM
- nasıl
- ortak
- çoğunlukla
- Yakın İletişim
- şirket
- karşılaştırıldığında
- rekabet
- şikâyet
- tamamen
- karmaşık
- karmaşıklık
- bileşen
- bilgisayar
- Endişeler
- koşul
- koşullar
- gizlilik
- Sosyal medya
- Bağlantılar
- rıza
- tutarlı
- kurmak
- UAF ile
- içeren
- içindekiler
- kontrollü
- Dönüştürme
- doğru
- Ücret
- maliyet azaltma
- maliyetler
- olabilir
- yaratmak
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- kritik
- ürün
- akım
- görenek
- özelleştirilebilir
- DAI
- veri
- veri analizi
- veri zenginleştirme
- veri girişi
- Veri değişimi
- veri madenciliği
- veritabanı
- veritabanları
- Tarih
- gün
- karar
- derin
- derin öğrenme
- geciktirmek
- teslim etmek
- Talep
- detaylı
- ayrıntılar
- Bulma
- Belirlemek
- farklılık
- farklı
- dijital
- Dijital Sağlık
- direkt olarak
- ifşa
- hastalıklar
- do
- belge
- evraklar
- yok
- Değil
- etki
- yapılmış
- gereken
- sırasında
- dinamik
- e
- Erken
- kolayca
- kolay
- Etkili
- etki
- etkileri
- verim
- verimli biçimde
- Elektronik
- Elektronik Sağlık Kayıtları
- uygunluk
- acil durum
- Işçi
- etkin
- sağlar
- artırmak
- gelişmiş
- artırılması
- olmasını sağlar
- giriş
- Hatalar
- vb
- Eter (ETH)
- değerlendirme
- Hatta
- olaylar
- Her
- takas
- mevcut
- beklenen
- uzmanlara göre
- Açıklamak
- keşfetmek
- ihracat
- çıkarmak
- çıkarma
- tesisler
- Tesis
- faktörler
- Başarısızlık
- yanlış
- aile
- HIZLI
- yorgunluk
- Özellikler
- Alanlar
- dolu
- Ad
- ilk kez
- odak
- takip etme
- şu
- İçin
- Airdrop Formu
- biçim
- formlar
- parçalanmış
- Ücretsiz
- itibaren
- tam
- Kazanç
- toplamak
- toplama
- KVKK
- genel
- almak
- Goller
- Tercih Etmenizin
- büyük
- Büyüyen
- vasi
- kuralları yenileyerek
- sap
- kullanma
- donanım
- Var
- sahip olan
- Sağlık
- Sağlık Hizmetleri
- sağlık Bilgisi
- sağlık Hizmetleri
- sağlık
- Sağlık sektörü
- Network XNUMX'in Kalbi
- Kalp yetmezliği
- yardım et
- okuyun
- Yüksek
- büyük ölçüde
- tarih
- Hastane
- Hastanelerinden olan İstanbul Cerrahi Hastanesi'nde
- hosting
- SAAT
- Ne kadar
- HTTPS
- insan
- melez
- i
- Kimlik
- belirlemek
- Kimlik
- if
- görüntü
- uygulanması
- gelişmiş
- iyileşme
- geliştirme
- in
- Dahil olmak üzere
- Anonim
- artmış
- sanayi
- eşitsizlikler
- bilgi
- bilgi teknolojisi
- Altyapı
- kurumları
- sigorta
- bütünleşme
- entegrasyonlar
- İstihbarat
- Akıllı
- birbirine bağlı
- iç
- Uluslararası
- Internet
- internet erişimi
- Birlikte çalışabilirlik
- içine
- Soruşturmalar
- yalıtılmış
- IT
- ONUN
- dergi
- sadece
- Kin
- bilgi
- laboratuvar
- emek
- Diller
- büyük
- Kanun
- Yasalar
- önemli
- öğrenme
- Yasal Şartlar
- uzunluk
- az
- yükümlülükler
- Sınırlı
- LINK
- okur yazarlık
- yükleme
- yerleri
- giriş
- Uzun
- Bakın
- bakıyor
- yapılmış
- yönetmek
- yönetim
- Manuel
- el ile
- çok
- uygun
- Mayıs..
- anlamlı
- Bu arada
- önlemler
- tıbbi
- ilaç
- tıp
- yöntem
- yöntemleri
- mHealth
- Madencilik
- küçük
- Moda
- model
- modelleri
- Daha
- çoğu
- çoklu
- çokluk
- isim
- ulusal
- gerek
- ihtiyaçlar
- ağ
- ağlar
- sinirsel
- sinir ağı
- yeni
- sonraki
- NIH
- şimdi
- numara
- OCR
- OCR Yazılımı
- of
- sunulan
- Teklifler
- on
- Onboarding
- ONE
- bir tek
- Şebeke
- karşı
- Opsiyonlar
- or
- kuruluşlar
- organizasyonlar
- Düzenlenmiş
- Diğer
- bizim
- dışarı
- Sonuç
- sonuçlar
- tekrar
- tüm
- belirli
- pasaport
- hasta
- hasta bakımı
- hastalar
- MÜKEMMEL OLAN YERİ BULUN
- yapmak
- kişisel
- Kişisel sağlık
- personel
- hekim
- resim
- yer
- platform
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- politika
- yoksul
- nüfus
- mümkün
- rötuş
- potansiyel
- uygulama
- uygulamalar
- önceden
- Tahminler
- Reçeteleri
- mevcut
- önlemek
- Önleme
- gizlilik
- gizlilik kanunları
- sorunlar
- süreç
- işleme
- Profiller
- Programı
- ilerleme
- uygun
- özel
- koruyucu
- sağlamak
- sağlanan
- sağlayıcılar
- sağlama
- yumruk
- kalite
- rasgele
- oranlar
- ulaşmak
- Okumak
- gerçek zaman
- teslim almak
- tanımak
- Tavsiye edilen
- kayıt
- kayıtlar
- azaltmak
- Indirimli
- azaltır
- azaltarak
- Tıbbi Azaltma
- azalma
- referanslar
- ilişkin
- kayıt
- kayıtlar
- düzenli
- ilişkiler
- güvenilir
- tekrarlanan
- tekrarlayan
- rapor
- Bildirilen
- Raporlar
- gerektirir
- Yer Alan Kurallar
- araştırma
- Kaynaklar
- DİNLENME
- yeniden yapılandırılması
- sonuç
- Ortaya çıkan
- Açığa
- yorum
- "Rewards"
- Risk
- kurallar
- koşmak
- s
- ölçeklenebilir
- taramak
- plan
- Bilim
- tarama
- İkinci
- Bölüm
- bölümler
- güvenlik
- Güvenlik Önlemleri
- Aramak
- hassas
- Hizmetler
- set
- Setleri
- Seks
- Paylaşılan
- paylaşımı
- eksiklikler
- meli
- imzalı
- önemli
- yetenekli
- biraz daha farklı bir
- yavaş
- So
- Yazılım
- biraz
- sofistike
- özel
- hız
- geçirmek
- harcanmış
- Personel
- kazık
- standart
- başlama
- Start-up
- Eyalet
- Devletler
- Durum
- kalmak
- adım
- Basamaklar
- stratejileri
- aerodinamik
- yapılandırılmış
- Ders çalışma
- madde
- böyle
- güneş
- destek
- Destekler
- sistem
- Sistemler
- alır
- Yetenek
- takım
- teknikleri
- Teknolojileri
- Teknoloji
- şablon
- on
- terminoloji
- şartlar
- göre
- o
- The
- Bilgi
- ve bazı Asya
- Onları
- Orada.
- bu nedenle
- Bunlar
- Üçüncü
- Re-Tweet
- gerçi?
- İçinden
- zaman
- zaman tükeniyor
- için
- birlikte
- geleneksel
- Tren
- eğitilmiş
- Eğitim
- Dönüştürmek
- Dönüşüm
- denemeler
- tip
- Birleşik
- USA
- aktüel
- Güncelleme
- güncellenmiş
- us
- kullanım
- kullanım
- kullanım durumu
- Kullanılmış
- kullanıcılar
- kullanma
- kullanmak
- kullanılan
- Değerli
- değer
- değerli
- Değerler
- satıcıları
- ziyaretler
- hacim
- W
- istemek
- Atık
- Yol..
- we
- Ne
- ne zaman
- hangi
- süre
- DSÖ
- irade
- ile
- İş
- iş akışı
- iş akışları
- işgücü
- henüz
- sen
- zefirnet