Бажаєте отримати дані з реєстраційних форм пацієнтів? Спробуйте програмне забезпечення Nanonets OCR, щоб отримати поля з точністю понад 98%.
Галузь охорони здоров’я вміщує велику кількість даних, більшість з яких є неструктурованими та складними. Інформація про особисте здоров’я не була використана в повній мірі, оскільки наявні дані фрагментовані та ізольовані.
Але якби ці дані можна було витягнути та правильно організувати для створення точної та надійної інформації, яку можна було б використати для досягнення цілей охорони здоров’я щодо раннього виявлення, затримки прогресування та запобігання численним захворюванням, зниження високих і зростаючих витрат на охорону здоров’я та покращення стану пацієнтів. комунікація для надання покращеного догляду за пацієнтами в цілому.
Форма реєстрації пацієнта і що вона містить?
Реєстраційна форма пацієнта – це документ, який заповнює пацієнт, який вперше звертається до закладу охорони здоров’я. Це дозволяє постачальникам медичних послуг збирати особисту інформацію та інформацію, пов’язану зі здоров’ям, перш ніж зареєструвати їх для отримання призначеної медичної допомоги.
Зміст реєстраційної форми пацієнта буде відрізнятися в різних закладах охорони здоров’я, але загальний зміст буде таким.
У першому розділі містяться дані про пацієнта, зокрема його ім’я, стать, дата народження, адреса, сімейний стан, контактна інформація та ідентифікаційний номер у формі національного ідентифікаційного номера або номера паспорта.
У другому розділі міститься інформація про персонал, до якого слід звертатися в екстрених випадках, про найближчих родичів або законного опікуна неповнолітньої особи.
Третій розділ містить інформацію про схему страхування пацієнта, включаючи назву компанії, номер страхування та поліс.
У наступному розділі міститься форма згоди пацієнта, включаючи заяву пацієнта, угоду про конфіденційність та інші юридично обов’язкові умови, які мають бути підписані із зазначенням дати пацієнта.
Крім того, є розділи, що містять історію хвороби, поточні ліки, які приймає пацієнт, алергію, сімейну історію, історію зловживання психоактивними речовинами тощо.
A. Ручне введення даних
У цьому методі оператор вручну передає інформацію з форми реєстрації пацієнта в базу даних. Ці традиційні методи введення даних залежать від чинників оператора та матимуть більше недоліків, ніж переваг порівняно з автоматизованими системами.
профі
Капітальні витрати будуть меншими з точки зору навчання операторів та інфраструктури, оскільки ручне введення даних не потребує висококваліфікованого персоналу та складного програмного та апаратного забезпечення для збирання та представлення даних.
мінуси
Оскільки медичні записи є досить детальними, вилучення даних займає години та може додати помилки до медичної інформації під час введення й обчислень через недотримання вказівок і визначень, а також може призвести до неоднорідності даних. Це може призвести до каскадних ефектів, які призведуть до неправильних діагнозів, помилкових рецептів і несприятливих результатів для пацієнтів.
Через складність витягнутих даних традиційні методи використовують лише обмежену кількість змінних, що зазвичай збираються, для прогнозів. Це може створити помилкові спрацьовування та помилкові тривоги у пацієнтів, що може призвести до втоми, і клінічно значущі події будуть упущені, що призведе до поганого лікування пацієнтів.
B. Електронні медичні записи (EHR)
EHR збирає великий обсяг даних, які фрагментовані та ізольовані в багатьох закладах охорони здоров’я, включаючи лікарні, лікарні загальної практики, лабораторії, аптеки тощо.
профі
EHR зменшила кількість помилок на рівні оператора при введенні даних, обчисленнях і недотриманні вказівок і визначень даних, зменшивши медичні помилки. Якість медичної допомоги, що надається пацієнтам, покращилася, про що свідчить дослідження, проведене серед лікарів Сполучених Штатів у 2011 році, яке показало, що EHR попереджає 65% можливих помилок у лікуванні та 62% критичних лабораторних значень, покращуючи загальний догляд за пацієнтами на 78%.
Витрати на охорону здоров’я були зменшені завдяки правильній діагностиці, відповідним обстеженням і управлінню відповідно до точних прогнозів, зроблених за допомогою EHR і методів глибокого навчання.
Використання EHR увімкнуло процес обміну медичною інформацією (HIE), де інформація на рівні пацієнта розподіляється між різними організаціями. Це створило легкий доступ для практикуючих лікарів до своїх медичних записів, коли пацієнти звертаються за медичною допомогою до постачальників медичних послуг у різних місцях.
мінуси
Різні заклади охорони здоров'я мають дещо різні формати представлення даних. Тим часом рекомендації відрізняються, а діагнози, поставлені за допомогою Міжнародної класифікації хвороб (МКБ), можуть додавати випадкові помилки до прогнозів EHR. Таким чином, відсутність єдиної термінології, архітектури системи та індексації може зменшити очікувані переваги від EHR.
EHR пов’язана з високими початковими витратами на апаратне забезпечення та навчання операторів, які можуть бути змінними через нерівність користувачів у комп’ютерній грамотності та роботі з базами даних.
Конфіденційність і безпека конфіденційної інформації пацієнтів під загрозою, оскільки велика кількість даних збирається разом, а належні заходи безпеки не застосовуються.
C. Гібридні підходи
Оскільки інформація, доступна в EHR, має форму нестандартних кодів і структур, підходи до перетворення даних про здоров’я та завантаження, такі як Dynamic ETL (Extraction, Transformation, and Loading), увійшли в практику для реструктуризації та перетворення даних EHR у загальний формат і стандартну термінологію для гармонізації між різними організаціями та дослідницькими мережами даних.
Nanonets — це програмне забезпечення OCR на основі ШІ (скарга GDPR & SOC2), яке може автоматизувати медичні опрацювання документів з робочими процесами без коду.
Наномережі можуть автоматизувати кілька етапів обробки медичних документів, зокрема:
завантаження документів, вилучення даних, обробка даних (очищення даних, форматування, перетворення), затвердження та архівація документів.
Nanonets відповідає вашим конкретним вимогам, і будучи платформою без коду, її може використовувати кожен в організації.
Давайте розглянемо, як ви можете використовувати його для отримання даних з медичних реєстраційних форм.
По-перше, щоб використовувати його, створити безкоштовний обліковий запис на Nanonets або увійдіть у свій обліковий запис.
Виберіть спеціальну модель OCR. Щоб навчити цю модель, вам доведеться надати десять медичних висновків.
Навіщо мені це робити? Надання десяти медичних документів допоможе вам навчити штучний інтелект ефективно розпізнавати ваш документ.
Після навчання ви можете налаштувати правила для форматування даних. Ви можете змінити кількість нулів або знайти значення в базі даних тощо за допомогою цих правил без коду.
Наступним кроком є експорт і вибір способу експорту даних із ваших медичних звітів. Ознайомтеся з параметрами або виберіть інтеграцію та підключіть її безпосередньо до вашої системи EHR.
Потрібно зробити більше? Організуйте дзвінок із нашими експертами зі штучного інтелекту, щоб ви могли пояснити нам свій варіант використання, і ми налаштуємо для вас робочі процеси.
Чому Нанонетки?
Nanonets — це інтелектуальна платформа OCR. Не потрібен шаблон для ідентифікації тексту з форм реєстрації пацієнтів. Він може легко ідентифікувати текст із нерозпізнаного документа.
Він простий у використанні, його можна налаштувати за 1 день і забезпечує точність 99%+ під час вилучення даних.
Але крім звичайних функцій OCR, ось що відрізняє Nanonets від інших:
Неперевершена обробка зображень
Реєстраційні форми пацієнтів можуть мати різні формати для різних закладів охорони здоров’я. Наномережі можуть обробляти вилучення даних з будь-якого документа чи зображення, що для початку не ідеально. Завдяки розширеній попередній і подальшій обробці платформа може виправляти, змінювати орієнтацію, обертати, обрізати та виконувати нечітку відповідність, тож ви щоразу отримуєте точні дані з реєстраційних форм.
Найкращий у своєму класі OCR
Наномережі можуть отримувати дані з вашого медичного документа з точністю понад 98%. Він може виявляти понад 40 мов і підтримує користувальницьку підтримку OCR.
Потужні інтеграції
Ви можете легко автоматизувати введення даних у ваші системи за допомогою Nanonets. Скануйте свої документи та оновлюйте профілі пацієнтів у понад 500 бізнес-програмах у режимі реального часу за допомогою інтеграції Nanonets.
Автоматизовані настроювані робочі процеси
Автоматизуйте перевірку документів, прийом пацієнтів, форматування даних, збагачення даних, збір медичних звітів, синхронізацію даних, зіставлення документів тощо за допомогою робочих процесів без використання коду. Просто введіть свої правила та ввімкніть режим автопілота.
І більше. Nanonets можна налаштувати відповідно до ваших потреб і пропонує програмне забезпечення для оптичного розпізнавання символів (white-label OCR) і параметри локального або хмарного хостингу.
Чи потрібно витягувати дані з реєстраційних форм пацієнтів?
Якщо так, прямуйте до Nanonets or запланувати дзвінок з нашою командою.
Технологія
Системи управління медичною інформацією, які використовують EHR, вимагають дорогих мережевих з’єднань із високошвидкісним, надійним доступом до Інтернету, апаратного та програмного забезпечення. Через високі початкові витрати та відсутність доступної та ефективної технології впровадження методів автоматизованого вилучення даних на основі штучного інтелекту буде послідовною програмою лише для деяких організацій.
Право власності на дані
В умовах існуючих конкурентних відносин між постачальниками медичних послуг виникають проблеми щодо типу та обсягу інформації, якою обмінюються. Постачальники технологій обмежують надання конфіденційної інформації лише для читання. Тому актуальна інформація буде недоступна.
Конфіденційність пацієнтів
Оскільки обробляється інформація про особисте здоров’я, обмін інформацією між організаціями здійснюється лише для догляду за пацієнтами з дотриманням законів про конфіденційність. Юридична відповідальність пов'язана з запобіганням незаконному розголошенню інформації; отже, ризик збитку при обміні даними завжди має переважати над потенційною винагородою.
A. Покращена точність даних
Замість повільних, схильних до помилок традиційних методів введення даних, які витрачають цінні таланти співробітників, автоматизоване вилучення даних забезпечує більшу точність при багаторазовому використанні.
Оскільки вилучення даних з EHR і безкоштовних текстів включено в методи глибокого навчання, робляться дійсні та точні прогнози щодо різних сфер охорони здоров’я щодо якості та результатів лікування та використання ресурсів. Надійна та точна інформація допоможе поставити правильний діагноз і відповідне лікування, покращуючи результати лікування пацієнтів.
B. Підвищення ефективності
Автоматизовані системи об’єднають фрагментовану та ізольовану інформацію про особисте здоров’я, потенціал якої ще належить використати в повній мірі, у структуровану форму, що підвищить ефективність і результативність наданої медичної допомоги.
Дослідження, проведене в 2016 році, показало, що аналітики даних витрачають лише 20% робочого часу на аналіз даних, тоді як решта часу витрачається на збір і вилучення даних. Автоматизоване вилучення даних скорочує робочу силу та час, витрачений на ручне вилучення даних, схильних до помилок, і спрямовує їх на покращення догляду за пацієнтами.
C. Посилений догляд за хворими
Люди матимуть доступ до закладів охорони здоров’я з різних місць. Таким чином, взаємопов’язана та автоматизована система надасть постачальникам медичних послуг чітку картину стану пацієнта та запропонує послідовне та ефективне управління. 30–50% лікарів Сполучених Штатів повідомили, що електронні системи є корисними для надання рекомендованої медичної допомоги та проведення належних досліджень, а також забезпечують хороше спілкування з пацієнтами завдяки покращенню загального догляду за пацієнтами у 78% досліджуваної популяції.
D. Зниження витрат
Оскільки записи пацієнтів містять безліч даних у різних сферах, ручне введення даних потребуватиме багато часу та витрат із погано оціненим помилковим результатом. Незважаючи на те, що автоматизоване вилучення даних має високі початкові витрати, у довгостроковій перспективі можна було б досягти зниження витрат, коли регулярні повторювані дії, що потребують людської праці, можна автоматизувати для отримання структурованих і точних даних і прогнозів.
На відміну від ізольованого збору даних, автоматизоване вилучення та компіляція даних забезпечить централізовано керовані бази даних особистої медичної інформації, які можуть використовуватися багатьма постачальниками медичних послуг, зменшуючи витрати на дублювання даних.
E. Спрощений робочий процес і прийняття рішень
EHR на основі ресурсів швидкої сумісності охорони здоров’я (FHIR) і методів глибокого навчання може забезпечити точні прогнози медичних подій у кількох центрах. Робляться прогнози щодо рівня смертності, повторної госпіталізації, тривалості перебування в лікарні тощо, що допоможе керувати наявними ресурсами для задоволення попиту. Неструктуровані/напівструктуровані дані, отримані з реєстраційної форми пацієнта, можуть бути використані для виявлення ефектів і недоліків лікування та супутніх захворювань, а також для визначення очікуваного результату у пацієнта з певним захворюванням.
Список використаної літератури:
- Чой, Е., Шютц, А., Стюарт, В.Ф., Сан, Дж. (2016). Використання рекурентних моделей нейронної мережі для раннього виявлення початку серцевої недостатності. Журнал Американської асоціації медичної інформатики, 24 (2), 361-370. Посилання: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Джонс С.С., Рудін Р.С., Перрі Т. та Шекелле П.Г. (2012). Інформаційні технології охорони здоров’я: оновлений систематичний огляд із акцентом на значуще використання. Annals of Internal Medicine, 156 (1), 48-54. Посилання: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM, & Leff, B. (2018). Науковий стан застосування цифрових технологій охорони здоров’я для лікування хронічних захворювань. JMIR mHealth і uHealth, 6(4), e107. Посилання: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- Кінг Дж., Патель В., Джамум Е.В. та Фурукава М.Ф. (2014). Клінічні переваги використання електронних медичних записів: національні висновки. Дослідження медичних послуг, 49 (1 Pt 2), 392-404. Посилання: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Раджкомар, А., Орен, Е., Чен, К., Дай, А.М., Хаджай, Н., Хардт, М., … та Сундберг, П. (2018). Масштабоване та точне глибинне навчання за допомогою електронних медичних записів. Цифрова медицина NPJ, 1(1), 1-10. Посилання: https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1
- Савова Г.К., Масанц Дж.Дж., Огрен П.В., Чжен Дж., Сон С., Кіппер-Шулер К.К. та Чат К.Г. (2010). Клінічна система аналізу тексту та вилучення знань Mayo (cTAKES): архітектура, оцінка компонентів та застосування. Журнал Американської асоціації медичної інформатики, 17(5), 507-513. Посилання: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Террі Н.П. (2012). Захист конфіденційності пацієнтів в епоху великих даних. UMKC Law Review, 81, 385. Посилання: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Вест, JR, & Gamm, LD (2011). Обмін інформацією про здоров'я: постійні виклики та нові стратегії. Журнал Американської асоціації медичної інформатики, 17(3), 288-294. Посилання: https://doi.org/10.1136/jamia.2010.003673
- Онг, Т.К., Кан, М.Г., Кван, Б.М., Ямашіта, Т., Брандт, Е., Хосокава, П., Уріх, К., & Шиллінг, Л.М. (2017). Dynamic-ETL: гібридний підхід до вилучення, перетворення та завантаження даних про здоров’я. BMC Медична інформатика та прийняття рішень, 17(1). https://doi.org/10.1186/s12911-017-0532-3
- Джозеф Н., Ліндблад І., Закер С., Ельфверссон С., Альбінзон М., Одегорд О., Хантлер Л. та Хеллстрем П.М. (2022). Автоматизоване вилучення даних з електронних медичних записів: валідність аналізу даних для побудови дослідницьких баз даних для участі в гастроентерологічних клінічних дослідженнях. Журнал медичних наук Upsala, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- Карбування майбутнього з Адріенн Ешлі. Доступ тут.
- Купуйте та продавайте акції компаній, які вийшли на IPO, за допомогою PREIPO®. Доступ тут.
- джерело: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- ][стор
- $UP
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- МЕНЮ
- зловживання
- доступ
- За
- рахунки
- точність
- точний
- Achieve
- досягнутий
- через
- діяльності
- додавати
- адреса
- просунутий
- Переваги
- несприятливий
- доступний
- вік
- Угода
- AI
- Оповіщення
- Алергії
- дозволяти
- завжди
- американська
- серед
- кількість
- an
- аналіз
- аналітики
- та
- та інфраструктури
- будь-який
- будь
- крім
- додаток
- застосування
- підхід
- підходи
- відповідний
- погодження
- архітектура
- ЕСТЬ
- штучний
- штучний інтелект
- AS
- Допомога
- асоційований
- Асоціація
- At
- автоматизувати
- Автоматизований
- автопілот
- доступний
- заснований
- основа
- BE
- було
- перед тим
- буття
- корисний
- Переваги
- між
- Великий
- Великий даних
- обов'язковий
- приносити
- бізнес
- але
- by
- call
- CAN
- капітал
- захвати
- який
- нести
- випадок
- Викликати
- Центри
- проблеми
- зміна
- Чень
- класифікація
- Очищення
- ясно
- Клінічний
- клінічні випробування
- хмара
- Cloud Hosting
- збір
- COM
- Приходити
- загальний
- зазвичай
- Комунікація
- компанія
- порівняний
- конкурентоспроможний
- скарга
- повністю
- комплекс
- складність
- компонент
- комп'ютер
- Турбота
- стан
- Умови
- конфіденційність
- З'єднуватися
- Зв'язки
- згода
- послідовний
- будувати
- контакт
- містить
- зміст
- контроль
- Перетворення
- виправити
- Коштувати
- зниження витрат
- витрати
- може
- створювати
- створений
- критичний
- урожай
- Поточний
- виготовлений на замовлення
- настроюється
- DAI
- дані
- аналіз даних
- збагачення даних
- введення даних
- Обмін даними
- видобуток даних
- Database
- базами даних
- Дата
- день
- рішення
- глибокий
- глибоке навчання
- затримка
- доставляти
- Попит
- докладно
- деталі
- Виявлення
- Визначати
- відрізняються
- різний
- цифровий
- Цифрове здоров'я
- безпосередньо
- розкриття
- хвороби
- do
- документ
- документація
- робить
- Ні
- домени
- зроблений
- два
- під час
- динамічний
- e
- Рано
- легко
- легко
- Ефективний
- ефективність
- ефекти
- ефективність
- продуктивно
- Electronic
- Електронні медичні записи
- права
- аварійний
- Співробітник
- включений
- дозволяє
- підвищувати
- підвищена
- підвищення
- гарантує
- запис
- помилки
- і т.д.
- Ефір (ETH)
- оцінка
- Навіть
- Події
- Кожен
- обмін
- існуючий
- очікуваний
- experts
- Пояснювати
- дослідити
- експорт
- витяг
- видобуток
- засоби
- Об'єкт
- фактори
- Провал
- false
- сім'я
- ШВИДКО
- втому
- риси
- Поля
- заповнений
- Перший
- перший раз
- Сфокусувати
- після
- слідує
- для
- форма
- формат
- форми
- фрагментарно
- Безкоштовна
- від
- Повний
- Отримувати
- збирати
- збір
- GDPR
- Загальне
- отримати
- Цілі
- добре
- великий
- Зростання
- опікун
- керівні вказівки
- обробляти
- Обробка
- апаратні засоби
- Мати
- має
- здоров'я
- Охорона здоров'я
- інформація про стан здоров'я
- послуги в галузі охорони здоров'я
- охорона здоров'я
- healthcare industry
- Серце
- Серцева недостатність
- допомога
- тут
- Високий
- дуже
- історія
- лікарня
- лікарні
- хостинг
- ГОДИННИК
- Як
- HTTPS
- людина
- гібрид
- i
- Ідентифікація
- ідентифікувати
- Особистість
- if
- зображення
- реалізації
- поліпшений
- поліпшення
- поліпшення
- in
- У тому числі
- Зареєстрований
- збільшений
- промисловість
- нерівності
- інформація
- інформаційна технологія
- Інфраструктура
- установи
- страхування
- інтеграція
- інтеграцій
- Інтелект
- Розумний
- взаємопов'язані
- внутрішній
- Міжнародне покриття
- інтернет
- Доступ в інтернет
- Взаємодія
- в
- Дослідження
- ізольований
- IT
- ЙОГО
- журнал
- просто
- Родичі
- знання
- lab
- праця
- мови
- великий
- закон
- Законодавство
- провідний
- вивчення
- легальний
- довжина
- менше
- зобов'язання
- обмеженою
- LINK
- грамотність
- погрузка
- місць
- Логін
- Довго
- подивитися
- шукати
- made
- управляти
- управління
- керівництво
- вручну
- багато
- узгодження
- Може..
- значущим
- Між тим
- заходи
- медичний
- лікування
- медицина
- метод
- методика
- мобільного охорони здоров'я
- Mining
- незначний
- режим
- модель
- Моделі
- більше
- найбільш
- множинний
- безліч
- ім'я
- National
- Необхідність
- потреби
- мережу
- мереж
- Нейронний
- нейронної мережі
- Нові
- наступний
- NIH
- зараз
- номер
- OCR
- Програмне забезпечення OCR
- of
- запропонований
- Пропозиції
- on
- На борту
- ONE
- тільки
- оператор
- протистояли
- Опції
- or
- організація
- організації
- Організований
- Інше
- наші
- з
- Результат
- Результати
- над
- загальний
- приватність
- паспорт
- пацієнт
- догляд за пацієнтом
- pacientes
- ідеальний
- виконувати
- персонал
- Особисте здоров'я
- Персонал
- лікар
- картина
- місце
- платформа
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- політика
- бідні
- населення
- це можливо
- подальша обробка
- потенціал
- практика
- практики
- попередньо
- Прогнози
- Рецепти
- представити
- запобігати
- Попередження
- недоторканність приватного життя
- закони про конфіденційність
- проблеми
- процес
- обробка
- Профілі
- програма
- прогресія
- правильний
- власником
- захищає
- забезпечувати
- за умови
- провайдери
- забезпечення
- перфоратор
- якість
- випадковий
- ставки
- досягати
- Читати
- реального часу
- отримати
- визнавати
- рекомендований
- запис
- облік
- зменшити
- Знижений
- знижує
- зниження
- Зниження медичної
- скорочення
- посилання
- про
- реєструючий
- Реєстрація
- регулярний
- відносини
- надійний
- повторний
- повторювані
- звітом
- Повідомляється
- Звіти
- вимагати
- Вимога
- дослідження
- ресурси
- REST
- реструктурувати
- результат
- в результаті
- Показали
- огляд
- Нагороди
- Risk
- Правила
- прогін
- s
- масштабовані
- сканування
- схема
- наука
- екранування
- другий
- розділ
- розділам
- безпеку
- Заходи безпеки
- Шукати
- чутливий
- Послуги
- комплект
- набори
- секс
- загальні
- поділ
- недоліки
- Повинен
- підписаний
- значний
- кваліфікований
- трохи відрізняється
- сповільнювати
- So
- Софтвер
- деякі
- складний
- конкретний
- швидкість
- витрачати
- відпрацьований
- Персонал
- частка
- standard
- старт
- Пуск в експлуатацію
- стан
- Штати
- Статус
- залишатися
- Крок
- заходи
- стратегії
- обтічний
- структурований
- Вивчення
- речовина
- такі
- Sun
- підтримка
- Опори
- система
- Systems
- приймає
- талант
- команда
- методи
- Технології
- Технологія
- шаблон
- десять
- термінологія
- terms
- ніж
- Що
- Команда
- інформація
- їх
- Їх
- Там.
- отже
- Ці
- третій
- це
- хоча?
- через
- час
- трудомісткий
- до
- разом
- традиційний
- поїзд
- навчений
- Навчання
- Перетворення
- Перетворення
- випробування
- тип
- United
- Сполучені Штати
- відповідний сучасним вимогам
- Оновити
- оновлений
- us
- Використання
- використання
- використання випадку
- використовуваний
- користувачі
- використання
- використовувати
- використовувати
- Цінний
- значення
- цінний
- Цінності
- постачальники
- Відвідувань
- обсяг
- W
- хотіти
- Відходи
- шлях..
- we
- Що
- коли
- який
- в той час як
- ВООЗ
- волі
- з
- Work
- робочий
- Робочі процеси
- Трудові ресурси
- ще
- ви
- вашу
- зефірнет