Bạn đang muốn trích xuất dữ liệu từ các mẫu đăng ký bệnh nhân? Hãy dùng thử phần mềm Nanonets OCR để trích xuất các trường với độ chính xác hơn 98%.
Ngành chăm sóc sức khỏe chứa một lượng lớn dữ liệu, hầu hết dữ liệu không có cấu trúc và phức tạp. Thông tin sức khỏe cá nhân chưa được sử dụng hết tiềm năng vì dữ liệu có sẵn bị phân mảnh và bị cô lập.
Nhưng nếu dữ liệu này có thể được trích xuất và tổ chức một cách chính xác để tạo ra thông tin chính xác và đáng tin cậy có thể được sử dụng để đạt được các mục tiêu chăm sóc sức khỏe là phát hiện sớm, trì hoãn sự tiến triển và ngăn ngừa nhiều bệnh, giảm chi phí chăm sóc sức khỏe ngày càng cao và cải thiện sức khỏe của bệnh nhân giao tiếp để cung cấp một tổng thể chăm sóc bệnh nhân nâng cao.
Mẫu đăng ký bệnh nhân và nó bao gồm những gì?
Mẫu đăng ký bệnh nhân là một tài liệu được điền bởi bệnh nhân lần đầu tiên đến cơ sở chăm sóc sức khỏe. Nó cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe thu thập thông tin cá nhân và thông tin liên quan đến sức khỏe trước khi đăng ký cho họ để nhận dịch vụ chăm sóc dự kiến.
Nội dung của Mẫu đăng ký bệnh nhân sẽ khác nhau giữa các cơ sở chăm sóc sức khỏe, nhưng nội dung chung sẽ như sau.
Phần đầu tiên hỏi về thông tin chi tiết của bệnh nhân, bao gồm tên, giới tính, ngày sinh, địa chỉ, tình trạng hôn nhân, thông tin liên hệ và Số nhận dạng dưới dạng Số nhận dạng quốc gia hoặc Số hộ chiếu.
Phần thứ hai chứa thông tin về nhân sự sẽ được liên hệ trong trường hợp khẩn cấp, thân nhân hoặc người giám hộ hợp pháp của trẻ vị thành niên.
Phần thứ ba chứa thông tin về chương trình bảo hiểm của bệnh nhân, bao gồm tên công ty, số bảo hiểm và chính sách.
Phần sau đây có biểu mẫu đồng ý của bệnh nhân, bao gồm tuyên bố của bệnh nhân, thỏa thuận bảo mật và các điều kiện ràng buộc pháp lý khác, phải được ký cùng với ngày của bệnh nhân.
Ngoài ra, có những phần chứa lịch sử y tế, các loại thuốc hiện tại mà bệnh nhân đang sử dụng, dị ứng, tiền sử gia đình, tiền sử lạm dụng chất gây nghiện, v.v.
A. Nhập liệu thủ công
Trong phương pháp này, một nhà điều hành sẽ nhập thủ công thông tin trong biểu mẫu đăng ký bệnh nhân vào cơ sở dữ liệu. Các phương pháp nhập liệu truyền thống này phụ thuộc vào yếu tố người vận hành và sẽ có nhiều nhược điểm hơn là ưu điểm so với các hệ thống tự động.
Ưu điểm
Chi phí vốn sẽ ít hơn về mặt đào tạo người vận hành và cơ sở hạ tầng vì việc nhập dữ liệu thủ công không yêu cầu nhân viên có tay nghề cao cũng như phần mềm và phần cứng phức tạp để biên dịch và trình bày dữ liệu.
Nhược điểm
Vì hồ sơ sức khỏe khá chi tiết nên việc trích xuất dữ liệu mất hàng giờ và có thể thêm lỗi vào thông tin chăm sóc sức khỏe trong quá trình nhập và tính toán, do không tuân thủ các hướng dẫn và định nghĩa, đồng thời có thể dẫn đến dữ liệu không đồng nhất. Điều này có thể gây ra hiệu ứng xếp tầng dẫn đến chẩn đoán kém, kê đơn sai và kết quả bất lợi cho bệnh nhân.
Do sự phức tạp của dữ liệu được trích xuất, các phương pháp truyền thống chỉ sử dụng một số lượng hạn chế các biến thường được thu thập để dự đoán. Điều này có thể tạo ra các kết quả dương tính giả và báo động giả cho bệnh nhân, điều này có thể dẫn đến tình trạng mệt mỏi, tỉnh táo và các sự kiện quan trọng về mặt lâm sàng sẽ bị bỏ sót, dẫn đến việc quản lý bệnh nhân kém.
B. Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR)
EHR thu thập một lượng lớn dữ liệu, được phân mảnh và tách biệt trên nhiều tổ chức chăm sóc sức khỏe, bao gồm bệnh viện, Phòng khám bác sĩ tổng quát, phòng thí nghiệm, nhà thuốc, v.v.
Ưu điểm
EHR đã giảm các lỗi ở cấp độ người vận hành trong việc nhập dữ liệu, tính toán và không tuân thủ các nguyên tắc và định nghĩa dữ liệu, giảm các lỗi y tế. Chất lượng chăm sóc được cung cấp cho bệnh nhân đã được cải thiện, bằng chứng là một nghiên cứu được thực hiện giữa các bác sĩ Hoa Kỳ vào năm 2011 cho thấy EHR đã cảnh báo 65% các sai sót thuốc có thể xảy ra và 62% của các giá trị phòng thí nghiệm quan trọng, tăng cường chăm sóc bệnh nhân tổng thể lên 78%.
Chi phí chăm sóc sức khỏe đã giảm nhờ chẩn đoán đúng, điều tra thích hợp và quản lý theo các dự đoán chính xác được thực hiện bằng kỹ thuật EHR và học sâu.
Việc sử dụng EHR đã kích hoạt quy trình Trao đổi thông tin sức khỏe (HIE), trong đó thông tin ở cấp độ bệnh nhân được chia sẻ giữa các tổ chức khác nhau. Điều này đã giúp các bác sĩ y tế dễ dàng truy cập vào hồ sơ y tế của một người khi bệnh nhân tìm kiếm sự trợ giúp y tế từ các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tại các địa điểm khác nhau.
Nhược điểm
Các tổ chức y tế khác nhau có các định dạng trình bày dữ liệu hơi khác nhau. Trong khi đó, các hướng dẫn khác nhau và các chẩn đoán được thực hiện thông qua Phân loại bệnh tật quốc tế (ICD) có thể thêm các lỗi ngẫu nhiên vào dự đoán EHR. Do đó, việc không có thuật ngữ thống nhất, kiến trúc hệ thống và lập chỉ mục có thể làm giảm lợi ích mong đợi từ EHR.
EHR có liên quan đến chi phí khởi động cao cho phần cứng và đào tạo người vận hành, điều này có thể thay đổi do sự bất bình đẳng của người dùng về kiến thức máy tính và xử lý cơ sở dữ liệu.
Tính bảo mật và an toàn của thông tin nhạy cảm của bệnh nhân đang bị đe dọa do một lượng lớn dữ liệu được thu thập cùng nhau và các biện pháp bảo mật thích hợp không được áp dụng.
C. Phương pháp lai
Vì thông tin có sẵn trong EHR ở dạng mã và cấu trúc không chuẩn, nên các phương pháp tải và chuyển đổi dữ liệu sức khỏe như Dynamic ETL (Trích xuất, Chuyển đổi và Tải) đã được áp dụng để tái cấu trúc và chuyển đổi dữ liệu EHR thành một định dạng chung và các thuật ngữ tiêu chuẩn để hài hòa giữa các tổ chức và mạng dữ liệu nghiên cứu khác nhau.
Nanonets là một phần mềm OCR dựa trên AI (khiếu nại GDPR & SOC2) có thể tự động hóa y tế xử lý văn bản với quy trình làm việc không có mã.
Nanonets có thể tự động hóa nhiều bước xử lý tài liệu chăm sóc sức khỏe bao gồm:
tải lên tài liệu, trích xuất dữ liệu, xử lý dữ liệu (làm sạch dữ liệu, định dạng, chuyển đổi), phê duyệt và tài liệu lưu trữ.
Nanonets tuân thủ các yêu cầu cụ thể của bạn và là một nền tảng hoàn toàn không có mã, nó có thể được sử dụng bởi bất kỳ ai trong tổ chức.
Hãy xem cách bạn có thể sử dụng nó để trích xuất dữ liệu từ các biểu mẫu đăng ký y tế.
Đầu tiên, để sử dụng nó, tạo một tài khoản miễn phí trên Nanonets hoặc đăng nhập vào tài khoản của bạn.
Chọn một mô hình OCR tùy chỉnh. Để đào tạo mô hình này, bạn sẽ phải cung cấp mười báo cáo y tế.
Tại sao tôi cần phải làm điều này? Cung cấp mười tài liệu y tế sẽ giúp bạn huấn luyện AI nhận dạng tài liệu của bạn một cách hiệu quả.
Sau khi được đào tạo, giờ đây bạn có thể thiết lập các quy tắc để định dạng dữ liệu của mình. Bạn có thể thay đổi số lượng số XNUMX hoặc tra cứu giá trị trong cơ sở dữ liệu, v.v. với các quy tắc không dùng mã này.
Bước tiếp theo là xuất và chọn cách bạn muốn xuất dữ liệu từ các báo cáo y tế của mình. Khám phá các tùy chọn hoặc chọn một tích hợp và kết nối trực tiếp với hệ thống EHR chăm sóc sức khỏe của bạn.
Cần phải làm nhiều hơn nữa? Thiết lập cuộc gọi với các chuyên gia AI của chúng tôi để bạn có thể giải thích trường hợp sử dụng của mình cho chúng tôi và chúng tôi sẽ thiết lập quy trình làm việc cho bạn.
Tại sao Nanonet?
Nanonets là một nền tảng OCR thông minh. Nó không cần một mẫu để xác định văn bản từ các mẫu đăng ký bệnh nhân. Nó có thể xác định văn bản từ một tài liệu không được nhận dạng một cách dễ dàng.
Nó rất dễ sử dụng, có thể thiết lập trong 1 ngày và đảm bảo độ chính xác 99%+ trong quá trình trích xuất dữ liệu.
Nhưng ngoài các tính năng OCR thông thường, đây là điều khiến Nanonet khác biệt:
Xử lý hình ảnh vô song
Mẫu đăng ký bệnh nhân có thể có các định dạng khác nhau cho các tổ chức y tế khác nhau. Nanonet có thể xử lý trích xuất dữ liệu từ bất kỳ tài liệu hoặc hình ảnh nào, điều này không hoàn hảo để bắt đầu. Với quá trình xử lý trước và sau nâng cao, nền tảng có thể làm lệch hướng, định hướng lại, xoay, cắt và thực hiện so khớp mờ để bạn luôn nhận được dữ liệu chính xác từ biểu mẫu đăng ký của mình.
OCR tốt nhất trong lớp
Nanonets có thể trích xuất dữ liệu từ tài liệu y tế của bạn với độ chính xác hơn 98%. Nó có thể phát hiện hơn 40 ngôn ngữ và hỗ trợ hỗ trợ OCR tùy chỉnh.
Tích hợp mạnh mẽ
Bạn có thể tự động hóa việc nhập dữ liệu vào hệ thống của mình một cách dễ dàng bằng Nanonet. Quét tài liệu của bạn và cập nhật hồ sơ bệnh nhân trên hơn 500 phần mềm kinh doanh trong thời gian thực với tích hợp Nanonets.
Quy trình công việc tùy biến tự động
Tự động sàng lọc tài liệu, tiếp nhận bệnh nhân, định dạng dữ liệu, làm giàu dữ liệu, thu thập báo cáo y tế, đồng bộ hóa dữ liệu, khớp tài liệu, v.v. với quy trình làm việc không cần mã. Chỉ cần nhấn vào các quy tắc của bạn và đặt nó ở chế độ lái tự động.
Và hơn thế nữa. Nanonets có thể tùy chỉnh theo nhu cầu của bạn và cung cấp phần mềm OCR nhãn trắng cũng như các tùy chọn lưu trữ tại chỗ hoặc đám mây.
Bạn có cần trích xuất dữ liệu từ các mẫu đăng ký bệnh nhân không?
Nếu vậy, hướng đến Nanonet or lên lịch một cuộc gọi với nhóm của chúng tôi.
Công nghệ
Các Hệ thống Quản lý Thông tin Y tế sử dụng EHR yêu cầu kết nối mạng tốn kém với truy cập internet, phần cứng và phần mềm tốc độ cao, đáng tin cậy. Do chi phí ban đầu cao và không có sẵn công nghệ hiệu quả và giá cả phải chăng, việc triển khai các phương pháp trích xuất dữ liệu tự động dựa trên Trí tuệ nhân tạo sẽ chỉ là một chương trình nhất quán trong một số tổ chức.
Quyền sở hữu dữ liệu
Với các mối quan hệ cạnh tranh hiện có giữa các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, các vấn đề phát sinh liên quan đến loại và lượng thông tin được trao đổi. Thông tin độc quyền được chia sẻ bị giới hạn trên cơ sở 'chỉ đọc' bởi các nhà cung cấp công nghệ. Do đó, thông tin cập nhật sẽ không có sẵn.
Mối quan tâm về quyền riêng tư của bệnh nhân
Vì thông tin sức khỏe cá nhân được xử lý nên việc chia sẻ thông tin giữa các tổ chức chỉ được thực hiện để chăm sóc bệnh nhân tuân thủ luật về quyền riêng tư. Trách nhiệm pháp lý có liên quan đến việc ngăn chặn tiết lộ thông tin bất hợp pháp; do đó, rủi ro thiệt hại trong trao đổi dữ liệu phải luôn lớn hơn các phần thưởng tiềm năng.
A. Cải thiện độ chính xác của dữ liệu
Thay vì các phương pháp nhập dữ liệu truyền thống chậm chạp, dễ mắc lỗi làm lãng phí tài năng quý giá của nhân viên, việc trích xuất dữ liệu tự động đảm bảo độ chính xác cao hơn khi sử dụng nhiều lần.
Khi trích xuất dữ liệu từ EHR và các văn bản miễn phí được tích hợp vào các kỹ thuật học sâu, các dự đoán hợp lệ và chính xác được đưa ra trên các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe khác nhau liên quan đến chất lượng và kết quả của việc chăm sóc và sử dụng tài nguyên. Thông tin đáng tin cậy và chính xác sẽ giúp chẩn đoán chính xác và quản lý phù hợp, nâng cao kết quả của bệnh nhân.
B. Tăng hiệu quả
Các hệ thống tự động sẽ tập hợp thông tin sức khỏe cá nhân bị phân mảnh và bị cô lập, vẫn chưa được sử dụng hết tiềm năng của nó, thành một dạng có cấu trúc để cải thiện hiệu quả và hiệu suất của dịch vụ chăm sóc được cung cấp.
Một nghiên cứu được thực hiện vào năm 2016 cho thấy các nhà phân tích dữ liệu chỉ dành 20% thời gian làm việc của họ để phân tích dữ liệu trong khi thời gian còn lại dành cho việc thu thập và trích xuất dữ liệu. Trích xuất dữ liệu tự động giúp giảm thiểu lực lượng lao động và thời gian lãng phí khi trích xuất dữ liệu dễ bị lỗi thủ công và hướng dẫn họ tăng cường chăm sóc bệnh nhân.
C. Tăng cường chăm sóc bệnh nhân
Mọi người sẽ tiếp cận các cơ sở chăm sóc sức khỏe từ các địa điểm khác nhau. Do đó, một hệ thống tự động và được kết nối với nhau sẽ cung cấp cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe một bức tranh rõ ràng về tình trạng của bệnh nhân và có thể đưa ra phương pháp quản lý nhất quán và hiệu quả. 30 – 50% Bác sĩ Hoa Kỳ đã báo cáo rằng các hệ thống điện tử có lợi trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc được khuyến nghị và các cuộc điều tra thích hợp, đồng thời cho phép giao tiếp tốt với bệnh nhân thông qua việc chăm sóc bệnh nhân tổng thể nâng cao ở 78% dân số nghiên cứu.
D. Giảm chi phí
Vì hồ sơ bệnh nhân cung cấp vô số dữ liệu trên các miền khác nhau, nên việc nhập dữ liệu thủ công sẽ tốn thời gian và chi phí với kết quả sai được đánh giá kém. Mặc dù việc trích xuất dữ liệu tự động có chi phí ban đầu cao, nhưng về lâu dài, việc giảm chi phí có thể đạt được khi các hoạt động lặp đi lặp lại thường xuyên tiêu tốn sức lao động của con người có thể được tự động hóa để thu được dữ liệu và dự đoán có cấu trúc và chính xác.
Trái ngược với việc thu thập dữ liệu riêng lẻ, việc trích xuất và tổng hợp dữ liệu tự động sẽ cung cấp cơ sở dữ liệu về thông tin sức khỏe cá nhân được kiểm soát tập trung có thể được nhiều nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng, giảm chi phí sao chép dữ liệu.
E. Hợp lý hóa quy trình làm việc và ra quyết định
EHR dựa trên Tài nguyên tương tác chăm sóc sức khỏe nhanh (FHIR) và các phương pháp học sâu có thể đưa ra dự đoán chính xác về các sự kiện y tế ở nhiều trung tâm. Các dự đoán được thực hiện về tỷ lệ tử vong, tái nhập viện, thời gian nằm viện, v.v. sẽ giúp quản lý các nguồn lực sẵn có để đáp ứng nhu cầu. Dữ liệu phi cấu trúc/bán cấu trúc được trích xuất từ mẫu đăng ký bệnh nhân có thể được sử dụng để xác định tác dụng và thiếu sót của các phương pháp điều trị và bệnh đi kèm và để xác định kết quả mong đợi ở bệnh nhân với một tình trạng cụ thể.
Tài liệu tham khảo:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF, & Sun, J. (2016). Sử dụng các mô hình mạng thần kinh tái phát để phát hiện sớm khởi phát suy tim. Tạp chí của Hiệp hội Tin học Y tế Hoa Kỳ, 24(2), 361-370. liên kết: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T., & Shekelle, PG (2012). Công nghệ thông tin y tế: Đánh giá hệ thống cập nhật tập trung vào việc sử dụng có ý nghĩa. Biên niên sử về Nội khoa, 156(1), 48-54. liên kết: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM, & Leff, B. (2018). Tình trạng khoa học về ứng dụng các công nghệ y tế kỹ thuật số để quản lý các tình trạng mãn tính. JMIR mHealth và uHealth, 6(4), e107. liên kết: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J., Patel, V., Jamoom, EW, & Furukawa, MF (2014). Lợi ích lâm sàng của việc sử dụng hồ sơ sức khỏe điện tử: kết quả quốc gia. Nghiên cứu Dịch vụ Y tế, 49(1 Pt 2), 392-404. liên kết: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … & Sundberg, P. (2018). Học sâu chính xác và có thể mở rộng với hồ sơ sức khỏe điện tử. NPJ Digital Medicine, 1(1), 1-10. liên kết: 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). Hệ thống trích xuất kiến thức và phân tích văn bản lâm sàng Mayo (cTAKES): kiến trúc, đánh giá thành phần và ứng dụng. Tạp chí của Hiệp hội Tin học Y tế Hoa Kỳ, 17(5), 507-513. liên kết: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Terry, NP (2012). Bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân trong thời đại Dữ liệu lớn. Tạp chí Luật UMKC, 81, 385. Liên kết: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Vest, JR, & Gamm, LD (2011). Trao đổi thông tin y tế: những thách thức dai dẳng và chiến lược mới. Tạp chí của Hiệp hội Tin học Y tế Hoa Kỳ, 17(3), 288-294. liên kết: 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: một phương pháp kết hợp để trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu sức khỏe. Tin học y tế BMC và ra quyết định, 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). Khai thác dữ liệu tự động của hồ sơ y tế điện tử: Hiệu lực của khai thác dữ liệu để xây dựng cơ sở dữ liệu nghiên cứu đủ điều kiện trong các thử nghiệm lâm sàng tiêu hóa. Tạp chí Khoa học Y khoa Upsala, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
- Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- ][P
- $ LÊN
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 8
- a
- Giới thiệu
- lạm dụng
- truy cập
- Theo
- Tài khoản
- chính xác
- chính xác
- Đạt được
- đạt được
- ngang qua
- hoạt động
- thêm vào
- địa chỉ
- tiên tiến
- lợi thế
- bất lợi
- giá cả phải chăng
- tuổi
- Hiệp định
- AI
- Cảnh báo
- Dị ứng
- cho phép
- luôn luôn
- American
- trong số
- số lượng
- an
- phân tích
- Các nhà phân tích
- và
- và cơ sở hạ tầng
- bất kì
- bất kỳ ai
- ngoài
- Các Ứng Dụng
- các ứng dụng
- phương pháp tiếp cận
- cách tiếp cận
- thích hợp
- chấp thuận
- kiến trúc
- LÀ
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- AS
- Hỗ trợ
- liên kết
- Hiệp hội
- At
- tự động hóa
- Tự động
- lái tự động
- có sẵn
- dựa
- cơ sở
- BE
- được
- trước
- được
- mang lại lợi ích
- Lợi ích
- giữa
- lớn
- Dữ Liệu Lớn.
- ràng buộc
- mang lại
- kinh doanh
- nhưng
- by
- cuộc gọi
- CAN
- vốn
- chụp
- mà
- mang
- trường hợp
- Nguyên nhân
- Trung tâm
- thách thức
- thay đổi
- chen
- phân loại
- Làm sạch
- trong sáng
- Lâm sàng
- các thử nghiệm lâm sàng
- đám mây
- cloud Hosting
- bộ sưu tập
- COM
- Đến
- Chung
- thông thường
- Giao tiếp
- công ty
- so
- cạnh tranh
- khiếu nại
- hoàn toàn
- phức tạp
- phức tạp
- thành phần
- máy tính
- Mối quan tâm
- điều kiện
- điều kiện
- bảo mật
- Kết nối
- Kết nối
- đồng ý
- thích hợp
- xây dựng
- liên lạc
- chứa
- nội dung
- kiểm soát
- Chuyển đổi
- sửa chữa
- Phí Tổn
- giảm chi phí
- Chi phí
- có thể
- tạo
- tạo ra
- quan trọng
- cây trồng
- Current
- khách hàng
- tùy biến
- DAI
- dữ liệu
- phân tích dữ liệu
- làm giàu dữ liệu
- nhập dữ liệu
- Trao đổi dữ liệu
- khai thác dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- Ngày
- ngày
- quyết định
- sâu
- học kĩ càng
- chậm trễ
- cung cấp
- Nhu cầu
- chi tiết
- chi tiết
- Phát hiện
- Xác định
- khác nhau
- khác nhau
- kỹ thuật số
- Sức khỏe kỹ thuật số
- trực tiếp
- công bố thông tin
- bệnh
- do
- tài liệu
- tài liệu
- làm
- Không
- lĩnh vực
- thực hiện
- hai
- suốt trong
- năng động
- e
- Đầu
- dễ dàng
- dễ dàng
- Hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu ứng
- hiệu quả
- hiệu quả
- điện tử
- Hồ sơ sức khỏe điện tử
- đủ điều kiện
- trường hợp khẩn cấp
- Công nhân
- kích hoạt
- cho phép
- nâng cao
- nâng cao
- tăng cường
- đảm bảo
- nhập
- lỗi
- vv
- Ether (ETH)
- đánh giá
- Ngay cả
- sự kiện
- Mỗi
- Sàn giao dịch
- hiện tại
- dự kiến
- các chuyên gia
- Giải thích
- khám phá
- xuất khẩu
- trích xuất
- khai thác
- cơ sở
- Cơ sở
- các yếu tố
- Không
- sai
- gia đình
- NHANH
- mệt mỏi
- Tính năng
- Lĩnh vực
- đầy
- Tên
- lần đầu tiên
- Tập trung
- tiếp theo
- sau
- Trong
- hình thức
- định dạng
- các hình thức
- phân mảnh
- Miễn phí
- từ
- Full
- Thu được
- thu thập
- thu thập
- GDPR
- Tổng Quát
- được
- Các mục tiêu
- tốt
- lớn hơn
- Phát triển
- người giám hộ
- hướng dẫn
- xử lý
- Xử lý
- phần cứng
- Có
- có
- cho sức khoẻ
- Chăm sóc sức khỏe
- thông tin sức khỏe
- các dịch vụ sức khoẻ
- chăm sóc sức khỏe
- ngành chăm sóc sức khỏe
- Trái Tim
- Suy tim
- giúp đỡ
- tại đây
- Cao
- cao
- lịch sử
- Bệnh viện
- bệnh viện
- lưu trữ
- GIỜ LÀM VIỆC
- Độ đáng tin của
- HTTPS
- Nhân loại
- Hỗn hợp
- i
- Xác định
- xác định
- Bản sắc
- if
- hình ảnh
- thực hiện
- cải thiện
- cải thiện
- cải thiện
- in
- Bao gồm
- Hợp nhất
- tăng
- ngành công nghiệp
- bất bình đẳng
- thông tin
- công nghệ thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- tổ chức
- bảo hiểm
- hội nhập
- tích hợp
- Sự thông minh
- Thông minh
- kết nối với nhau
- nội bộ
- Quốc Tế
- Internet
- truy cập internet
- Khả năng cộng tác
- trong
- Điều tra
- bị cô lập
- IT
- ITS
- tạp chí
- chỉ
- Kin
- kiến thức
- phòng thí nghiệm
- nhân công
- Ngôn ngữ
- lớn
- Luật
- Luật
- hàng đầu
- học tập
- Hợp pháp
- Chiều dài
- ít
- nợ phải trả
- Hạn chế
- LINK
- biết chữ
- tải
- . Các địa điểm
- đăng nhập
- dài
- Xem
- tìm kiếm
- thực hiện
- quản lý
- quản lý
- nhãn hiệu
- thủ công
- nhiều
- phù hợp
- Có thể..
- có ý nghĩa
- Trong khi đó
- các biện pháp
- y khoa
- thuốc
- y học
- phương pháp
- phương pháp
- mHealth
- Khai thác mỏ
- nhỏ
- Chế độ
- kiểu mẫu
- mô hình
- chi tiết
- hầu hết
- nhiều
- nhiều
- tên
- quốc dân
- Cần
- nhu cầu
- mạng
- mạng
- Thần kinh
- mạng lưới thần kinh
- Mới
- tiếp theo
- NIH
- tại
- con số
- OCR
- Phần mềm OCR
- of
- cung cấp
- Cung cấp
- on
- Tiếp nhận nhận việc
- ONE
- có thể
- nhà điều hành
- phản đối
- Các lựa chọn
- or
- cơ quan
- tổ chức
- Tổ chức
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- Kết quả
- kết quả
- kết thúc
- tổng thể
- riêng
- hộ chiếu
- bệnh nhân
- chăm sóc bệnh nhân
- bệnh nhân
- hoàn hảo
- thực hiện
- riêng
- Sức khỏe cá nhân
- Nhân viên
- bác sĩ
- hình ảnh
- Nơi
- nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- điều luật
- người nghèo
- dân số
- có thể
- xử lý hậu kỳ
- tiềm năng
- thực hành
- thực hành
- trước
- Dự đoán
- Quy định
- trình bày
- ngăn chặn
- Phòng chống
- riêng tư
- luật riêng tư
- vấn đề
- quá trình
- xử lý
- Profiles
- chương trình
- tiến triển
- đúng
- độc quyền
- bảo vệ
- cho
- cung cấp
- nhà cung cấp
- cung cấp
- cú đấm
- chất lượng
- ngẫu nhiên
- Giá
- đạt
- Đọc
- thời gian thực
- nhận
- công nhận
- đề nghị
- ghi
- hồ sơ
- giảm
- Giảm
- làm giảm
- giảm
- Giảm y tế
- giảm
- tài liệu tham khảo
- về
- đăng ký
- Đăng Ký
- đều đặn
- quan hệ
- đáng tin cậy
- lặp đi lặp lại
- lặp đi lặp lại
- báo cáo
- Báo cáo
- Báo cáo
- yêu cầu
- Yêu cầu
- nghiên cứu
- Thông tin
- REST của
- tái cơ cấu
- kết quả
- kết quả
- Tiết lộ
- xem xét
- Thưởng
- Nguy cơ
- quy tắc
- chạy
- s
- khả năng mở rộng
- quét
- Đề án
- Khoa học
- sàng lọc
- Thứ hai
- Phần
- phần
- an ninh
- Các biện pháp an ninh
- Tìm kiếm
- nhạy cảm
- DỊCH VỤ
- định
- bộ
- tình dục
- chia sẻ
- chia sẻ
- thiếu sót
- nên
- Ký kết
- có ý nghĩa
- lành nghề
- hơi khác nhau
- chậm
- So
- Phần mềm
- một số
- tinh vi
- riêng
- tốc độ
- tiêu
- tiêu
- Nhân sự
- cổ phần
- Tiêu chuẩn
- Bắt đầu
- Khởi động
- Tiểu bang
- Bang
- Trạng thái
- ở lại
- Bước
- Các bước
- chiến lược
- sắp xếp hợp lý
- cấu trúc
- Học tập
- chất
- như vậy
- mặt trời
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- hệ thống
- hệ thống
- mất
- Năng lực
- nhóm
- kỹ thuật
- Công nghệ
- Công nghệ
- mẫu
- 10
- thuật ngữ
- về
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- thông tin
- cung cấp their dịch
- Them
- Đó
- vì thế
- Kia là
- Thứ ba
- điều này
- Tuy nhiên?
- Thông qua
- thời gian
- mất thời gian
- đến
- bên nhau
- truyền thống
- Train
- đào tạo
- Hội thảo
- Chuyển đổi
- Chuyển đổi
- thử nghiệm
- kiểu
- Kỳ
- Hoa Kỳ
- up-to-date
- Cập nhật
- cập nhật
- us
- Sử dụng
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- tận dụng
- Quý báu
- giá trị
- giá trị
- Các giá trị
- nhà cung cấp
- Thăm
- khối lượng
- W
- muốn
- Chất thải
- Đường..
- we
- Điều gì
- khi nào
- cái nào
- trong khi
- CHÚNG TÔI LÀ
- sẽ
- với
- Công việc
- quy trình làm việc
- Luồng công việc
- Lực lượng lao động
- nhưng
- bạn
- trên màn hình
- zephyrnet