স্বাস্থ্যসেবা ডেটা জটিল এবং সাইলোড এবং বিভিন্ন ফর্ম্যাটে বিদ্যমান। সংস্থাগুলির মধ্যে আনুমানিক 80% ডেটাকে অসংগঠিত বা "অন্ধকার" ডেটা হিসাবে বিবেচনা করা হয় যা পাঠ্য, ইমেল, পিডিএফ এবং স্ক্যান করা নথিগুলির মধ্যে লক করা থাকে। এই ডেটা প্রোগ্রামগতভাবে ব্যাখ্যা করা বা বিশ্লেষণ করা কঠিন এবং সংস্থাগুলি কীভাবে এটি থেকে অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারে এবং তাদের গ্রাহকদের আরও কার্যকরভাবে পরিবেশন করতে পারে তা সীমাবদ্ধ করে। ডেটা তৈরির দ্রুত হার মানে যে সংস্থাগুলি ডকুমেন্ট অটোমেশনে বিনিয়োগ করছে না তাদের উত্তরাধিকার প্রক্রিয়াগুলির সাথে আটকে যাওয়ার ঝুঁকি রয়েছে যা ম্যানুয়াল, ধীর, ত্রুটি প্রবণ এবং স্কেল করা কঠিন।
এই পোস্টে, আমরা একটি সমাধান প্রস্তাব করি যা পূর্বে অব্যবহৃত পিডিএফ এবং হাতে লেখা ক্লিনিকাল নোট এবং ডেটা গ্রহণ এবং রূপান্তর স্বয়ংক্রিয় করে। আমরা ব্যাখ্যা করি কিভাবে গ্রাহক ক্লিনিকাল ডেটা চার্ট ব্যবহার করে তথ্য বের করতে হয় অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক, তারপর ব্যবহার করে পৃথক ডেটা উপাদান সনাক্ত করতে কাঁচা নিষ্কাশিত পাঠ্য ব্যবহার করুন অ্যামাজন সমঝোতা মেডিকেল. আমরা ফাস্ট হেলথকেয়ার ইন্টারঅপারেবিলিটি রিসোর্স (FHIR) সামঞ্জস্যপূর্ণ ফর্ম্যাটে চূড়ান্ত আউটপুট সংরক্ষণ করি অ্যামাজন হেলথল্যাক, এটি ডাউনস্ট্রিম বিশ্লেষণের জন্য উপলব্ধ করা।
সমাধান ওভারভিউ
AWS স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের তাদের ডেটার মান আনলক করতে বিভিন্ন ধরনের পরিষেবা এবং সমাধান প্রদান করে। আমাদের সমাধানের জন্য, আমরা Amazon Textract এর মাধ্যমে নথিগুলির একটি ছোট নমুনা প্রক্রিয়া করি এবং লোড করি যা Amazon HealthLake-এ উপযুক্ত FHIR সংস্থান হিসাবে ডেটা বের করে। আমরা এফএইচআইআর রূপান্তরের জন্য একটি কাস্টম প্রক্রিয়া তৈরি করি এবং এটি শেষ পর্যন্ত পরীক্ষা করি।
ডেটা প্রথমে লোড করা হয় DocumentReference
. অ্যামাজন হেলথলেক তারপরে এই অসংগঠিত পাঠ্যটি প্রক্রিয়া করার পরে সিস্টেম-উত্পন্ন সংস্থান তৈরি করে DocumentReference
এবং এটি লোড করে Condition
, MedicationStatement
, এবং Observation
সম্পদ আমরা FHIR রিসোর্সের মধ্যে কিছু ডেটা ফিল্ড শনাক্ত করি যেমন রোগীর আইডি, পরিষেবার তারিখ, প্রদানকারীর ধরন এবং চিকিৎসা সুবিধার নাম।
A MedicationStatement
একটি রোগীর দ্বারা খাওয়া হচ্ছে একটি ওষুধের একটি রেকর্ড. এটি নির্দেশ করতে পারে যে রোগী এখন ওষুধ নিচ্ছেন, অতীতে ওষুধ খেয়েছেন বা ভবিষ্যতে ওষুধ গ্রহণ করবেন। একটি সাধারণ দৃশ্য যেখানে এই তথ্যগুলি ক্যাপচার করা হয় তা হল একটি রোগী দেখার সময় বা থাকার সময় ইতিহাস গ্রহণের প্রক্রিয়ার সময়। ওষুধের তথ্যের উৎস হতে পারে রোগীর স্মৃতি, প্রেসক্রিপশনের বোতল, অথবা রোগী, চিকিত্সক বা অন্য পক্ষের রক্ষণাবেক্ষণ করা ওষুধের তালিকা থেকে।
Observations
স্বাস্থ্যসেবার একটি কেন্দ্রীয় উপাদান, যা রোগ নির্ণয় সমর্থন করতে, অগ্রগতি নিরীক্ষণ করতে, বেসলাইন এবং প্যাটার্ন নির্ধারণ করতে এবং এমনকি জনসংখ্যাগত বৈশিষ্ট্য ক্যাপচার করতে ব্যবহৃত হয়। বেশিরভাগ পর্যবেক্ষণ হল কিছু মেটাডেটা সহ সরল নাম/মূল্য জোড়া দাবী, কিন্তু কিছু পর্যবেক্ষণ অন্যান্য পর্যবেক্ষণকে যৌক্তিকভাবে একত্রিত করে, অথবা এমনকি বহু-উপাদান পর্যবেক্ষণও হতে পারে।
সার্জারির Condition
কোন অবস্থা, সমস্যা, রোগ নির্ণয় বা অন্যান্য ঘটনা, পরিস্থিতি, সমস্যা বা ক্লিনিকাল ধারণা সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য রেকর্ড করতে রিসোর্স ব্যবহার করা হয় যা উদ্বেগের স্তরে উঠেছে। শর্তটি একটি এনকাউন্টারের পরিপ্রেক্ষিতে একটি পয়েন্ট-ইন-টাইম ডায়াগনসিস হতে পারে, অনুশীলনকারীর সমস্যা তালিকার একটি আইটেম, বা এমন একটি উদ্বেগ যা অনুশীলনকারীর সমস্যা তালিকায় বিদ্যমান নেই।
নিম্নলিখিত চিত্রটি অ্যামাজন হেলথলেকের এআই এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) বিশ্লেষণের জন্য এফএইচআইআর-এ অসংগঠিত ডেটা স্থানান্তরিত করার কর্মপ্রবাহ দেখায়।
কর্মপ্রবাহের ধাপগুলি নিম্নরূপ:
- একটি নথি একটি আপলোড করা হয় আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (অ্যামাজন এস 3) বালতি।
- Amazon S3 এ নথি আপলোড একটি ট্রিগার করে এডাব্লুএস ল্যাম্বদা ফাংশন.
- Lambda ফাংশন ছবিটি Amazon Textract এ পাঠায়।
- অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্ট ইমেজ থেকে টেক্সট বের করে এবং আউটপুটটিকে আলাদা অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্ট আউটপুট S3 বালতিতে সঞ্চয় করে।
- চূড়ান্ত ফলাফল নির্দিষ্ট FHIR সংস্থান হিসাবে সংরক্ষণ করা হয় (এক্সট্র্যাক্ট করা পাঠ্যটি লোড করা হয়
DocumentReference
বেস64 এনকোডেড টেক্সট হিসাবে) অ্যামাজন হেলথলেকে সহজে অনুসন্ধান এবং অনুসন্ধানের জন্য সমন্বিত অ্যামাজন কম্প্রেহেন্ড মেডিকেল সহ অসংগঠিত ডেটা থেকে অর্থ বের করতে। - ব্যবহারকারীরা অর্থপূর্ণ বিশ্লেষণ তৈরি করতে পারে এবং ব্যবহার করে ইন্টারেক্টিভ বিশ্লেষণ চালাতে পারে অ্যামাজন অ্যাথেনা.
- ব্যবহারকারীরা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে পারে, অ্যাডহক বিশ্লেষণ করতে পারে এবং দ্রুত ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারে অ্যামাজন কুইকসাইট.
- ব্যবহারকারীরা স্বাস্থ্য তথ্য ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন আমাজন সেজমেকার এমএল মডেল।
পূর্বশর্ত
এই পোস্টটি নিম্নলিখিত পরিষেবাগুলির সাথে পরিচিতি অনুমান করে:
ডিফল্টরূপে, Amazon HealthLake-এর মধ্যে ইন্টিগ্রেটেড Amazon Comprehend Medical natural language processing (NLP) ক্ষমতা আপনার AWS অ্যাকাউন্টে অক্ষম করা আছে। এটি সক্ষম করতে, আপনার অ্যাকাউন্ট আইডি, AWS অঞ্চল এবং Amazon HealthLake ডেটা স্টোর ARN সহ একটি সমর্থন মামলা জমা দিন। আরো তথ্যের জন্য, পড়ুন আমি কিভাবে HealthLake এর সমন্বিত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বৈশিষ্ট্য চালু করব.
পড়ুন গিটহুব রেপো আরো স্থাপনার বিশদ বিবরণের জন্য।
সমাধান আর্কিটেকচার স্থাপন করুন
সমাধান সেট আপ করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ক্লোন করুন গিটহুব রেপো, রান
cdk deploy PdfMapperToFhirWorkflow
আপনার কমান্ড প্রম্পট বা টার্মিনাল থেকে এবং README ফাইলটি অনুসরণ করুন। মোতায়েন আনুমানিক 30 মিনিটের মধ্যে সম্পন্ন হবে। - Amazon S3 কনসোলে, শুরু করে বালতিতে নেভিগেট করুন
pdfmappertofhirworkflow
-, যার অংশ হিসাবে তৈরি করা হয়েছিলcdk deploy
. - বালতির ভিতরে, আপলোড নামে একটি ফোল্ডার তৈরি করুন এবং নমুনা পিডিএফ আপলোড করুন (SampleMedicalRecord.pdf).
ডকুমেন্ট আপলোড সফল হওয়ার সাথে সাথে এটি পাইপলাইনটিকে ট্রিগার করবে এবং আপনি Amazon HealthLake-এ ডেটা দেখা শুরু করতে পারেন, যা আপনি বিভিন্ন AWS টুল ব্যবহার করে জিজ্ঞাসা করতে পারেন।
ডেটা জিজ্ঞাসা করুন
আপনার ডেটা অন্বেষণ করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- CloudWatch কনসোলে, অনুসন্ধান করুন
HealthlakeTextract
লগ গ্রুপ। - লগ গ্রুপের বিশদ বিবরণে, আপনি যে নথিটি প্রক্রিয়া করেছেন তার অনন্য আইডিটি নোট করুন।
- Amazon HealthLake কনসোলে, নির্বাচন করুন ডেটা স্টোর নেভিগেশন ফলকে।
- আপনার ডেটা স্টোর নির্বাচন করুন এবং নির্বাচন করুন কোয়েরি চালান.
- জন্য প্রশ্নের ধরননির্বাচন GET দিয়ে অনুসন্ধান করুন.
- জন্য রিসোর্স টাইপনির্বাচন ডকুমেন্ট রেফারেন্স.
- জন্য অনুসন্ধান পরামিতি, এর সাথে সম্পর্কিত প্যারামিটার এবং হিসাবে মান লিখুন
DocumentReference/
অনন্য আইডি. - বেছে নিন কোয়েরি চালান.
- মধ্যে প্রতিক্রিয়া শরীর বিভাগ, ছয় পৃষ্ঠার পিডিএফ নথির জন্য তৈরি করা ছয়টি সংস্থান দেখার জন্য সংস্থান বিভাগগুলিকে ছোট করুন।
- নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটটি অ্যামাজন কম্প্রিহেন্ড মেডিকেল এবং এনএলপি সক্ষম সহ সমন্বিত বিশ্লেষণ দেখায়। বাম দিকের স্ক্রিনশটটি উৎস পিডিএফ; ডানদিকের স্ক্রিনশটটি অ্যামাজন হেলথলেকের এনএলপি ফলাফল।
- আপনি এর সাথে একটি প্রশ্নও চালাতে পারেন প্রশ্নের ধরন স্থাপন করা পড়া এবং রিসোর্স টাইপ স্থাপন করা কন্ডিশন উপযুক্ত রিসোর্স আইডি ব্যবহার করে।
নিম্নলিখিত স্ক্রিনশট ক্যোয়ারী ফলাফল দেখায়. - এথেনা কনসোলে, নিম্নলিখিত প্রশ্নটি চালান:
একইভাবে, আপনি প্রশ্ন করতে পারেন MedicationStatement
, Condition
, এবং Observation
সম্পদ।
পরিষ্কার কর
আপনি এই সমাধান ব্যবহার করার পরে, চালান cdk destroy PdfMapperToFhirWorkflow
আপনি অতিরিক্ত চার্জ বহন করবেন না তা নিশ্চিত করতে। আরো তথ্যের জন্য, পড়ুন AWS CDK টুলকিট (cdk কমান্ড).
উপসংহার
AWS AI পরিষেবা এবং Amazon HealthLake অসংগঠিত স্বাস্থ্যসেবা ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি সংরক্ষণ, রূপান্তর, অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করতে পারে। যদিও এই পোস্টটি শুধুমাত্র একটি পিডিএফ ক্লিনিকাল চার্ট কভার করেছে, আপনি অন্যান্য ধরণের স্বাস্থ্যসেবা পিডিএফ, ছবি এবং হাতে লেখা নোটের সমাধান প্রসারিত করতে পারেন। ডেটা টেক্সট আকারে বের করার পরে, অ্যামাজন কম্প্রিহেন্ড মেডিকেল ব্যবহার করে বিচ্ছিন্ন ডেটা উপাদানগুলিতে পার্স করা এবং অ্যামাজন হেলথলেকে সংরক্ষিত হওয়ার পরে, অর্থবহ এবং কার্যকর স্বাস্থ্যসেবা তথ্য চালনা করতে এবং শেষ পর্যন্ত রোগীর স্বাস্থ্যের ফলাফলগুলিকে উন্নত করতে ডাউনস্ট্রিম সিস্টেম দ্বারা এটি আরও সমৃদ্ধ করা যেতে পারে।
প্রস্তাবিত সমাধানের জন্য সার্ভার অবকাঠামো স্থাপন এবং রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজন নেই। সমস্ত পরিষেবা হয় AWS দ্বারা পরিচালিত হয় বা সার্ভারহীন। AWS-এর পে-অ্যাজ-ইউ-গো বিলিং মডেল এবং এর পরিষেবার গভীরতা এবং প্রস্থের সাথে, প্রাথমিক সেটআপ এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষার খরচ এবং প্রচেষ্টা ঐতিহ্যগত অন-প্রাঙ্গনে বিকল্পগুলির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম।
অতিরিক্ত সম্পদ
অ্যামাজন হেলথলেক সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, নিম্নলিখিতটি পড়ুন:
লেখক সম্পর্কে
শ্রাবণ ভুরপুতুর AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। একজন বিশ্বস্ত গ্রাহক উকিল হিসাবে, তিনি উন্নত ক্লাউড-ভিত্তিক আর্কিটেকচারের আশেপাশে সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি বুঝতে সংস্থাগুলিকে সাহায্য করেন এবং শিক্ষা, প্রশিক্ষণ, ডিজাইনিং এবং ক্লাউড তৈরির জন্য তার আবেগের মাধ্যমে এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের একটি বিস্তৃত সেট জুড়ে সফল ব্যবসায়িক ফলাফলগুলি চালাতে সাহায্য করার জন্য কৌশলগুলির বিষয়ে পরামর্শ প্রদান করেন। সমাধান তার অবসর সময়ে, তিনি পড়া, তার পরিবারের সাথে সময় কাটাতে এবং রান্না করা উপভোগ করেন।
রাফায়েল এম কোইকে দক্ষিণ পূর্বের এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের সমর্থনকারী AWS-এর একজন প্রধান সমাধান স্থপতি, এবং স্টোরেজ এবং সিকিউরিটি টেকনিক্যাল ফিল্ড কমিউনিটির অংশ। রাফায়েল নির্মাণের একটি আবেগ আছে, এবং নিরাপত্তা, সঞ্চয়স্থান, নেটওয়ার্কিং এবং অ্যাপ্লিকেশন বিকাশে তার দক্ষতা গ্রাহকদের নিরাপদে এবং দ্রুত ক্লাউডে যেতে সাহায্য করার জন্য সহায়ক হয়েছে।
রণধীর গেহলট AWS-এর একজন প্রধান গ্রাহক সমাধান ব্যবস্থাপক। রনধীর AI/ML এবং HCLS শিল্পে এর প্রয়োগ সম্পর্কে উত্সাহী। একজন AWS নির্মাতা হিসেবে, তিনি ক্লাউডে কৌশলগত স্থানান্তর ডিজাইন এবং দ্রুত বাস্তবায়ন করতে এবং আধুনিক, ক্লাউড-নেটিভ সমাধান তৈরি করতে বড় উদ্যোগের সাথে কাজ করেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
- PREIPO® এর সাথে PRE-IPO কোম্পানিতে শেয়ার কিনুন এবং বিক্রি করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transform-analyze-and-discover-insights-from-unstructured-healthcare-data-using-amazon-healthlake/
- : আছে
- : হয়
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 30
- 7
- a
- সম্পর্কে
- হিসাব
- দিয়ে
- Ad
- অতিরিক্ত
- অগ্রসর
- পরামর্শ
- উকিল
- পর
- AI
- এআই পরিষেবা
- এআই / এমএল
- সব
- এছাড়াও
- বিকল্প
- যদিও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন সমঝোতা
- অ্যামাজন সমঝোতা মেডিকেল
- অ্যামাজন হেলথল্যাক
- অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ করা
- এবং
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট
- যথাযথ
- আন্দাজ
- রয়েছি
- কাছাকাছি
- AS
- At
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়তা
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- BE
- হয়েছে
- হচ্ছে
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- বিলিং
- পানা
- প্রশস্ত
- নির্মাণ করা
- নির্মাতা
- ভবন
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- নামক
- CAN
- গ্রেপ্তার
- কেস
- মধ্য
- বৈশিষ্ট্য
- চার্জ
- তালিকা
- চার্ট
- বেছে নিন
- রোগশয্যা
- মেঘ
- কোড
- সাধারণ
- সম্প্রদায়
- উপযুক্ত
- সম্পূর্ণ
- জটিল
- বোঝা
- ধারণা
- উদ্বেগ
- শর্ত
- বিবেচিত
- কনসোল
- ক্ষয়প্রাপ্ত
- প্রসঙ্গ
- পরিবর্তন
- মূল্য
- পারা
- পথ
- আবৃত
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- প্রথা
- ক্রেতা
- গ্রাহক সমাধান
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তারিখ
- ডিফল্ট
- ডেমোগ্রাফিক
- স্থাপন
- বিস্তৃতি
- গভীরতা
- নকশা
- ফন্দিবাজ
- ধ্বংস
- বিশদ
- বিস্তারিত
- নির্ধারণ
- উন্নয়ন
- কঠিন
- অক্ষম
- আবিষ্কার করা
- do
- দলিল
- ডকুমেন্ট অটোমেশন
- কাগজপত্র
- না
- সম্পন্ন
- Dont
- নিচে
- ড্রাইভ
- সময়
- পূর্ব
- সহজ
- শিক্ষিত
- কার্যকরীভাবে
- প্রচেষ্টা
- পারেন
- উপাদান
- উপাদান
- ইমেল
- সক্ষম করা
- সক্ষম করা
- শেষ
- সমৃদ্ধ
- নিশ্চিত করা
- প্রবেশ করান
- উদ্যোগ
- উদ্যোগ
- ভুল
- আনুমানিক
- এমন কি
- ঘটনা
- থাকা
- বিদ্যমান
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- ব্যাখ্যা করা
- অন্বেষণ করুণ
- প্রসারিত করা
- নির্যাস
- চায়ের
- সুবিধা
- ঘনিষ্ঠতা
- পরিবার
- দ্রুত
- কয়েক
- ক্ষেত্র
- ক্ষেত্রসমূহ
- ফাইল
- চূড়ান্ত
- প্রথম
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- ফর্ম
- বিন্যাস
- থেকে
- ক্রিয়া
- অধিকতর
- ভবিষ্যৎ
- প্রজন্ম
- পাওয়া
- পেয়ে
- গ্রুপ
- he
- স্বাস্থ্য
- স্বাস্থ্যসেবা
- সাহায্য
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- i
- ID
- সনাক্ত করা
- ভাবমূর্তি
- চিত্র
- বাস্তবায়ন
- উন্নত করা
- in
- ইঙ্গিত
- শিল্প
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- প্রারম্ভিক
- অর্ন্তদৃষ্টি
- যান্ত্রিক
- সংহত
- ইন্টারেক্টিভ
- আন্তঃক্রিয়া
- মধ্যে
- বিনিয়োগ
- সমস্যা
- IT
- এর
- JPG
- মাত্র
- ভাষা
- বড়
- বড় উদ্যোগ
- শিক্ষা
- বাম
- উত্তরাধিকার
- উচ্চতা
- মত
- সীমা
- তালিকা
- বোঝা
- লোড
- লক
- লগ ইন করুন
- নিম্ন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- রক্ষণাবেক্ষণ
- রক্ষণাবেক্ষণ
- করা
- মেকিং
- পরিচালিত
- পরিচালক
- ম্যানুয়াল
- মে..
- অর্থ
- অর্থপূর্ণ
- মানে
- চিকিৎসা
- স্মৃতি
- মেটাডাটা
- মাইগ্রেট
- মিনিট
- ML
- মডেল
- মডেল
- আধুনিক
- মনিটর
- অধিক
- সেতু
- পদক্ষেপ
- নাম
- প্রাকৃতিক
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- নেভিগেট করুন
- ন্যাভিগেশন
- নেটওয়ার্কিং
- NLP
- নোট
- এখন
- of
- on
- কেবল
- or
- সংগঠন
- অন্যান্য
- আমাদের
- ফলাফল
- আউটপুট
- শার্সি
- স্থিতিমাপ
- অংশ
- পার্টি
- আবেগ
- কামুক
- গত
- রোগী
- নিদর্শন
- পিডিএফ
- সম্পাদন করা
- পাইপলাইন
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- পোস্ট
- চর্চা
- ভবিষ্যতবাণী
- প্রেসক্রিপশন
- পূর্বে
- অধ্যক্ষ
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াকৃত
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উন্নতি
- উত্থাপন করা
- প্রস্তাবিত
- প্রদানকারী
- প্রদানকারীর
- উপলব্ধ
- দ্রুত
- রাফায়েল
- দ্রুত
- দ্রুত
- হার
- কাঁচা
- পড়া
- নথি
- এলাকা
- প্রয়োজন
- সংস্থান
- Resources
- ফল
- ফলাফল
- উদিত
- ঝুঁকি
- চালান
- স্কেল
- দৃশ্যকল্প
- সার্চ
- অধ্যায়
- বিভাগে
- নিরাপদে
- নিরাপত্তা
- এইজন্য
- পাঠায়
- জ্যেষ্ঠ
- আলাদা
- পরিবেশন করা
- Serverless
- সেবা
- সেবা
- সেট
- সেটআপ
- বিভিন্ন
- শো
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- সহজ
- অবস্থা
- ছয়
- ধীর
- ছোট
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- উৎস
- দক্ষিণ
- নির্দিষ্ট
- খরচ
- শুরু
- শুরু হচ্ছে
- থাকা
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- দোকান
- কৌশলগত
- কৌশল
- জমা
- সফল
- সমর্থন
- সমর্থক
- সিস্টেম
- গ্রহণ
- কারিগরী
- প্রান্তিক
- পরীক্ষা
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- ভবিষ্যৎ
- উৎস
- তাদের
- তারপর
- এই
- দ্বারা
- সময়
- থেকে
- একসঙ্গে
- টুলকিট
- সরঞ্জাম
- ঐতিহ্যগত
- প্রশিক্ষণ
- রুপান্তর
- রুপান্তর
- ট্রিগার
- বিশ্বস্ত
- চালু
- আদর্শ
- ধরনের
- পরিণামে
- বোঝা
- অনন্য
- আনলক
- untapped
- আপলোড করা
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহার
- মূল্য
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- চেক
- দেখুন
- ছিল
- we
- ছিল
- যে
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- কাজ
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet