Doriți să extrageți date din formularele de înregistrare a pacienților? Încercați software-ul Nanonets OCR pentru a extrage câmpuri cu o precizie de peste 98 %.
Industria de asistență medicală găzduiește o cantitate mare de date, dintre care majoritatea sunt nestructurate și complexe. Informațiile personale privind sănătatea nu au fost utilizate la întregul potențial, deoarece datele disponibile sunt fragmentate și izolate.
Dar dacă aceste date ar putea fi extrase și organizate corect pentru a crea informații exacte și fiabile care ar putea fi utilizate pentru a atinge obiectivele de asistență medicală de detectare precoce, întârzierea progresiei și prevenirea bolilor multiple, reducerea costurilor ridicate și în creștere ale asistenței medicale și îmbunătățirea gradului de îngrijire a pacientului comunicare pentru a oferi o îngrijire îmbunătățită a pacientului în ansamblu.
Formularul de înregistrare a pacientului și ce conține?
Un formular de înregistrare a pacientului este un document completat de un pacient care vizitează pentru prima dată o unitate medicală. Acesta permite furnizorilor de servicii medicale să culeagă informații personale și legate de sănătate înainte de a-i înregistra pentru a primi îngrijirile intenționate.
Conținutul unui Formular de înregistrare a pacientului va varia în funcție de instituțiile medicale, dar conținutul general va fi după cum urmează.
Prima secțiune solicită informații despre detaliile pacientului, inclusiv numele, sexul, data nașterii, adresa, starea civilă, informațiile de contact și numărul de identificare sub forma unui număr de identitate național sau de pașaport.
A doua Secțiune conține informații despre personalul care trebuie contactat în caz de urgență, rudele apropiate sau tutorele legal al unui minor.
A treia secțiune conține informații despre schema de asigurare a pacientului, inclusiv numele companiei, numărul asigurării și polița.
Următoarea secțiune conține formularul de consimțământ al pacientului, inclusiv declarația pacientului, acordul de confidențialitate și alte condiții obligatorii din punct de vedere juridic, care ar trebui să fie semnate cu data pacientului.
În plus, există secțiuni care conțin istoricul medical, medicamentele curente la care se află pacientul, alergii, istoric familial, istoric de abuz de substanțe etc.
A. Introducerea manuală a datelor
În această metodă, un operator va alimenta manual informațiile din formularul de înregistrare a pacientului într-o bază de date. Aceste metode tradiționale de introducere a datelor depind de factorii operatori și vor aduce mai multe dezavantaje decât avantaje în comparație cu sistemele automate.
Pro-uri
Cheltuielile de capital vor fi mai mici în ceea ce privește instruirea operatorilor și infrastructura, deoarece introducerea manuală a datelor nu necesită personal înalt calificat și software și hardware sofisticat pentru a compila și prezenta datele.
Contra
Deoarece înregistrările medicale sunt destul de detaliate, extragerea datelor durează ore și ar putea adăuga erori la informațiile de asistență medicală în timpul tastării și calculelor, prin nerespectarea ghidurilor și definițiilor și poate duce la neuniformitatea datelor. Acest lucru ar putea provoca efecte în cascadă care au ca rezultat diagnostice slabe, prescripții eronate și rezultate adverse pentru pacient.
Datorită complexității datelor extrase, metodele tradiționale utilizează doar un număr limitat de variabile colectate în mod obișnuit pentru predicții. Acest lucru poate crea false pozitive și alarme false asupra pacienților, ceea ce ar putea duce la oboseală de alertă, iar evenimentele semnificative din punct de vedere clinic vor fi ratate, ceea ce duce la un management defectuos al pacientului.
B. Dosare electronice de sănătate (EHR)
EHR captează un volum mare de date, care este fragmentat și izolat în multe instituții de asistență medicală, inclusiv spitale, cabinete de medic generalist, laboratoare, farmacii etc.
Pro-uri
EHR a redus erorile la nivel de operator în introducerea datelor, calcule și nerespectarea ghidurilor și definițiilor datelor, reducând erorile medicale. Calitatea îngrijirii acordate pacientului s-a îmbunătățit, evidențiată de un studiu realizat în rândul medicilor din Statele Unite în 2011, care arată că EHR a alertat 65% dintre posibilele erori de medicație și 62% a valorilor critice de laborator, sporind îngrijirea generală a pacientului cu 78%.
Costurile de asistență medicală au fost reduse prin diagnostice adecvate, investigații adecvate și management în urma previziunilor precise făcute folosind EHR și tehnici de învățare profundă.
Utilizarea EHR a permis procesul de schimb de informații despre sănătate (HIE), în care informațiile la nivel de pacient sunt partajate între diferite organizații. Acest lucru a creat un acces ușor pentru practicieni medicali la dosarele medicale ale cuiva atunci când pacienții solicită asistență medicală de la furnizorii de servicii medicale din diferite locații.
Contra
Instituțiile de sănătate diferite au formate ușor diferite pentru prezentarea datelor. Între timp, liniile directoare diferă, iar diagnosticele făcute prin Clasificarea Internațională a Bolilor (ICD) pot adăuga erori aleatorii la predicțiile EHR. Prin urmare, lipsa unei terminologii uniforme, arhitecturii sistemului și indexării poate reduce beneficiile așteptate de la EHR.
EHR este asociat cu costuri mari de pornire pentru hardware și formarea operatorilor, care ar putea fi variabile din cauza inegalităților utilizatorilor în alfabetizarea computerului și gestionarea bazelor de date.
Confidențialitatea și securitatea informațiilor sensibile ale pacienților sunt în joc, deoarece o cantitate mare de date este adunată împreună și măsurile de securitate adecvate nu sunt în vigoare.
C. Abordări hibride
Deoarece informațiile disponibile în EHR sunt sub formă de coduri și structuri non-standard, abordările de transformare și încărcare a datelor de sănătate, cum ar fi Dynamic ETL (Extraction, Transformation, and Loading) au ajuns în practică pentru a restructura și transforma datele EHR într-un format comun. și terminologii standard pentru armonizare între diferite organizații și rețele de date de cercetare.
Nanonets este un software OCR bazat pe inteligență artificială (plângere GDPR și SOC2) care poate automatiza medical prelucrarea documentelor cu fluxuri de lucru fără cod.
Nanonets poate automatiza mai mulți pași de procesare a documentelor de asistență medicală, inclusiv:
încărcare document, extragerea datelor, de prelucrare a datelor (curățarea datelor, formatare, conversie), aprobări și arhivarea documentelor.
Nanonets aderă la cerințele dumneavoastră specifice și fiind o platformă complet fără cod, poate fi folosită de oricine din organizație.
Iată cum îl puteți folosi pentru a extrage date din formularele de înregistrare medicală.
În primul rând, pentru a-l folosi, creează un cont gratuit pe Nanonets sau conectați-vă la contul dvs.
Selectați un model OCR personalizat. Pentru a antrena acest model, va trebui să furnizați zece rapoarte medicale.
De ce trebuie să fac asta? Furnizarea a zece documente medicale vă va ajuta să antrenați AI să vă recunoască documentul în mod eficient.
Odată antrenat, acum puteți configura reguli pentru a vă formata datele. Puteți modifica numărul de zerouri sau puteți căuta valoarea în baza de date și multe altele cu aceste reguli fără cod.
Următorul pas este să exportați și să selectați modul în care doriți să exportați datele din rapoartele dumneavoastră medicale. Explorați opțiunile sau selectați o integrare și conectați-o direct la sistemul dumneavoastră EHR de asistență medicală.
Trebuie să faci mai mult? Configurați un apel cu experții noștri AI unde ne puteți explica cazul dvs. de utilizare, iar noi vom configura fluxuri de lucru pentru dvs.
De ce Nanoneți?
Nanonets este o platformă inteligentă OCR. Nu are nevoie de un șablon pentru a identifica textul din formularele de înregistrare a pacientului. Poate identifica cu ușurință textul dintr-un document nerecunoscut.
Este ușor de utilizat, poate fi configurat într-o zi și asigură o precizie de peste 1% în timpul extragerii datelor.
Dar, în afară de funcțiile OCR obișnuite, iată ce diferențiază Nanonets:
Procesare de imagine de neegalat
Formularele de înregistrare a pacienților pot avea formate diferite pentru diferite instituții de sănătate. Nanonets poate gestiona extragerea datelor din orice document sau imagine, ceea ce nu este perfect pentru început. Cu preprocesare avansată și post-procesare, platforma poate declina, reorienta, roti, decupa și poate efectua potriviri neclare, astfel încât să obțineți datele exacte din formularele de înregistrare de fiecare dată.
Cel mai bun OCR din clasa sa
Nanonets poate extrage date din documentul dumneavoastră medical cu o precizie de peste 98%+. Poate detecta mai mult de 40 de limbi și acceptă suport OCR personalizat.
Integrări puternice
Puteți automatiza cu ușurință introducerea datelor în sistemele dvs. cu Nanonets. Scanați-vă documentele și actualizați profilurile pacienților prin peste 500 de software de afaceri în timp real, cu integrările Nanonets.
Fluxuri de lucru automatizate personalizabile
Automatizați examinarea documentelor, integrarea pacientului, formatarea datelor, îmbogățirea datelor, colectarea de rapoarte medicale, sincronizarea datelor, potrivirea documentelor și multe altele cu fluxuri de lucru fără cod. Doar introduceți regulile și setați-l în modul pilot automat.
Și altele. Nanonets este personalizabil în funcție de nevoile dvs. și oferă software OCR cu etichetă albă și opțiuni de găzduire on-premise sau cloud.
Trebuie să extrageți date din formularele de înregistrare a pacienților?
Dacă da, du-te la Nanonets or programați un apel cu echipa noastră.
Tehnologia
Sistemele de management al informațiilor despre sănătate care utilizează EHR necesită conexiuni costisitoare la rețea, cu acces la internet de mare viteză, fiabil, hardware și software. Datorită costurilor mari de pornire și a indisponibilității unei tehnologii accesibile și eficiente, implementarea metodelor bazate pe inteligența artificială de extragere automată a datelor va fi doar un program consecvent în unele organizații.
Proprietatea datelor
Odată cu relațiile competitive existente între furnizorii de servicii medicale, apar probleme cu privire la tipul și cantitatea de informații schimbate. Informațiile proprietare partajate sunt limitate pe o bază „numai citire” de către furnizorii de tehnologie. Prin urmare, informațiile actualizate nu vor fi disponibile.
Preocupările de confidențialitate ale pacienților
Deoarece informațiile personale de sănătate sunt tratate, partajarea informațiilor între organizații se face numai pentru îngrijirea pacienților, respectând legile de confidențialitate. Răspunderile legale sunt asociate pentru a preveni dezvăluirea ilegală a informațiilor; prin urmare, riscul de deteriorare în schimbul de date ar trebui să depășească întotdeauna recompensele potențiale.
A. Precizie îmbunătățită a datelor
În loc de metode tradiționale de introducere a datelor lente, predispuse la erori, care irosesc talentul valoros al angajaților, extragerea automată a datelor asigură o mai mare acuratețe cu utilizarea repetată.
Pe măsură ce extragerea datelor din EHR și textele libere sunt încorporate în tehnicile de învățare profundă, se fac predicții valide și precise pe domenii divergente ale asistenței medicale cu privire la calitatea și rezultatele îngrijirii și utilizarea resurselor. Informațiile fiabile și precise vor ajuta la diagnosticarea corectă și la managementul adecvat, îmbunătățind rezultatele pacientului.
B. Eficiență crescută
Sistemele automatizate vor reuni informațiile fragmentate și izolate despre sănătatea personală, care nu au fost încă utilizate la întregul său potențial, într-o formă structurată care să îmbunătățească eficacitatea și eficiența îngrijirii oferite.
Un studiu realizat în 2016 a arătat că analiștii de date își petrec doar 20% din orele de lucru analizând datele, în timp ce restul timpului este petrecut cu colectarea și extragerea datelor. Extragerea automată a datelor reduce forța de muncă și timpul pierdut cu extragerea manuală a datelor predispuse la erori și îi direcționează să îmbunătățească îngrijirea pacientului.
C. Îngrijirea îmbunătățită a pacientului
Oamenii vor avea acces la unități medicale din diferite locații. Prin urmare, un sistem interconectat și automatizat va oferi furnizorilor de servicii medicale o imagine clară a stării pacientului și ar putea fi oferit un management consecvent și eficient. 30 – 50% dintre medicii din Statele Unite au raportat că sistemele electronice sunt benefice în furnizarea de îngrijiri recomandate și investigații adecvate și permit o bună comunicare cu pacientul prin îngrijirea generală îmbunătățită a pacientului în 78% din populația studiată.
D. Costuri reduse
Deoarece înregistrările pacienților oferă o multitudine de date pe diferite domenii, introducerea manuală a datelor va fi consumatoare de timp și costisitoare, cu un rezultat eronat slab evaluat. Chiar dacă extragerea automată a datelor are un cost de pornire ridicat, pe termen lung, reducerea costurilor ar putea fi realizată atunci când activitățile repetitive regulate care consumă forță umană ar putea fi automatizate pentru a obține date și predicții structurate și precise.
Spre deosebire de colectarea izolată a datelor, extragerea și compilarea automată a datelor va oferi baze de date controlate central cu informații personale de sănătate care ar putea fi utilizate de mulți furnizori de servicii medicale, reducând costurile de duplicare a datelor.
E. Flux de lucru simplificat și luarea deciziilor
EHR bazat pe resursele de interoperabilitate pentru asistență medicală rapidă (FHIR) și metodele de învățare profundă pot oferi predicții precise asupra evenimentelor medicale din mai multe centre. Se fac predicții privind ratele de mortalitate, reinterne, durata spitalizării etc., ceea ce va ajuta la gestionarea resurselor disponibile pentru a atinge cererea. Datele ne/semi-structurate extrase dintr-un formular de înregistrare a pacientului ar putea fi utilizate pentru a identifica efectele și deficiențele tratamentelor și comorbidităților și pentru a determina rezultatul așteptat la pacientul cu o anumită afecțiune.
Referinte:
- Choi, E., Schuetz, A., Stewart, WF și Sun, J. (2016). Utilizarea modelelor de rețele neuronale recurente pentru detectarea precoce a debutului insuficienței cardiace. Jurnalul Asociației Americane de Informatică Medicală, 24(2), 361-370. Legătură: https://doi.org/10.1093/jamia/ocw112
- Jones, SS, Rudin, RS, Perry, T. și Shekelle, PG (2012). Tehnologia informației privind sănătatea: o revizuire sistematică actualizată, cu accent pe utilizarea semnificativă. Analele de Medicină Internă, 156(1), 48-54. Legătură: https://doi.org/10.7326/0003-4819-156-1-201201030-00007
- Kharrazi, H., Anzaldi, LJ, Hernandez, L., Davison, A., Boyd, CM și Leff, B. (2018). Un stadiu al științei aplicării tehnologiilor digitale de sănătate pentru gestionarea afecțiunilor cronice. JMIR mHealth și uHealth, 6(4), e107. Legătură: https://doi.org/10.2196/mhealth.8474
- King, J., Patel, V., Jamoom, EW și Furukawa, MF (2014). Beneficiile clinice ale utilizării dosarelor electronice de sănătate: constatări naționale. Health Services Research, 49(1 Pt 2), 392-404. Legătură: https://doi.org/10.1111/1475-6773.12135
- Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, AM, Hajaj, N., Hardt, M., … și Sundberg, P. (2018). Învățare profundă scalabilă și precisă cu fișe electronice de sănătate. NPJ Digital Medicine, 1(1), 1-10. Legătură: https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1
- Savova, GK, Masanz, JJ, Ogren, PV, Zheng, J., Sohn, S., Kipper-Schuler, KC și Chute, CG (2010). Mayo Clinical Text Analysis and Knowledge Extraction System (cTAKES): arhitectură, evaluarea componentelor și aplicații. Jurnalul Asociației Americane de Informatică Medicală, 17(5), 507-513. Legătură: https://doi.org/10.1136/jamia.2009.001560
- Terry, NP (2012). Protejarea intimității pacienților în era Big Data. UMKC Law Review, 81, 385. Link: https://ssrn.com/abstract=2108079
- Vest, JR și Gamm, LD (2011). Schimbul de informații despre sănătate: provocări persistente și strategii noi. Jurnalul Asociației Americane de Informatică Medicală, 17(3), 288-294. Legătură: https://doi.org/10.1136/jamia.2010.003673
- Ong, TC, Kahn, MG, Kwan, BM, Yamashita, T., Brandt, E., Hosokawa, P., Uhrich, C. și Schilling, LM (2017). Dynamic-ETL: o abordare hibridă pentru extragerea, transformarea și încărcarea datelor de sănătate. BMC Medical Informatica si Luare a Deciziei, 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. și Hellström, PM (2022). Extragerea automată de date a dosarelor medicale electronice: Valabilitatea extragerii de date pentru a construi baze de date de cercetare pentru eligibilitatea în studiile clinice gastroenterologice. Upsala Journal of Medical Sciences, 127. https://doi.org/10.48101/ujms.v127.8260
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Mintând viitorul cu Adryenn Ashley. Accesați Aici.
- Cumpărați și vindeți acțiuni în companii PRE-IPO cu PREIPO®. Accesați Aici.
- Sursa: https://nanonets.com/blog/automate-data-extraction-from-patient-registration-forms/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- ][p
- $UP
- 1
- 2011
- 2012
- 2014
- 2016
- 2017
- 2018
- 2022
- 30
- 7
- 8
- a
- Despre Noi
- abuz
- acces
- Conform
- Cont
- precizie
- precis
- Obține
- realizat
- peste
- activităţi de
- adăuga
- adresa
- avansat
- Avantajele
- advers
- accesibil
- vârstă
- Acord
- AI
- Alerta
- Alergiile
- permite
- mereu
- american
- printre
- sumă
- an
- analiză
- analiști
- și
- și infrastructură
- Orice
- oricine
- separat
- aplicație
- aplicatii
- abordare
- abordari
- adecvat
- aprobări
- arhitectură
- SUNT
- artificial
- inteligență artificială
- AS
- Asistență
- asociate
- Asociație
- At
- automatizarea
- Automata
- disponibil
- bazat
- bază
- BE
- fost
- înainte
- fiind
- benefică
- Beneficiile
- între
- Mare
- Datele mari
- legare
- aduce
- afaceri
- dar
- by
- calcule
- apel
- CAN
- capital
- capturi
- pasă
- transporta
- caz
- Provoca
- Centre
- provocări
- Schimbare
- chen
- clasificare
- Curățenie
- clar
- clinic
- studii clinice
- Cloud
- cloud Gazduire
- colectare
- COM
- cum
- Comun
- în mod obișnuit
- Comunicare
- companie
- comparație
- competitiv
- plângere
- complet
- complex
- complexitate
- component
- calculator
- preocupările
- condiție
- Condiții
- confidențialitate
- Conectați
- Conexiuni
- consimţământ
- consistent
- construi
- contactați-ne
- conţine
- conține
- conținut
- controlată
- Convertire
- corecta
- A costat
- reducerea costurilor
- Cheltuieli
- ar putea
- crea
- a creat
- critic
- cultură
- Curent
- personalizat
- personalizabil
- DAI
- de date
- analiza datelor
- îmbogățirea datelor
- de introducere a datelor
- Schimb de date
- data mining
- Baza de date
- baze de date
- Data
- zi
- decizie
- adânc
- învățare profundă
- întârziere
- livra
- Cerere
- detaliat
- detalii
- Detectare
- Determina
- diferi
- diferit
- digital
- Sănătate digitală
- direct
- dezvăluire
- boli
- do
- document
- documente
- face
- Nu
- domenii
- făcut
- două
- în timpul
- dinamic
- e
- Devreme
- cu ușurință
- uşor
- Eficace
- eficacitate
- efecte
- eficiență
- eficient
- Electronic
- Evidențe electronice de sănătate
- eligibilitate
- caz de urgență
- Angajat
- activat
- permite
- spori
- sporită
- consolidarea
- asigură
- intrare
- Erori
- etc
- evaluare
- Chiar
- evenimente
- Fiecare
- schimb
- existent
- de aşteptat
- experți
- Explica
- explora
- exporturile
- extrage
- facilități
- Facilitate
- factori
- Eșec
- fals
- familie
- FAST
- oboseală
- DESCRIERE
- Domenii
- umplut
- First
- prima dată
- Concentra
- următor
- urmează
- Pentru
- formă
- format
- formulare
- fragmentată
- Gratuit
- din
- Complet
- Câştig
- aduna
- culegere
- GDPR
- General
- obține
- Goluri
- bine
- mai mare
- În creştere
- tutore
- orientări
- manipula
- Manipularea
- Piese metalice
- Avea
- având în
- Sănătate
- Sănătate
- informație despre sănătate
- de asistență medicală
- industria sănătății
- inimă
- Insuficienta cardiaca
- ajutor
- aici
- Înalt
- extrem de
- istorie
- spitale
- găzduire
- ORE
- Cum
- HTTPS
- uman
- Hibrid
- i
- Identificare
- identifica
- Identitate
- if
- imagine
- Punere în aplicare a
- îmbunătățit
- îmbunătățire
- îmbunătățirea
- in
- Inclusiv
- Incorporated
- a crescut
- industrie
- inegalitățile
- informații
- tehnologia informației
- Infrastructură
- instituții
- asigurare
- integrare
- integrările
- Inteligență
- Inteligent
- interconectate
- intern
- Internațional
- Internet
- acces la internet
- Interoperabilitate
- în
- Investigații
- izolat
- IT
- ESTE
- jurnal
- doar
- Rude
- cunoştinţe
- de laborator
- muncă
- Limbă
- mare
- Drept
- legii
- conducere
- învăţare
- Legal
- Lungime
- mai puțin
- pasive
- Limitat
- LINK
- alfabetizare
- încărcare
- Locații
- Logare
- Lung
- Uite
- cautati
- făcut
- administra
- administrare
- manual
- manual
- multe
- potrivire
- Mai..
- semnificativ
- Între timp
- măsuri
- medical
- medicină
- metodă
- Metode
- Minerit
- minor
- mod
- model
- Modele
- mai mult
- cele mai multe
- multiplu
- multitudine
- nume
- național
- Nevoie
- nevoilor
- reţea
- rețele
- rețele neuronale
- Nou
- următor
- NIH
- acum
- număr
- OCR
- Software OCR
- of
- oferit
- promoții
- on
- La imbarcare
- ONE
- afară
- atac
- operator
- opus
- Opţiuni
- or
- organizație
- organizații
- Organizat
- Altele
- al nostru
- afară
- Rezultat
- rezultate
- peste
- global
- special
- pașaport
- pacient
- pacientes
- Perfect
- Efectua
- personal
- Personal
- medic
- imagine
- Loc
- platformă
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Politica
- sărac
- populație
- posibil
- potenţial
- practică
- practicile
- pre
- Predictii
- prezenta
- împiedica
- Prevenirea
- intimitate
- probleme
- proces
- prelucrare
- Profiluri
- Program
- progresie
- adecvat
- proprietate
- protectoare
- furniza
- prevăzut
- furnizori
- furnizarea
- calitate
- aleator
- tarife
- ajunge
- Citeste
- în timp real
- a primi
- recunoaște
- recomandat
- record
- înregistrări
- reduce
- Redus
- reduce
- reducerea
- Reducerea medicală
- reducere
- referințe
- cu privire la
- înregistrare
- Înscriere
- regulat
- relaţii
- de încredere
- repetat
- repetitiv
- raportează
- Raportat
- Rapoarte
- necesita
- Cerinţe
- cercetare
- Resurse
- REST
- restructurarea
- rezultat
- rezultând
- Dezvăluit
- revizuiască
- Recompense
- Risc
- norme
- Alerga
- s
- scalabil
- scanare
- schemă
- Ştiinţă
- screening-ul
- Al doilea
- Secțiune
- secțiuni
- securitate
- Măsuri de securitate
- Căuta
- sensibil
- Servicii
- set
- Seturi
- sex
- comun
- partajarea
- deficiențe
- să
- semnat
- semnificativ
- calificat
- ușor diferite
- încetini
- So
- Software
- unele
- sofisticat
- specific
- viteză
- petrece
- uzat
- Personal
- miză
- standard
- Începe
- Discovery
- Stat
- Statele
- Stare
- şedere
- Pas
- paşi
- strategii
- raționalizate
- structurat
- Studiu
- substanță
- astfel de
- soare
- a sustine
- Sprijină
- sistem
- sisteme
- ia
- TRAINERI
- echipă
- tehnici de
- Tehnologii
- Tehnologia
- șablon
- zece
- terminologie
- termeni
- decât
- acea
- informațiile
- lor
- Lor
- Acolo.
- prin urmare
- Acestea
- Al treilea
- acest
- deşi?
- Prin
- timp
- consumă timp
- la
- împreună
- tradiţional
- Tren
- dresat
- Pregătire
- Transforma
- Transformare
- studii
- tip
- Unit
- Statele Unite
- up-to-data
- Actualizează
- actualizat
- us
- Folosire
- utilizare
- carcasa de utilizare
- utilizat
- utilizatorii
- folosind
- folosi
- utilizate
- Valoros
- valoare
- prețuit
- Valori
- furnizori
- Vizite
- volum
- W
- vrea
- Deșeuri
- Cale..
- we
- Ce
- cand
- care
- în timp ce
- OMS
- voi
- cu
- Apartamente
- fluxuri de lucru
- Forta de munca
- încă
- Tu
- Ta
- zephyrnet