Khả năng giải thích của các mô hình học máy (ML) được sử dụng trong lĩnh vực y tế ngày càng trở nên quan trọng vì các mô hình cần được giải thích từ một số khía cạnh để được áp dụng. Những quan điểm này bao gồm từ quan điểm y tế, công nghệ, pháp lý và quan trọng nhất là quan điểm của bệnh nhân. Các mô hình được phát triển trên văn bản trong lĩnh vực y tế đã trở nên chính xác về mặt thống kê, tuy nhiên, về mặt đạo đức, các bác sĩ lâm sàng phải đánh giá các điểm yếu liên quan đến những dự đoán này để cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt nhất cho từng bệnh nhân. Cần phải giải thích được những dự đoán này để các bác sĩ lâm sàng có thể đưa ra những lựa chọn chính xác cho từng bệnh nhân.
Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày cách cải thiện khả năng giải thích của mô hình trong môi trường lâm sàng bằng cách sử dụng Làm rõ Amazon SageMaker.
Tiểu sử
Một ứng dụng cụ thể của thuật toán ML trong lĩnh vực y tế, sử dụng khối lượng lớn văn bản, là hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDSS) để phân loại. Hàng ngày, bệnh nhân được đưa vào bệnh viện và lập biên bản nhập viện. Sau khi những ghi chú này được thực hiện, quy trình phân loại sẽ được bắt đầu và các mô hình ML có thể hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng ước tính kết quả lâm sàng. Điều này có thể giúp giảm chi phí vận hành và cung cấp dịch vụ chăm sóc tối ưu cho bệnh nhân. Hiểu lý do tại sao những quyết định này được đề xuất bởi các mô hình ML là cực kỳ quan trọng đối với việc ra quyết định liên quan đến từng bệnh nhân.
Mục đích của bài đăng này là phác thảo cách bạn có thể triển khai các mô hình dự đoán với Amazon SageMaker nhằm mục đích phân loại trong môi trường bệnh viện và sử dụng SageMaker Clarify để giải thích những dự đoán này. Mục đích là đưa ra một lộ trình nhanh chóng để áp dụng các kỹ thuật dự đoán trong CDSS cho nhiều tổ chức chăm sóc sức khỏe.
Sổ ghi chép và mã từ bài đăng này có sẵn trên GitHub. Để tự chạy nó, hãy sao chép kho lưu trữ GitHub và mở tệp sổ ghi chép Jupyter.
Nền tảng kỹ thuật
Tài sản lớn đối với bất kỳ tổ chức chăm sóc sức khỏe cấp tính nào là các ghi chú lâm sàng. Tại thời điểm nhập viện, bệnh nhân sẽ được ghi phiếu nhập viện. Một số nghiên cứu gần đây đã cho thấy khả năng dự đoán của các chỉ số chính như chẩn đoán, thủ thuật, thời gian nằm viện và tỷ lệ tử vong tại bệnh viện. Những dự đoán về những điều này hiện có thể đạt được rất cao chỉ từ các phiếu nhập học, thông qua việc sử dụng thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) [1].
Những tiến bộ trong các mô hình NLP, chẳng hạn như Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ Máy biến áp (BERT), đã cho phép đưa ra các dự đoán có độ chính xác cao trên một tập văn bản, chẳng hạn như ghi chú nhập học, mà trước đây rất khó nhận được giá trị. Dự đoán của họ về các chỉ số lâm sàng có tính ứng dụng cao để sử dụng trong CDSS.
Tuy nhiên, để sử dụng các dự đoán mới một cách hiệu quả, vẫn cần phải giải thích làm thế nào các mô hình BERT chính xác này đạt được dự đoán của chúng. Có một số kỹ thuật để giải thích những dự đoán của những mô hình như vậy. Một kỹ thuật như vậy là SHAP (SHapley Additive exPlanations), đây là một kỹ thuật bất khả tri về mô hình để giải thích đầu ra của các mô hình ML.
SHAP là gì
Giá trị SHAP là một kỹ thuật để giải thích đầu ra của mô hình ML. Nó cung cấp một cách để phân tích dự đoán của mô hình ML và hiểu mức độ đóng góp của mỗi tính năng đầu vào vào dự đoán cuối cùng.
Giá trị SHAP dựa trên lý thuyết trò chơi, cụ thể là khái niệm về giá trị Shapley, ban đầu được đề xuất để phân bổ khoản thanh toán của trò chơi hợp tác giữa những người chơi [2]. Trong bối cảnh ML, mỗi tính năng trong không gian đầu vào được coi là một người chơi trong trò chơi hợp tác và dự đoán của mô hình là khoản thanh toán. Giá trị SHAP được tính bằng cách kiểm tra sự đóng góp của từng tính năng vào dự đoán mô hình cho từng tổ hợp tính năng có thể có. Sau đó, mức đóng góp trung bình của từng tính năng trên tất cả các kết hợp tính năng có thể có sẽ được tính toán và giá trị này trở thành giá trị SHAP cho tính năng đó.
SHAP cho phép các mô hình giải thích các dự đoán mà không cần hiểu hoạt động bên trong của mô hình. Ngoài ra, còn có các kỹ thuật hiển thị những giải thích SHAP này dưới dạng văn bản, để các quan điểm y tế và bệnh nhân đều có thể có cái nhìn trực quan về cách các thuật toán đưa ra dự đoán của họ.
Với những bổ sung mới cho SageMaker Clarify và việc sử dụng các mô hình được đào tạo trước từ Ôm mặt dễ sử dụng và được triển khai trong SageMaker, việc đào tạo mô hình và khả năng giải thích đều có thể được thực hiện dễ dàng trong AWS.
Với mục đích là một ví dụ từ đầu đến cuối, chúng tôi lấy kết quả lâm sàng của tỷ lệ tử vong tại bệnh viện và chỉ ra cách thực hiện dễ dàng quy trình này trong AWS bằng cách sử dụng mô hình BERT ôm mặt được đào tạo trước và các dự đoán sẽ được giải thích bằng cách sử dụng SageMaker làm rõ.
Lựa chọn mẫu ôm mặt
Ôm Mặt cung cấp nhiều mô hình BERT được đào tạo trước, được chuyên dùng để sử dụng trên các ghi chú lâm sàng. Đối với bài đăng này, chúng tôi sử dụng bigbird-base-bắt chước tỷ lệ tử vong người mẫu. Mô hình này là phiên bản tinh chỉnh của mô hình BigBird của Google, được điều chỉnh đặc biệt để dự đoán tỷ lệ tử vong bằng cách sử dụng ghi chú nhập viện MIMIC ICU. Nhiệm vụ của mô hình là xác định khả năng bệnh nhân không sống sót trong thời gian nằm ICU cụ thể dựa trên ghi chú nhập viện. Một trong những lợi thế đáng kể của việc sử dụng mô hình BigBird này là khả năng xử lý độ dài ngữ cảnh lớn hơn, có nghĩa là chúng ta có thể nhập đầy đủ các ghi chú nhập học mà không cần phải cắt bớt.
Các bước của chúng tôi bao gồm việc triển khai mô hình tinh chỉnh này trên SageMaker. Sau đó, chúng tôi kết hợp mô hình này vào một thiết lập cho phép giải thích các dự đoán của nó theo thời gian thực. Để đạt được mức độ giải thích này, chúng tôi sử dụng SageMaker Clarify.
Tổng quan về giải pháp
SageMaker Clarify cung cấp cho các nhà phát triển ML các công cụ chuyên dụng để hiểu rõ hơn về mô hình và dữ liệu đào tạo ML của họ. SageMaker Clarify giải thích cả dự đoán toàn cầu và cục bộ, đồng thời giải thích các quyết định được đưa ra bởi mô hình thị giác máy tính (CV) và NLP.
Sơ đồ sau đây minh họa kiến trúc SageMaker để lưu trữ điểm cuối phục vụ các yêu cầu giải thích. Nó bao gồm các tương tác giữa điểm cuối, vùng chứa mô hình và trình giải thích SageMaker Clarify.
Trong mã mẫu, chúng tôi sử dụng sổ ghi chép Jupyter để giới thiệu chức năng. Tuy nhiên, trong trường hợp sử dụng trong thế giới thực, hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) hoặc các ứng dụng chăm sóc bệnh viện khác sẽ gọi trực tiếp điểm cuối SageMaker để nhận được phản hồi tương tự. Trong sổ ghi chép Jupyter, chúng tôi triển khai vùng chứa mô hình Khuôn mặt ôm cho điểm cuối SageMaker. Sau đó, chúng tôi sử dụng SageMaker Clarify để giải thích kết quả mà chúng tôi thu được từ mô hình đã triển khai.
Điều kiện tiên quyết
Bạn cần các điều kiện tiên quyết sau:
Truy cập mã từ Kho GitHub và tải nó lên phiên bản sổ ghi chép của bạn. Bạn cũng có thể chạy sổ ghi chép trong một Xưởng sản xuất Amazon SageMaker môi trường, là môi trường phát triển tích hợp (IDE) để phát triển ML. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng hạt nhân Python 3 (Khoa học dữ liệu) trên Studio SageMaker hoặc hạt nhân conda_python3 trên phiên bản sổ ghi chép SageMaker.
Triển khai mô hình đã bật SageMaker Clarify
Bước đầu tiên, hãy tải xuống mô hình từ Ôm mặt và tải nó lên Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3). Sau đó tạo một đối tượng mô hình bằng lớp HuggingFaceModel. Điều này sử dụng vùng chứa dựng sẵn để đơn giản hóa quá trình triển khai mô hình Ôm khuôn mặt cho SageMaker. Bạn cũng sử dụng tập lệnh suy luận tùy chỉnh để thực hiện dự đoán trong vùng chứa. Đoạn mã sau minh họa tập lệnh được truyền dưới dạng đối số cho lớp HuggingFaceModel:
Sau đó, bạn có thể xác định loại phiên bản mà bạn triển khai mô hình này trên đó:
Sau đó chúng tôi điền ExecutionRoleArn
, ModelName
và PrimaryContainer
các trường để tạo Mô hình.
Tiếp theo, tạo cấu hình điểm cuối bằng cách gọi create_endpoint_config
API. Ở đây, bạn cung cấp tương tự model_name
được sử dụng trong create_model
Cuộc gọi API. Các create_endpoint_config
hiện hỗ trợ tham số bổ sung ClarifyExplainerConfig
để kích hoạt trình giải thích SageMaker Clarify. Đường cơ sở SHAP là bắt buộc; bạn có thể cung cấp dữ liệu đó dưới dạng dữ liệu cơ sở nội tuyến (tham số ShapBaseline) hoặc bằng tệp cơ sở S3 (tham số ShapBaselineUri). Đối với các tham số tùy chọn, xem hướng dẫn dành cho nhà phát triển.
Trong đoạn mã sau, chúng tôi sử dụng mã thông báo đặc biệt làm đường cơ sở:
TextConfig được định cấu hình với mức độ chi tiết ở cấp độ câu (mỗi câu là một tính năng và chúng tôi cần một vài câu cho mỗi bài đánh giá để có hình ảnh rõ ràng) và ngôn ngữ là tiếng Anh:
Cuối cùng, sau khi bạn đã sẵn sàng cấu hình mô hình và điểm cuối, hãy sử dụng create_endpoint
API để tạo điểm cuối của bạn. Các endpoint_name
phải là duy nhất trong một Khu vực trong tài khoản AWS của bạn. Các create_endpoint
API có tính chất đồng bộ và trả về phản hồi ngay lập tức với trạng thái điểm cuối ở trạng thái Đang tạo.
Giải thích dự đoán
Bây giờ bạn đã triển khai điểm cuối với khả năng giải thích trực tuyến được bật, bạn có thể thử một số ví dụ. Bạn có thể gọi điểm cuối thời gian thực bằng cách sử dụng invoke_endpoint
bằng cách cung cấp tải trọng được tuần tự hóa, trong trường hợp này là một số ghi chú nhập học mẫu:
Trong trường hợp đầu tiên, giả sử rằng phiếu nhập viện y tế sau đây được thực hiện bởi một nhân viên y tế:
Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị kết quả của mô hình.
Sau khi dữ liệu này được chuyển tiếp đến điểm cuối SageMaker, nhãn được dự đoán là 0, điều này cho thấy nguy cơ tử vong là thấp. Nói cách khác, 0 ngụ ý rằng bệnh nhân nhập viện ở tình trạng không cấp tính theo mô hình. Tuy nhiên, chúng ta cần lý do đằng sau dự đoán đó. Để làm được điều đó, bạn có thể sử dụng các giá trị SHAP làm phản hồi. Phản hồi bao gồm các giá trị SHAP tương ứng với các cụm từ của nốt đầu vào, có thể được mã hóa màu thêm thành xanh lục hoặc đỏ dựa trên cách các giá trị SHAP đóng góp vào dự đoán. Trong trường hợp này, chúng tôi thấy nhiều cụm từ có màu xanh lục hơn, chẳng hạn như “Bệnh nhân báo cáo không có tiền sử đau ngực trước đó” và “EKG cho thấy nhịp tim nhanh xoang không có ST chênh lên hoặc chênh xuống”, trái ngược với màu đỏ, phù hợp với dự đoán tỷ lệ tử vong là 0 .
Trong tình huống thứ hai, giả sử rằng phiếu nhập viện y tế sau đây được thực hiện bởi một nhân viên y tế:
Ảnh chụp màn hình sau đây cho thấy kết quả của chúng tôi.
Sau khi dữ liệu này được chuyển tiếp đến điểm cuối SageMaker, nhãn được dự đoán là 1, cho biết nguy cơ tử vong là cao. Điều này ngụ ý rằng bệnh nhân nhập viện đang trong tình trạng cấp tính theo mô hình. Tuy nhiên, chúng ta cần lý do đằng sau dự đoán đó. Một lần nữa, bạn có thể sử dụng các giá trị SHAP làm phản hồi. Phản hồi bao gồm các giá trị SHAP tương ứng với các cụm từ của nốt đầu vào, có thể được mã hóa màu thêm. Trong trường hợp này, chúng tôi thấy nhiều cụm từ màu đỏ hơn, chẳng hạn như “Bệnh nhân báo cáo bị sốt, ớn lạnh và yếu trong 3 ngày qua, cũng như lượng nước tiểu giảm và lú lẫn” và “Bệnh nhân là một phụ nữ 72 tuổi bị bệnh lời phàn nàn chính về sốc nhiễm trùng huyết nghiêm trọng,” trái ngược với màu xanh lá cây, phù hợp với dự đoán tỷ lệ tử vong là 1.
Nhóm chăm sóc lâm sàng có thể sử dụng những giải thích này để hỗ trợ đưa ra quyết định về quy trình chăm sóc cho từng bệnh nhân.
Làm sạch
Để dọn sạch các tài nguyên đã được tạo như một phần của giải pháp này, hãy chạy câu lệnh sau:
Kết luận
Bài đăng này đã hướng dẫn bạn cách sử dụng SageMaker Clarify để giải thích các quyết định trong trường hợp sử dụng dịch vụ chăm sóc sức khỏe dựa trên các ghi chú y tế được ghi lại trong các giai đoạn khác nhau của quy trình phân loại. Giải pháp này có thể được tích hợp vào các hệ thống hỗ trợ quyết định hiện có để cung cấp một điểm dữ liệu khác cho các bác sĩ lâm sàng khi họ đánh giá bệnh nhân để nhập viện ICU. Để tìm hiểu thêm về cách sử dụng dịch vụ AWS trong ngành chăm sóc sức khỏe, hãy xem các bài đăng blog sau:
dự án
[1] https://aclanthology.org/2021.eacl-main.75/
[2] https://arxiv.org/pdf/1705.07874.pdf
Giới thiệu về tác giả
Shamika Ariyawansa, với tư cách là Kiến trúc sư giải pháp AI/ML cấp cao trong bộ phận Khoa học đời sống và chăm sóc sức khỏe toàn cầu tại Amazon Web Services (AWS), tập trung sâu sắc vào Generative AI. Anh hỗ trợ khách hàng tích hợp Generative AI vào các dự án của họ, nhấn mạnh tầm quan trọng của khả năng giải thích trong các sáng kiến do AI điều khiển. Ngoài những cam kết nghề nghiệp của mình, Shamika còn đam mê theo đuổi các cuộc phiêu lưu trượt tuyết và địa hình.”
Ted Spencer là một Kiến trúc sư Giải pháp giàu kinh nghiệm với nhiều kinh nghiệm chăm sóc sức khỏe cấp tính. Anh ấy đam mê việc áp dụng công nghệ học máy để giải quyết các trường hợp sử dụng mới và đưa ra các giải pháp phù hợp với cả người tiêu dùng cuối và bối cảnh kinh doanh/lâm sàng của họ. Anh ấy sống ở Toronto Ontario, Canada và thích đi du lịch cùng gia đình và tập luyện ba môn phối hợp khi thời gian cho phép.
Ram Pathangi là Kiến trúc sư giải pháp tại AWS hỗ trợ khách hàng về chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống ở Khu vực Vịnh San Francisco. Ông đã giúp khách hàng trong lĩnh vực tài chính, chăm sóc sức khỏe, khoa học đời sống và ngành công nghệ cao vận hành hoạt động kinh doanh của họ thành công trên Đám mây AWS. Anh ấy chuyên về Cơ sở dữ liệu, Phân tích và Học máy.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
- BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/explain-medical-decisions-in-clinical-settings-using-amazon-sagemaker-clarify/
- : có
- :là
- :không phải
- $ LÊN
- 1
- 10
- 100
- 11
- 13
- 15%
- 16
- 22
- 30
- 7
- 8
- a
- Giới thiệu
- tăng tốc
- Theo
- Tài khoản
- chính xác
- Đạt được
- đạt được
- ngang qua
- Ngoài ra
- thêm vào
- bổ sung
- thừa nhận
- Nhận con nuôi
- lợi thế
- Sau
- một lần nữa
- AI
- AI / ML
- KHÔNG KHÍ
- thuật toán
- sắp xếp
- Tất cả
- chỉ định
- cho phép
- cho phép
- cô đơn
- Ngoài ra
- thay đổi
- đàn bà gan dạ
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- trong số
- an
- phân tích
- và
- Một
- bất kì
- api
- áp dụng
- Các Ứng Dụng
- các ứng dụng
- Nộp đơn
- thích hợp
- kiến trúc
- LÀ
- KHU VỰC
- khu vực
- đối số
- AS
- tài sản
- hỗ trợ
- hỗ trợ
- đảm đương
- At
- có sẵn
- Trung bình cộng
- AWS
- dựa
- Baseline
- cơ sở
- vịnh
- BE
- bởi vì
- trở nên
- trở thành
- trở thành
- được
- bắt đầu
- sau
- được
- BEST
- giữa
- Ngoài
- Blog
- Blog Posts
- máu
- Huyết áp
- thân hình
- cả hai
- Nghỉ giải lao
- Breath
- kinh doanh
- by
- tính
- cuộc gọi
- gọi
- CAN
- Canada
- khả năng
- bị bắt
- mà
- trường hợp
- trường hợp
- kiểm tra
- chánh
- lựa chọn
- tốt nghiệp lớp XNUMX
- trong sáng
- Lâm sàng
- bác sĩ lâm sàng
- đám mây
- mã
- kết hợp
- kết hợp
- Đến
- cam kết
- khiếu nại
- hoàn thành
- máy tính
- Tầm nhìn máy tính
- khái niệm
- điều kiện
- Cấu hình
- cấu hình
- nhầm lẫn
- xem xét
- không thay đổi
- người tiêu dùng
- Container
- bối cảnh
- Góp phần
- đóng góp
- đóng góp
- hợp tác xã
- sửa chữa
- Tương ứng
- Chi phí
- bảo hiểm
- tạo
- tạo ra
- Tạo
- khách hàng
- khách hàng
- tiền thưởng
- dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- Ngày
- quyết định
- Ra quyết định
- quyết định
- định nghĩa
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- Xác định
- phát triển
- Nhà phát triển
- phát triển
- Phát triển
- khó khăn
- trực tiếp
- Bệnh
- Giao diện
- Phòng
- do
- miền
- thực hiện
- xuống
- tải về
- suốt trong
- mỗi
- dễ dàng
- hiệu quả
- hay
- điện tử
- Hồ sơ sức khỏe điện tử
- nhấn mạnh
- cho phép
- kích hoạt
- cuối
- Cuối cùng đến cuối
- Điểm cuối
- Tiếng Anh
- Môi trường
- đánh giá
- Kiểm tra
- ví dụ
- ví dụ
- hiện tại
- kinh nghiệm
- kinh nghiệm
- Giải thích
- Giải thích
- giải thích
- Giải thích
- giải thích
- mở rộng
- cực kỳ
- Đối mặt
- gia đình
- Đặc tính
- Tính năng
- giống cái
- vài
- Lĩnh vực
- Tập tin
- cuối cùng
- tài chính
- phát hiện
- Tên
- Tập trung
- tiếp theo
- sau
- Trong
- Francisco
- từ
- chức năng
- xa hơn
- Thu được
- trò chơi
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- được
- GitHub
- Toàn cầu
- tốt
- lớn hơn
- màu xanh lá
- Có
- he
- cho sức khoẻ
- chăm sóc sức khỏe
- ngành chăm sóc sức khỏe
- Trái Tim
- giúp đỡ
- đã giúp
- tại đây
- hi-tech
- Cao
- cao
- của mình
- lịch sử
- bệnh viện
- lưu trữ
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- http
- HTTPS
- ÔmKhuôn Mặt
- minh họa
- lập tức
- thực hiện
- nhập khẩu
- tầm quan trọng
- quan trọng
- nâng cao
- in
- Mặt khác
- bao gồm
- kết hợp
- lên
- chỉ
- Các chỉ số
- hệ thống riêng biệt,
- ngành công nghiệp
- khởi xướng
- khả năng phán đoán
- đầu vào
- những hiểu biết
- ví dụ
- tích hợp
- Tích hợp
- ý định
- tương tác
- trong
- trực quan
- liên quan
- IT
- ITS
- jpg
- Keen
- Key
- nhãn
- Ngôn ngữ
- lớn
- lớn hơn
- LEARN
- học tập
- Hợp pháp
- Chiều dài
- Cấp
- Cuộc sống
- Khoa học đời sống
- khả năng
- cuộc sống
- địa phương
- Thấp
- thấp hơn
- máy
- học máy
- thực hiện
- làm cho
- bắt buộc
- nhiều
- có nghĩa
- y khoa
- tâm thần
- phương pháp
- tâm
- phút
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- chi tiết
- hầu hết
- nhiều
- phải
- mũi
- Tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Thiên nhiên
- Cần
- nhu cầu
- Mới
- nlp
- Không
- máy tính xách tay
- Chú ý
- tại
- con số
- vật
- được
- of
- cung cấp
- Cung cấp
- on
- ONE
- Trực tuyến
- Ontario
- mở
- hoạt động
- phản đối
- tối ưu
- or
- gọi món
- cơ quan
- tổ chức
- ban đầu
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- Kết quả
- kết quả
- đề cương
- đầu ra
- kết thúc
- Ôxy
- Đau
- tham số
- thông số
- một phần
- riêng
- thông qua
- đam mê
- qua
- con đường
- bệnh nhân
- bệnh nhân
- mỗi
- quan điểm
- cụm từ
- vật lý
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- máy nghe nhạc
- người chơi
- viêm phổi
- Điểm
- tích cực
- có thể
- Bài đăng
- bài viết
- dự đoán
- dự đoán
- dự đoán
- Dự đoán
- Predictor
- điều kiện tiên quyết
- áp lực
- trước
- trước đây
- thủ tục
- quá trình
- xử lý
- chuyên nghiệp
- dự án
- đề xuất
- cho
- cung cấp
- cung cấp
- mục đích
- mục đích
- Theo đuổi
- Python
- phạm vi
- Tỷ lệ
- Giá
- sẵn sàng
- thế giới thực
- thời gian thực
- gần đây
- giới thiệu
- hồ sơ
- đỏ
- giảm
- khu
- liên quan
- Báo cáo
- kho
- yêu cầu
- cần phải
- Thông tin
- phản ứng
- kết quả
- Kết quả
- Trả về
- Tiết lộ
- xem xét
- Nguy cơ
- Phòng
- vòng
- chạy
- nhà làm hiền triết
- tương tự
- San
- San Francisco
- kịch bản
- Khoa học
- KHOA HỌC
- Thứ hai
- xem
- cao cấp
- kết án
- Nhiễm nấm
- phục vụ
- DỊCH VỤ
- phục vụ
- thiết lập
- thiết lập
- một số
- nghiêm trọng
- hiển thị
- giới thiệu
- cho thấy
- thể hiện
- Chương trình
- có ý nghĩa
- Dấu hiệu
- Đơn giản
- đơn giản hóa
- kể từ khi
- So
- giải pháp
- Giải pháp
- động SOLVE
- một số
- Không gian
- đặc biệt
- chuyên nghành
- chuyên
- riêng
- đặc biệt
- giai đoạn
- bắt đầu
- Tiểu bang
- báo cáo
- Trạng thái
- ở lại
- Bước
- Các bước
- Vẫn còn
- là gắn
- nghiên cứu
- Thành công
- như vậy
- cung cấp
- hỗ trợ
- Hệ thống hỗ trợ
- Hỗ trợ
- Hỗ trợ
- hệ thống
- Hãy
- Lấy
- Nhiệm vụ
- nhóm
- kỹ thuật
- công nghệ
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- sau đó
- lý thuyết
- Đó
- Kia là
- họ
- điều này
- Thông qua
- thời gian
- đến
- mã thông báo
- công cụ
- toronto
- Hội thảo
- máy biến áp
- Đi du lịch
- sự cắt bớt
- thử
- kiểu
- hiểu
- sự hiểu biết
- độc đáo
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- giá trị
- Các giá trị
- nhiều
- khác nhau
- phiên bản
- ngành dọc
- thông qua
- khả năng hiển thị
- tầm nhìn
- hình dung
- quan trọng
- khối lượng
- hơi nóng
- là
- Đường..
- we
- điểm yếu
- web
- các dịch vụ web
- TỐT
- là
- cái nào
- trong khi
- tại sao
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- từ
- Công việc
- công nhân
- hoạt động
- sẽ
- nhưng
- Bạn
- trên màn hình
- mình
- zephyrnet