Nahradí umelá inteligencia lekárskych programátorov?

Nahradí umelá inteligencia lekárskych programátorov?

Stručná odpoveď:
UI úplne nenahradí zdravotníckych programátorov, ale zmení spôsob, akým sa práca vykonáva. Keď je dokumentácia rutinná a štruktúrovaná, UI dokáže prevziať opakujúce sa kroky; keď sú prípady zložité, sporné alebo auditované, ľudský úsudok zostáva ústredný. Úloha sa zmení skôr, ako zmizne počet zamestnancov.

Kľúčové poznatky:

Automatizácia úloh : Umelá inteligencia preberá opakujúcu sa kódovaciu prácu, čím vytvára priestor pre dôkladné hodnotenie a spracovanie výnimiek.

Ľudská zodpovednosť : Programátori zostávajú zodpovednou stranou, keď sa objavia audity, odvolania, zamietnutia alebo otázky týkajúce sa dodržiavania predpisov.

Vývoj rolí : Role kódovania sa posúvajú smerom k auditu, CDI, riadeniu zamietnutí, interpretácii politík a riadeniu.

Riadenie rizík : Rýchlejšie kódovanie môže zvýšiť riziko súladu s predpismi, ak rýchlosť prevyšuje dohľad a ľudská kontrola sa zníži.

Kariérna odolnosť : Odbornosť v oblasti usmernení, plynulosť v oblasti platobných politík a audítorské schopnosti zostávajú trvalými a veľmi žiadanými zručnosťami.

Nahradí umelá inteligencia lekárskych programátorov? Infografika.
Články, ktoré by ste si mohli prečítať po tomto:

🔗 Ako vyzerá kód umelej inteligencie v praxi
Pozrite si príklady kódu generovaného umelou inteligenciou a čo môžete očakávať.

🔗 Najlepšie nástroje na kontrolu kódu s umelou inteligenciou pre lepšiu kvalitu
Porovnajte najlepšie nástroje, ktoré odhaľujú chyby a zlepšujú recenzie.

🔗 Najlepšie nástroje umelej inteligencie bez kódovania, ktoré sa dajú použiť aj bez kódovania
Spúšťajte inteligentné pracovné postupy s nástrojmi umelej inteligencie – nie je potrebné žiadne programovanie.

🔗 Čo je kvantová umelá inteligencia a prečo je dôležitá
Pochopte základy kvantovej umelej inteligencie, prípady použitia a kľúčové riziká.

Nahradí umelá inteligencia lekárskych programátorov? Čo znamená „nahradiť“ v praxi 🤔

Keď sa ľudia pýtajú „Nahradí umelá inteligencia lekárskych programátorov?“, zvyčajne majú na mysli jedno z týchto:

  • Obnova počtu zamestnancov – celkovo je potrebných menej programátorov

  • Nahraďte úlohy - práca sa mení, ale programátori zostávajú

  • Nahraďte zodpovednosť – posledné rozhodnutia robí umelá inteligencia a ľudia sa len pozerajú

  • Nahraďte pozície na vstupnej úrovni - kanál sa zmení ako prvý 😬

Z mojej skúsenosti s pozorovaním tímov, ako zavádzajú automatizáciu, najväčším posunom je zriedkakedy „zmiznutie programátorov“. Je to skôr také:
rutinné kódovanie sa zrýchľuje , okrajové prípady sú hlasnejšie a audit sa stáva tieňom každého na plný úväzok . ( OIG – Všeobecné usmernenie k programu dodržiavania predpisov )

Umelá inteligencia je vynikajúca v opakovaní. Kódovanie nie je len opakovanie. Kódovanie je opakovanie plus úsudok plus dodržiavanie predpisov plus zvláštnosti platiteľov plus riešenie záhad typu „prečo je toto v poznámke“. 🕵️♀️

Takže áno, umelá inteligencia dokáže nahradiť časti práce. Úplné nahradenie profesie je iná vec.

Čo robí dobrú verziu medicínskeho kódovania s umelou inteligenciou? ✅

Ak hovoríme o „dobrej verzii“ umelej inteligencie pre medicínske kódovanie, nie je to tá s najpresvedčivejším marketingom. Je to tá, ktorá sa správa ako solídny kolega, ktorý nepanikári, nemá halucinácie a ukazuje svoju prácu. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile (AI 600-1) )

Dobrý systém kódovania s umelou inteligenciou (alebo pracovný postup) má zvyčajne:

  • Silné klinické NLP, ktoré zvláda nepoddajné poznámky (diktáty, šablóny, kopírovanie a vkladanie špagetov 🍝)

  • Návrhy kódu s odôvodnením (nielen kód - ale prečo)

  • Hodnotenie spoľahlivosti s prahovými hodnotami, ktoré si môžete upraviť

  • Auditné záznamy pre dodržiavanie predpisov a reakciu platiteľa ( CMS MLN909160 – Požiadavky na dokumentáciu zdravotných záznamov )

  • Zosúladenie pravidiel a smerníc (úpravy ICD-10-CM, CPT, HCPCS, NCCI, politiky platcov… celý ten cirkus 🎪) ( Pokyny pre kódovanie ICD-10-CM CMS FY 2026 , úpravy CMS NCCI )

  • Ovládacie prvky „človek v slučke“ , ktoré umožňujú kodérom akceptovať, upraviť alebo odmietnuť ( NIST AI RMF 1.0 )

  • Integrácia, ktorá nezruinuje život každému (EHR, encoder, CAC, fakturačný systém)

Ak sa nástroj nevie vysvetliť, nič bezpečne nenahrádza. Len rýchlejšie vytvára úzkosť. ( NIST Generative AI Profile (AI 600-1) )

Porovnávacia tabuľka: najlepšie možnosti kódovania s pomocou umelej inteligencie (a kde sa hodia) 📊

Nižšie je uvedená praktická porovnávacia tabuľka bežných prístupov ku kódovaniu s pomocou umelej inteligencie. Nie je úplne prehľadná… pretože ani implementácia nie je úplne prehľadná.

Nástroj / Prístup Najlepšie pre publikum Cena Prečo to funguje (a čo je otravné)
CAC s NLP (počítačom asistované kódovanie) Nemocničné HIM + tímy pre hospitalizovaných pacientov $$$$ Skvelé na odhalenie pravdepodobných kódov ICD-10-CM; v určitých prípadoch sa môže s istotou mýliť ( AHIMA – Computer-Assisted Coding Toolkit )
Návrhy kódovača s umelou inteligenciou Profesionálni programátori, ktorí už poznajú pravidlá $$-$$$ Urýchľuje vyhľadávanie a vyvoláva úpravy; stále to chce rozum, prepáč 😅
Pravidlá + automatizácia (úpravy, zoskupenia, kontroly) Cyklus príjmov + dodržiavanie predpisov $$ Zachytáva zjavné chyby; „nerozumie“ klinickým nuansám ( úpravy CMS NCCI )
Zhrňovače dokumentácie v štýle LLM CDI + spolupráca pri kódovaní $$ Pomáha zhrnúť a zvýrazniť diagnózy; môže prehliadnuť kľúčový detail... napríklad mačka ignoruje svoje meno ( NIST Generative AI Profile (AI 600-1) )
Automatické zachytenie poplatkov + prepínače nárokov Pracovné postupy pre ambulantných pacientov/profesionálov $$-$$$$ Pomáha znižovať počet zamietnutí; niekedy prehnane čistí a spomaľuje priepustnosť ( program CMS CERT )
Modely špecifické pre špecializáciu (rádiológia, dráha, urgentný príjem) Výklenky s vysokým objemom $$$$ Lepšia presnosť v úzkych jazdných pruhoch; mimo jazdného pruhu trochu vybočuje
Pracovný postup „párového kódovania“ človek + umelá inteligencia Modernizácia tímov bez chaosu $-$$$ Ideálna kombinácia; vyžaduje školenie + riadenie, inak sa to bude meniť ( NIST AI RMF 1.0 )
Úplné „bezdotykové“ pokusy o kódovanie Vedúci pracovníci, ktorí milujú dashboardy $$$$$ Môže fungovať v jednoduchých prípadoch; zložité prípady sa stále vracajú k ľuďom (prekvapenie!) ( AHIMA – Sada nástrojov pre počítačom asistované kódovanie )

Všimnite si ten vzorec? Čím „bezkontaktnejšie“ sa to snaží byť, tým viac riadenia budete potrebovať, aby ste sa vyhli problémom s dodržiavaním predpisov v pomalom zábere. Zábava. ( OIG – Všeobecné usmernenia k programu dodržiavania predpisov )

Prečo je umelá inteligencia skutočne dobrá v niektorých častiach kódovania 😎

Vzdajme umelej inteligencii uznanie tam, kde si ju zaslúži. Existujú oblasti, v ktorých je skutočne silná:

1) Rozpoznávanie vzorov vo veľkom meradle

Vysoký objem, opakovateľné stretnutia s konzistentnou dokumentáciou? AI často dokáže trafiť:

  • rutinné diagnostické kódovanie bežných stavov

  • jednoduché kódovanie postupov, keď je dokumentácia čistá

  • rýchle nájdenie podporných dôkazov (laboratórne vyšetrenia, zobrazovacie metódy, zoznamy problémov)

2) Zrýchlenie „lovu“

Dokonca aj skúsení programátori trávia čas hľadaním:

  • kde je vyhlásenie poskytovateľa

  • kde je špecifickosť

  • čo podporuje lekársku nevyhnutnosť

  • kde je tá prekliata lateralita 😩

Umelá inteligencia dokáže zobraziť relevantné riadky, označiť chýbajúce detaily a znížiť únavu z rolovania. To nie je síce okázalé, ale je to skutočná produktivita.

3) Vzorce prevencie popierania

UI sa dokáže naučiť vzory ako:

Programátori to už robia mentálne. UI to robí len hlučnejšie a rýchlejšie.

Prečo má umelá inteligencia problém s časťami, za ktoré sú programátori platení 😬

A teraz tá druhá strana. Časti, ktoré narúšajú automatizáciu, sú zvyčajne tie isté časti, ktoré oddeľujú „zadávanie kódu“ od „kódovania“

Klinická nejednoznačnosť a nálady klinických lekárov

Poskytovatelia píšu veci ako:

  • „pravdepodobné“, „vylúčiť“, „podozrenie“, „nedá sa vylúčiť“

  • „história“, „stavový príspevok“, „vyriešený“, „chronický, ale stabilný“

  • „pravdepodobný zápal pľúc, ale môže ísť aj o kongestívne srdcové zlyhanie“

Umelá inteligencia dokáže nesprávne interpretovať neistotu a premeniť ju na istotu. To... nie je roztomilá chyba.

Nuansy v usmerneniach (a chaos v politike platieb)

Kódovanie nie je len „to, čo sa stalo klinicky“. Je to:

Umelá inteligencia sa iste dokáže naučiť vzory. Ale keď platiteľ zmení pravidlo, ľudia sa prispôsobia zámerne. Umelá inteligencia sa prispôsobuje zmätene a sebavedomo. To je zlá kombinácia.

Problém „jednej chýbajúcej vety“

Jeden riadok môže ovplyvniť výber kódu, DRG, zachytenie rizika HCC alebo úroveň E/M. UI to môže prehliadnuť, alebo ešte horšie - vyvodiť to. A inferencia v kódovaní je ako stavať most z želé. Vyzerá dobre, kým naň nestúpite.

Takže… Nahradí umelá inteligencia lekárskych programátorov? Najrealistickejší výsledok 🧩

Späť k hlavnej kľúčovej fráze: Nahradí umelá inteligencia zdravotníckych programátorov?
Moja najlepšia podložená odpoveď znie: Umelá inteligencia najprv nahradí časti práce, potom preobsadí pozície a zníži počet zamestnancov iba tam, kde sa organizácie rozhodnú ušetrený čas neinvestovať.

Preklad:

  • Niektoré organizácie využijú umelú inteligenciu na zvýšenie priepustnosti bez prepúšťania

  • Niektorí to využijú na zníženie nákladov (a na neskoršie riešenie následných následkov)

  • Niektorí budú robiť kombináciu, v závislosti od servisných liniek

Ľudia však prehliadajú jeden zvrat: ak umelá inteligencia zvýši rýchlosť, môže tiež zvýšiť riziko. Toto riziko zvyšuje dopyt po:

Takže výmena nie je priamočiara. Je to skôr ako bežecký pás v sandáloch. Pokrok… ale trochu neistý. 😅

Čo sa zmení ako prvé: hospitalizovaný vs. ambulantný vs. profesionálny 🏥

Nie všetka kódovacia práca je ovplyvnená rovnako. Niektoré oblasti sa ľahšie automatizujú, pretože dokumentácia a pravidlá sú štruktúrovanejšie.

Ambulantné a profesionálne

Často dochádza k rýchlejšej automatizácii, pretože:

  • vysoký objem

  • opakovateľné šablóny

  • štruktúrovanejšie dátové kanály

  • jednoduchšie aplikovateľné úpravy založené na pravidlách + výzvy umelej inteligencie ( úpravy CMS NCCI )

Ale zložitosť vyrovnávania E/M, rozhodovania v medicíne a kontroly platiteľov stále udržiava ľudí veľmi relevantnými. ( CMS MLN006764 – Hodnotiace a manažérske služby )

Lôžková starostlivosť

Kódovanie pre pacientov na lôžkovom oddelení má obrovskú variabilitu:

Umelá inteligencia môže pomôcť, ale „bezkontaktná hospitalizácia“ je pre mnohé nemocnice skôr snom ako realitou.

Špeciálne pruhy

Rádiológia a patológia môžu zaznamenať výrazné zlepšenia vďaka štruktúrovanému podávaniu správ. Pohotovosť môže byť zmiešaná – rýchle, šablónové poznámky, ale neuprataná realita.

Skryté bojisko: dodržiavanie predpisov, audity a zodpovednosť 🧾

Tu sa „nahradiť“ stáva neistým.

Aj keď umelá inteligencia navrhuje kódy, zodpovednosť stále smeruje k niekomu konkrétnemu:

Tímy pre dodržiavanie predpisov zvyčajne chcú:

AI to dokáže podporiť – ale iba ak je pracovný postup vytvorený tak, aby zachoval dôkazy a znížil slepé akceptovanie. ( NIST AI RMF 1.0 )

Trochu priamočiary: ak váš pracovný postup s umelou inteligenciou podporuje len overovanie si pravidiel, nešetríte peniaze. Požičiavate si problémy. S úrokmi. 😬 ( GAO-19-277 , program CMS CERT )

Ako zostať hodnotný: súbor zručností programátora odolného voči umelej inteligencii 💪🧠

Ak ste medicínsky programátor a čítate toto s pocitom napätia v hrudi, tu je dobrá správa: môžete sa pripraviť na tú časť práce, ktorú umelá inteligencia nemôže bezpečne vykonávať.

Zručnosti, ktoré dobre starnú (aj v prostredí s vysokým podielom umelej inteligencie):

Ak je umelá inteligencia kalkulačka, nestanete sa zastaralou tým, že budete robiť matematiku lepšie. Stanete sa cennejšou tým, že budete vedieť, kedy sa kalkulačka mýli a prečo.

Ako by mali organizácie implementovať umelú inteligenciu bez toho, aby všetci boli nešťastní 😵💫

Ak ste na strane vedenia, tu sú implementačné vzorce, ktoré som videl najlepšie:

1) Začnite s „pomôcť“, nie s „nahradiť“

Použite umelú inteligenciu na:

  • prioritizácia grafov

  • objavujúce sa dôkazy

  • návrhy kódu s hodnotením spoľahlivosti

  • smerovanie pracovného postupu na základe zložitosti

2) Vytvárajte spätnú väzbu tak, ako to myslíte vážne

Ak programátori opravia výstup AI, zaznamenajte to:

  • aký typ chyby

  • prečo sa to stalo

  • aká dokumentácia to spustila

  • ako často sa to opakuje

Inak sa nástroj nikdy nezlepší a všetci sa len zlepšia v jeho ignorovaní.

3) Segmentácia práce podľa zložitosti

Praktický pracovný postup:

  • nízka zložitosť - viac automatizácie

  • stredná zložitosť - pracovný postup páru kóder + AI

  • vysoká zložitosť - najprv expertný programátor, potom umelá inteligencia (áno, až potom)

4) Merajte správne výsledky

Nielen produktivita. Tiež:

  • miery zamietnutia

  • zistenia auditu

  • miera zrušenia

  • objem dopytov a kvalita odpovedí

  • spokojnosť kodérov (vážne) ( program CMS CERT )

Ak sa zvýši produktivita a zároveň sa zvýši aj počet popieraní... to nie je výhra. To je lesklý problém.

Ako vyzerá budúcnosť (bez sci-fi drámy) 🔮

Netvárme sa, že sa nič nezmení. Zmení sa. Ale naratív o „konci programátorov“ je príliš jednoduchý.

Pravdepodobnejšie:

  • menej rolí zameraných výlučne na zadávanie kódu

  • hybridnejšie role (kódovanie + audit + analytika + dodržiavanie predpisov)

  • kódovacie tímy sa menia na tímy pre kvalitu dát

  • Integrita dokumentácie sa stáva dôležitejšou

  • Umelá inteligencia sa stáva štandardným kolegom, ktorému dohliadate, či sa vám to páči alebo nie ( NIST AI RMF 1.0 , OIG – Všeobecné usmernenia k programu dodržiavania predpisov )

A áno, niektoré pracovné miesta budú v niektorých prostrediach zrušené. To je reálne. Zdravotníctvo však miluje reguláciu, variabilitu, výnimky a papierovačky. Umelá inteligencia zvládne veľa... ale zdravotníctvo má talent na vymýšľanie nových komplexností, akoby to bol koníček.

Pristátie lietadla: Nahradí umelá inteligencia lekárskych programátorov? 🧡

Poďme pristáť s týmto lietadlom.

Nahradí umelá inteligencia zdravotníckych programátorov? Nie čistým, totálnym, sci-fi spôsobom, ako si to ľudia predstavujú. Umelá inteligencia absolútne zníži počet opakujúcich sa úloh, urýchli rutinné kódovanie a prinúti organizácie reorganizovať tímy. Taktiež vytvorí väčšiu potrebu dohľadu, auditu, obrany proti dodržiavaniu predpisov, stratégie odmietnutia a práce na integrite dokumentácie. ( AHIMA – Súprava nástrojov pre počítačom asistované kódovanie , OIG – Všeobecné usmernenia pre program dodržiavania predpisov )

Stručné zhrnutie 🧾

A úprimne povedané… ak umelá inteligencia niekedy skutočne úplne „nahradí“ kódovanie, bude to preto, že sa dokumentácia stala dokonalou. A to je tá najnerealistickejšia vec, akú som dnes povedal 😂 ( CMS MLN909160 – Požiadavky na dokumentáciu zdravotných záznamov )

Často kladené otázky

Nahradí umelá inteligencia v najbližších rokoch úplne lekárskych programátorov?

Je nepravdepodobné, že by umelá inteligencia v blízkej budúcnosti úplne nahradila zdravotníckych kóderov. Väčšina implementácií v reálnom svete sa zameriava na pomoc pri rutinných úlohách s veľkým objemom práce, a nie na úplné odstránenie tejto úlohy. Kódovanie si stále vyžaduje úsudok, interpretáciu smerníc a uvedomenie si súladu s predpismi. V praxi umelá inteligencia viac mení spôsob práce koderov, než to, či sú kodéri potrební.

Ako sa v súčasnosti používa umelá inteligencia v pracovných postupoch lekárskeho kódovania?

Umelá inteligencia sa bežne používa na navrhovanie kódov, identifikáciu relevantnej dokumentácie, označovanie chýbajúcej špecifickosti a triedenie grafov podľa zložitosti. Mnohé systémy fungujú v modeli „človek v slučke“, kde kóderi kontrolujú, upravujú alebo odmietajú návrhy umelej inteligencie. To zvyšuje rýchlosť bez prenosu zodpovednosti. Dohľad zostáva nevyhnutný pre dodržiavanie predpisov a presnosť.

Ktoré časti medicínskeho kódovania sa pre umelú inteligenciu najľahšie automatizujú?

Umelá inteligencia dosahuje najlepšie výsledky pri opakujúcich sa, dobre zdokumentovaných interakciách, ako sú bežné ambulantné návštevy alebo štruktúrované špecializované správy. Scenáre s veľkým objemom údajov postavené na konzistentných šablónach sa ľahšie automatizujú. Vyhľadávanie kódu, zvýrazňovanie dôkazov a detekcia základných vzorcov popierania bývajú silnými prípadmi použitia. Komplexný klinický úsudok zostáva výzvou.

Prečo má umelá inteligencia problém so zložitými alebo nejednoznačnými zdravotnými záznamami?

Klinická dokumentácia často obsahuje neistotu, protichodné diagnózy a nepresný jazyk. Umelá inteligencia môže nesprávne interpretovať kvalifikátory ako „možné“ alebo „vylúčiť“ ako potvrdené stavy. Môže tiež prehliadnuť jednu kritickú vetu, ktorá zmení poradie alebo závažnosť. Tieto nuansy sú jadrom kompatibilného kódovania a je ťažké ich bezpečne automatizovať.

Zníži umelá inteligencia počet pracovných miest v oblasti medicínskeho kódovania na základnej úrovni?

Pracovné pozície na vstupnej úrovni môžu byť najprv pod tlakom, keďže sa rutinná práca stáva viac automatizovanou. Niektoré organizácie môžu spomaliť nábor, zatiaľ čo iné presúvajú juniorských programátorov na pozície v oblasti podpory auditu alebo kvality. Dopad sa líši v závislosti od organizácie a oblasti služieb. Kariérne dráhy sa môžu skôr ohýbať a prekonfigurovávať, než zaniknúť.

Ako ovplyvňuje umelá inteligencia súlad s predpismi a audítorské riziko v medicínskom kódovaní?

Umelá inteligencia môže zvýšiť rýchlosť aj riziko, keď je riadenie slabé. Rýchlejšie kódovanie bez trvalých procesov kontroly môže zvýšiť mieru zamietnutí alebo vystavenie auditu. Tímy pre dodržiavanie predpisov stále potrebujú sledovateľné odôvodnenie a obhájiteľné rozhodnutia. Ľudská kontrola, audítorské záznamy a jasná zodpovednosť zostávajú kľúčovými zárukami.

Aké zručnosti pomáhajú medicínskym programátorom zostať cennými v prostredí s podporou umelej inteligencie?

Zručnosti spojené s auditom, interpretáciou smerníc, analýzou politík platieb a riadením zamietnutí majú tendenciu dobre starnúť. Kóderi, ktorí chápu, prečo je kód správny, nielen to, ktorý kód si vybrať, sú ťažšie nahraditeľní. Hodnotu prinášajú aj špecializované odborné znalosti a spolupráca s CDI. Mnohé pozície sa posúvajú smerom ku kvalite a riadeniu.

Je „bezkontaktné“ medicínske kódovanie realistické pre väčšinu organizácií?

Bezdotykové kódovanie môže fungovať v úzkych, jednoduchých prípadoch s prehľadnou dokumentáciou. V prípade zložitých hospitalizovaných pacientov alebo pacientov s viacerými ochoreniami často zlyháva. Väčšina organizácií dosahuje lepšie výsledky s hybridnými pracovnými postupmi. Úplná automatizácia zvyčajne zvyšuje potrebu následných auditov a opráv, a nie eliminuje prácu.

Referencie

  1. Úrad generálneho inšpektora (OIG), Ministerstvo zdravotníctva a sociálnych služieb USA – Všeobecné pokyny k programu dodržiavania predpisov – oig.hhs.gov

  2. Národný inštitút pre štandardy a technológie (NIST) – Rámec riadenia rizík umelej inteligencie (AI RMF 1.0) – nist.gov

  3. Národný inštitút pre štandardy a technológie (NIST) - Profil generatívnej umelej inteligencie (NIST AI 600-1) - nist.gov

  4. Centrá pre služby Medicare a Medicaid (CMS) - Požiadavky na dokumentáciu zdravotných záznamov (MLN909160) - cms.gov

  5. Centrá pre služby Medicare a Medicaid (CMS) – Pokyny pre kódovanie ICD-10-CM na fiškálny rok 2026 – cms.gov

  6. Centrá pre služby Medicare a Medicaid (CMS) – Úpravy Národnej iniciatívy pre správne kódovanie (NCCI) – cms.gov

  7. Americká asociácia pre správu zdravotníckych informácií (AHIMA) – Súprava nástrojov pre počítačom podporované kódovanie – ahima.org

  8. Centrá pre služby Medicare a Medicaid (CMS) – Program komplexného testovania miery chybovosti (CERT) – cms.gov

  9. Centrá pre služby Medicare a Medicaid (CMS) - Hodnotiace a riadiace služby (MLN006764) - cms.gov

  10. Úrad pre zodpovednosť vlády USA (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov

  11. Centrá pre služby Medicare a Medicaid (CMS) – Úprava rizika – cms.gov

Nájdite najnovšiu umelú inteligenciu v oficiálnom obchode s asistentmi umelej inteligencie

O nás

Späť na blog