醫(yī)療大數(shù)據(jù)及精準醫(yī)療

1、醫(yī)療大數(shù)據(jù)及精準醫(yī)療謝邦昌臺北醫(yī)學(xué)大學(xué)管理學(xué)院及大數(shù)據(jù)研究中心院長/主任大數(shù)據(jù)的趨勢以及價值是現(xiàn)在最熱門的話題，也改變了許多企業(yè)經(jīng)營的方式， 對于各行各業(yè)來說是勢必是一個大挑戰(zhàn)，能否將大數(shù)據(jù)的力量從危機到轉(zhuǎn)機就要 看現(xiàn)代經(jīng)營者有沒有轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)型態(tài)的思維？首先什么是大數(shù)據(jù)？傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一年的數(shù)據(jù)量大概為 3TB左右，以現(xiàn)今數(shù)據(jù)來 說一天的資料量為50TB,由這簡單的數(shù)據(jù)量差就可以得知傳統(tǒng)數(shù)據(jù)跟現(xiàn)今數(shù)據(jù) 的差異多么龐大，也就是現(xiàn)在俗稱的大數(shù)據(jù)時代。數(shù)據(jù)龐大之下，不管是銀行業(yè)、 傳統(tǒng)零售業(yè)、社會建設(shè)公共方面甚至是醫(yī)療保健產(chǎn)業(yè)對數(shù)據(jù)處理、分析方式以及 經(jīng)營企業(yè)的模式將會有所改變。在過往的醫(yī)療診斷歷史，到醫(yī)院

2、看病時必須耗費許多時間等待看診， 而醫(yī)生 看診又要再花費時間。當醫(yī)生要求病患拍攝X光片或檢驗時，又要再花額外許多 時間診斷。而在現(xiàn)今醫(yī)療信息高度發(fā)展的臺灣，看診程序從網(wǎng)絡(luò)掛號、候診順序、 診間病歷調(diào)閱、醫(yī)師醫(yī)令、處方開立、放射影像存取、檢查檢驗數(shù)據(jù)儲存等，無 數(shù)的數(shù)據(jù)信息便在醫(yī)院中傳遞、交換、儲存。同時大多數(shù)的生理檢驗信息在你回 診時得以從電子病歷中檢索，這些我們認為理所當然的信息處理， 在臺灣我們只 要花費少許的時間如一個早上便完成了，而這一切正是仰賴醫(yī)學(xué)信息分析與醫(yī)療 大數(shù)據(jù)的交換處理。醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，主要歸功于醫(yī)療設(shè)備數(shù)字化及電子化病歷發(fā)展兩大領(lǐng)域 的突破，透過儀器數(shù)字化，醫(yī)院得以獲得

3、更多病人疾病與健康信息紀錄。 而在病 人醫(yī)療診斷方面，為了完善紀錄病患個人資料、診斷數(shù)據(jù)與過往醫(yī)療紀錄等，即 促成了電子病歷系統(tǒng)發(fā)展。醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)發(fā)展由過去紙張記錄、紙本信息數(shù)字化、 醫(yī)學(xué)紀錄儲存到現(xiàn)今多信息整合，其數(shù)據(jù)量有著爆炸性的成長，不僅由過去個人 社經(jīng)信息、診斷信息等文字媒介，更拓展到多媒體影像信息，如X光影像，動態(tài)視訊影像信息，如核磁共振MRI以及電訊號信息，如心電圖等等，這些龐大醫(yī)學(xué) 數(shù)據(jù)的匯集與高度整合技術(shù)能力，正是臺灣醫(yī)學(xué)信息領(lǐng)域發(fā)展領(lǐng)先的原因， 同時 更顯得醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)發(fā)展的多元應(yīng)用及其重要性。而由醫(yī)療健保產(chǎn)業(yè)來說，個人醫(yī)療信息終端的產(chǎn)生給醫(yī)療產(chǎn)業(yè)帶來革命性的 變化，連結(jié)了傳統(tǒng)醫(yī)院

4、、政府（社會保障）、保險公司、藥物生產(chǎn)公司等相關(guān)產(chǎn) 業(yè)，形成新的行業(yè)生態(tài)圈。將互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療保健去建構(gòu)一個智能的健康系統(tǒng)，在整個健康系統(tǒng)下會有智能的合作伙伴，包含醫(yī)院、醫(yī)生、診所、學(xué)術(shù)中心、保險 公司、藥廠、醫(yī)療設(shè)備制造商、政府等相關(guān)人員等，接著產(chǎn)生出個人化的護理體 系，其中包含個人健康、成本節(jié)約、提高效率、病人教育、增強通信、績效度量、 預(yù)防等相關(guān)內(nèi)容，使得人們有著更健康的社會。經(jīng)常聽到的醫(yī)療云、照護云以及健康云都是運用云端技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)去提供 健康咨詢的服務(wù)。在網(wǎng)絡(luò)普及下，人手一臺智能型手機讓這些云更能夠去發(fā)揮， 客戶只需要使用健康感知的終端，其中包含穿戴型裝置、愛睡寶、電視機以及相 關(guān)的智

5、能型測量裝置，就能夠讓親人、醫(yī)生以及相關(guān)的護理人員得知目前的身體 狀態(tài)，不僅如此，還可以遠程監(jiān)護以及遠程門診， 一切都透過遠程醫(yī)療平臺讓人 們有著安全、方便、快速及健康舒適的生活環(huán)境。大數(shù)據(jù)在生技醫(yī)療衛(wèi)生發(fā)展狀況及應(yīng)用，大數(shù)據(jù)已深耕于經(jīng)濟領(lǐng)域 且創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟價值美國的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)創(chuàng)造了巨大的價值，具體表現(xiàn)在：大數(shù)據(jù)使美 國醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量得到提高。對于醫(yī)療服務(wù)的提供方和支付方來說，在減少醫(yī)療成本的同時不斷 提高醫(yī)療質(zhì)量和效率仍然是一個難以實現(xiàn)的目標，而這也是改善民生的 重大機遇。2010年，全美醫(yī)療支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的17.9%，比2000年 增長13.8%。而且，某些慢性疾病如糖尿病的患病

6、率正在增加，正在消 耗更多的醫(yī)療資源。對這些疾病和其他相關(guān)健康服務(wù)的管理將深刻地影響國家的福祉。 在這方面大數(shù)據(jù)可以發(fā)揮作用。為在廣大人群中取得最有效的醫(yī)療效果, 更多地使用電子健康記錄（電子健康檔案），并與新的分析工具相結(jié)合， 將提供挖掘信息的機會。研究人員可以利用信息尋找有效的統(tǒng)計趨勢， 并依據(jù)真實的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量開展醫(yī)療評估。大數(shù)據(jù)在醫(yī)療及生技業(yè)之應(yīng)用醫(yī)療及生技業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的當前需求來自疫情和健康趨勢分析、電子病例、 醫(yī)學(xué)研發(fā)、臨床試驗等領(lǐng)域。疫情和健康分析趨勢利用大數(shù)據(jù)進行疫情分析，說明這個地方可能處于某種疾病蔓延， 實時掌握 病情。Google和疾管局一樣能夠掌握流感疫情2009年又冒

7、出了一種新的流感病毒，稱為 H1N1這種新菌株結(jié)合了禽流感 和豬流感病毒，迅速蔓延。短短幾星期內(nèi)，全球的公共衛(wèi)生機構(gòu)都憂心忡忡，擔 心即將爆發(fā)流感大流行。有些人發(fā)出警訊，認為這次爆發(fā)可能與1918年的西班牙流感不相上下，當時感染人數(shù)達到五億人，最后奪走數(shù)千萬人的性命。雪上加 霜的是，面對流感可能爆發(fā)，卻還沒有能派上用場的疫苗，公共衛(wèi)生當局唯一能 努力的，就是減緩其蔓延的速度。為了達到這項目的，必須先知道當前流行感染 的范圍及程度。在美國，疾病管制局（CDC要求醫(yī)生一碰到新流感病例，就必須立刻通報。 即使如此，通報的速度仍然總是慢了病毒一步，大約是慢上一到兩星期。畢竟， 民眾覺得身體不舒服之后，

8、 通常還是會過個幾天才就醫(yī)， 而層層通報回到疾管局 也需要時間， 更別提疾管局要每星期才整理一次通報來的數(shù)據(jù)。 但是面對迅速蔓 延的疫情， 拖個兩星期簡直就像是拖了一個世紀， 會在最關(guān)鍵的時刻， 讓公共衛(wèi) 生當局完全無法掌握真實情況。說巧不巧，就在H1N1躍上新聞頭條的幾星期前，網(wǎng)絡(luò)巨擘Google旗下的幾 位工程師，在著名的自然科學(xué)期刊發(fā)表了一篇重要的論文，當時并未引起一 般人的注意，只在衛(wèi)生當局和計算機科學(xué)圈里引起討論。 該篇論文解釋了 Google 能如何預(yù)測美國在冬天即將爆發(fā)流感，甚至還能精準定位到是哪些州。谷歌 的秘訣，就是看看民眾在網(wǎng)絡(luò)上搜尋些什么。由于Google每天會接收到超過

9、三十億筆的搜尋，而且會把它們?nèi)績Υ嫫饋?，那就會有大量的?shù)據(jù)得以運用。Google 先挑出美國人最常使用的前五千萬個搜尋字眼，再與美國疾病管制 局在 2003 年到 2008 年之間的流感傳播數(shù)據(jù)，加以比對。 Google 的想法，是想 靠著民眾在網(wǎng)絡(luò)上搜尋什么關(guān)鍵詞， 找出那些感染了流感的人。 雖然也曾有人就 網(wǎng)絡(luò)搜尋字眼做過類似的努力，但是從來沒人能像 Google 一樣掌握巨量數(shù)據(jù)（ big data ，直譯為大數(shù)據(jù)），并具備強大的處理能力和在統(tǒng)計上的專業(yè)技能。雖然 Google 已經(jīng)猜到，民眾的搜尋字眼可能與流感有關(guān)， 像是止咳退燒， 但相不相關(guān)其實不是真正的重點，他們設(shè)計的系統(tǒng)也不是

10、從這個角度出發(fā)。Google 這套系統(tǒng)真正做的，是要針對搜尋字眼的搜尋頻率，找出和流感傳播的 時間、地區(qū)， 有沒有統(tǒng)計上的相關(guān)性。 他們總共用上了高達 4億 5千萬種不同的 數(shù)學(xué)模型， 測試各種搜尋字眼， 再與疾管局在 2007年與 2008年的實際流感病例 加以比較。 這套軟件找出了一組共四十五個搜尋字眼， 放進數(shù)學(xué)模型之后， 預(yù)測 結(jié)果會與官方公布的全美真實數(shù)據(jù)十分符合，有強烈的相關(guān)性。于是，他們就像疾管局一樣能夠掌握流感疫情， 但可不是一、 兩星期之后的 事，而是幾近實時同步的掌握！因此，在 2009年發(fā)生H1N1危機的時候，比起政 府手中的數(shù)據(jù)（以及無可避免的通報延遲），Google系

11、統(tǒng)能提供更有用、更及時 的信息。公衛(wèi)當局有了這種寶貴的信息，控制疫情如虎添翼。最驚人的是， Google 的這套方法并不需要去采集檢體、也不用登門造訪各 家醫(yī)院診所， 而只是好好利用了巨量數(shù)據(jù)， 也就是用全新的方式來使用信息， 以 取得實用且價值非凡的見解、商機或服務(wù)。有了Google這套系統(tǒng)，下次爆發(fā)流感的時候，全球就有了更佳的工具能夠加以預(yù)測、并防止疫情蔓延。電子病例將分散在醫(yī)院中的各個部門、 各式各樣的病例集中在云端， 醫(yī)生們可透過語 意搜查找出任何病例中的相關(guān)訊息， 進而為醫(yī)學(xué)診斷提供更加豐富的數(shù)據(jù)。 可提 供以病患為中心的個人化療程建議， 或幫助對醫(yī)療問題及其患病率進行自動診斷。 臺

12、灣的醫(yī)療黑金：健保數(shù)據(jù)庫Google臺灣董事總經(jīng)理簡立峰曾表示：我認為最有價值的寶藏，就是臺灣 的全民健保數(shù)據(jù)庫。，臺灣醫(yī)療產(chǎn)業(yè)貫穿上下游的數(shù)據(jù)，全在健保數(shù)據(jù)庫里面， 而且?guī)缀跛腥硕家尤?，全世界只有臺灣擁有如此完整的數(shù)據(jù)庫。美國麻省理 工學(xué)院電機與計算機科學(xué)院教授約 John Guttag也說，相較于美國，臺灣的健保 是由政府買單，這讓醫(yī)療數(shù)據(jù)取得變得容易，這是臺灣的機會，未來也很有機 會從中獲利。累積15年來、2千3百萬人民的健保數(shù)據(jù)庫，正等待著識貨的伯樂來挖寶。 臺中榮總醫(yī)生、陽明大學(xué)教授吳俊穎以親身經(jīng)驗說明， 過去醫(yī)學(xué)界只知道，幽門 螺旋桿菌跟胃癌有關(guān)，但是卻沒有規(guī)模夠大、時間夠長的

13、臨床實驗可以證實，他 與研究團隊藉由探勘臺灣的健保數(shù)據(jù)庫， 發(fā)現(xiàn)服藥根除幽門螺旋桿菌，可以降低 胃癌的發(fā)生率。這篇論文不只發(fā)表在腸胃科排名第一的雜志 腸胃病學(xué)上，更震撼了日本 醫(yī)學(xué)界。日本是全球胃癌罹患率最高的國家， 當?shù)蒯t(yī)生特別把這篇論文翻譯成日 文，并且說服日本厚生省，對幽門螺旋桿菌感染患者全面給付殺菌療程， 不僅影 響醫(yī)師的臨床運作、政府決策，甚至有可能改變國際性醫(yī)療行為準則。吳俊穎認為,臺灣的健保數(shù)據(jù)庫內(nèi)容巨細靡遺，所有醫(yī)療項目都記錄得一清 二楚，它像是永不干涸的黑金，當數(shù)據(jù)越來越多串聯(lián)和使用，就會越來越有價 值。然而，吳俊穎也提到，健保數(shù)據(jù)庫有個缺點，就是缺乏診斷和檢測結(jié)果。 麻省理

14、工學(xué)院教授Peter Szolovits也曾舉例說明過，如果有一位病患發(fā)現(xiàn)關(guān)節(jié) 腫起來，醫(yī)生跟他說這疑似是風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎，因此記錄風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎的費用， 可能后來病人發(fā)現(xiàn)根本不是這個病，如果把這筆數(shù)據(jù)用在風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎的醫(yī)療研 究上，那就會變成糟糕的數(shù)據(jù)，影響研究結(jié)果。如果能夠把健保數(shù)據(jù)庫與醫(yī)院病歷的數(shù)據(jù)庫做結(jié)合，那它就會變成最完美 的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫！吳俊穎提到，病歷數(shù)據(jù)包含檢測和治療的結(jié)果，不只對于臺灣 醫(yī)療產(chǎn)業(yè)來說非常有價值，國內(nèi)外的生技和醫(yī)藥大廠，也都會搶著要跟臺灣合作。 想象一個情境，有天當你到南部度假，突然感到身體不適，就近到當?shù)氐脑\所就 醫(yī)。第一次跟你見面的醫(yī)生，登入全臺灣共享的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，

15、調(diào)出你在其他醫(yī)院 的病歷數(shù)據(jù)，花幾分鐘就能對你的身體了如指掌，還能透過臨床決策輔助系統(tǒng)， 顯示出跟你有相同癥狀的病友群體、使用各種藥物的治療狀況，透過大數(shù)據(jù)分析 可以協(xié)助醫(yī)生在最短時間內(nèi)，找出最適合的治療方式。_很多人以為這樣的愿景，離現(xiàn)實生活非常遙遠，其實臺灣已經(jīng)走在半路上 了。臺大醫(yī)院竹東分院院長王明巨如此說道。的確，臺灣醫(yī)療機構(gòu)的病歷電子 化程度很高，很有可能成為全球第一個全國醫(yī)院流通電子病歷的國家。醫(yī)學(xué)研發(fā)運用實時監(jiān)測及分析大量的儀器數(shù)據(jù)， 建構(gòu)預(yù)測模型，并利用統(tǒng)計工具改善 臨床試驗設(shè)計，分析臨床試驗數(shù)據(jù)。發(fā)展個人化醫(yī)學(xué)及疾病發(fā)作模式等醫(yī)療研發(fā)。 利用大數(shù)據(jù)解決多發(fā)性硬化癥的算法運算復(fù)

16、雜度位于水牛城的紐約州立大學(xué)（SUNY是個領(lǐng)先全球的多發(fā)性硬化癥 （MS）研究中心。MS是一種具破壞性的、面性的神經(jīng)系統(tǒng)疾病，影養(yǎng)全球近百人。這種疾病會使人的大腦和骨隨發(fā)炎并產(chǎn)生神經(jīng)病， 導(dǎo)致患者可能出現(xiàn)行動不便、視力受損、疼痛等癥狀。MS的病因是很復(fù)雜的，沒有一個單一基因是可能的致病源。因此自2007年以來，SUNY就一直希望透過掃描 MS患者的基因組的變化來開發(fā)新的治療方式，透過從原本成千上萬的基因序列的變異 SNP SNP指的是單核桃多型性，來獲得單一樣品，研究基因產(chǎn)物和其他基因產(chǎn)物及環(huán)境因素進行的交互作用。研究人員的想法是以多個SNP變異點結(jié)合不同的環(huán)境變因，并使用一種被稱之為AMBI

17、ENCE的算法，來檢測縣性和非線性兩種數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，以識A別這些交互作用之間的關(guān)系。但是這個想法就如同大海撈針，因為環(huán)境變因包括像是實驗對象曝曬太陽的時間長短、 維生素D產(chǎn)生的量、吸煙的情況等皆有可能影響研究結(jié)果。況且人類的基因由23對染色體所組成，其中包含約30億個DN卄卄7 、亠 2 rn » "E 宀» 日”曰冷知葉 A八/ 佔占冷仏 仝、【"日、亠 /“堿基對，這些因變量和應(yīng)變量數(shù)量多到嚇人， 必須靠建構(gòu)一套計算量高達1018的高等分析模型才能解決。因此SUNY與 IBM合作，建構(gòu)一套搭配軟硬件的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，以往平均需 要27.2小時的工

18、作，縮短到現(xiàn)在只要11.7分鐘即可完成。而且這套系統(tǒng)不僅大 大簡化和加速了復(fù)雜的分析過程，還提供了不同類型的變量值，如：分類變量、 分配卜瓦松變量或連續(xù)常態(tài)變量等。 過去，只要研究中增加一個新的變量值， 研 究團隊就必須重新編寫整個算法，而現(xiàn)在只需按幾個鍵即可完成。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析的應(yīng)用除了 MS的研究以外，全球估計超過 3300萬人感染， 至今沒有方法可以完全治愈的艾滋病， 以及罕見疾病等，都已開始利用大數(shù)據(jù)進 行大型的醫(yī)學(xué)研究。臨床實驗臨床試驗藉由大數(shù)據(jù)而有了重大的改變，可利用臨床驗數(shù)據(jù)、儀器讀數(shù)等， 進行比較效果研究、臨床決策支持系統(tǒng)、遠距病人監(jiān)測及加強醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)透明度等 方面。擁有數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)

19、保護的早產(chǎn)兒所謂的早產(chǎn)兒是指懷孕不到37周就提早出世的寶寶。這些提早降臨人世的 小仙子，如果出生后體重不到1500公克，很可能會因為免疫系統(tǒng)尚未發(fā)育完全 而受到感染，一旦感染之后就很容易引起呼吸衰竭、肺出血及敗血癥。不過，加拿大多倫多市立兒童醫(yī)院里的早產(chǎn)兒，卻可以睡得特別安詳，因為他們是有數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)保護的data baby Jo隨著醫(yī)療設(shè)備的發(fā)展，利用醫(yī)療監(jiān)測儀 器監(jiān)測病患的生命征象，如血壓、心跳和體溫等，已經(jīng)是非常普遍的事了。通常 這些儀器還具有警報功能，一旦生理的數(shù)據(jù)數(shù)值超出正常范圍時就會發(fā)出警示， 醫(yī)療人員就會采取因應(yīng)行動。但是即使醫(yī)術(shù)再精湛、經(jīng)驗再豐富的醫(yī)護人員，可 能也無法準確地察覺這

20、些異常的發(fā)生時間和嚴重性，尤其當發(fā)生在脆弱的早產(chǎn)兒 生身上根據(jù)美國弗吉尼亞大學(xué)追蹤以往的數(shù)據(jù)顯示，新生兒受到感染初期的12到24小時，因為脈搏和心跳幾乎都可在接受的范圍內(nèi)，因此醫(yī)護人員很難從生命 征象數(shù)據(jù)的改變中察覺，等到警示燈響起，常常為時已晚。連續(xù)監(jiān)測和記錄這些生理性數(shù)據(jù)，可以觀察出新生兒是否遭受感染的早期征 兆，但數(shù)據(jù)量實在太過龐大了。估計這些監(jiān)測設(shè)備每一秒鐘就會產(chǎn)生1000個讀數(shù)。以往是30到60分鐘由醫(yī)護人員歸納出一個數(shù)據(jù)做為紀錄，然后儲存72小時。如果要把這些讀數(shù)統(tǒng)統(tǒng)記錄起來，根本是不可能的事。但這項不可能的任務(wù)，并沒有嚇跑安大略省理工學(xué)院和IBM。他們使用來自懷生研究中心的最新技

21、術(shù)，利用江河運算平臺支持大量數(shù)據(jù)的收集和分析，一天24小時不間斷地收集和記錄著包括早產(chǎn)兒的體溫、心跳、血氧飽和濃度和血壓 等電子監(jiān)測儀器產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，以及周遭環(huán)境如溫度、濕度等相關(guān)數(shù)據(jù)。在保護病人的隱私安全考慮下，這些數(shù)據(jù)會直接傳到安大略省理工學(xué)院研究 中心和IBM華生研究中心；系統(tǒng)會分析和研究哪些因素的交互作用會造成感染， 甚至哪幾床的新生兒因為符合條件較多，可能出現(xiàn)疾病或感染的風(fēng)險較大。之后， 系統(tǒng)再將分析結(jié)果提供給醫(yī)護人員比較判讀。 這些動作都在數(shù)秒內(nèi)完成。藉由這 項計劃，兒童病房里的醫(yī)護人員已經(jīng)可以提前 18到24小時，預(yù)防新生兒敗血癥 的發(fā)生。由于大數(shù)據(jù)在規(guī)模(Volume)、增加

22、速度(Velocity )，以及價值性(Value) 上正呈現(xiàn)幾何上升，而其數(shù)據(jù)所表現(xiàn)的多樣性變化( Variety )與數(shù)據(jù)的有效性 (Validati on )，更容易成為企業(yè)的風(fēng)險源頭。面對排山倒海而來的大數(shù)據(jù)，企 業(yè)需運用大數(shù)據(jù)，迅速將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成商業(yè)智能，運用分析信息，提升市場的洞察 能力，做出更準確的營運決策。例如：電信業(yè)者可以分析手機在基地臺漫游的特 性，提供更好的在地費率；信用卡業(yè)者可以每天定期分析各種信用貸款所產(chǎn)生的 風(fēng)險，動態(tài)調(diào)整信貸利率；便利超商可以分析消費者的購買習(xí)慣，動態(tài)調(diào)整架上存貨數(shù)量等；制造業(yè)者可透過現(xiàn)場制造系統(tǒng)所記錄的大量在線實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行 分析，以協(xié)助制造業(yè)改善制程、提升良率，并減少物料浪費。因此大數(shù)據(jù)將是企 業(yè)未來所面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。 鑒于目前信息以超乎想象的速度產(chǎn)生、 累積、