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文檔簡介
1、醫(yī)療大數(shù)據(jù)及精準(zhǔn)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(jī)到轉(zhuǎn)機(jī)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)院看病時
2、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(dāng)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(rèn)為理所當(dāng)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)院得以獲得更多病人疾病與健康信息紀(jì)錄
3、。而在病人醫(yī)療診斷方面,為了完善紀(jì)錄病患個人資料、診斷數(shù)據(jù)與過往醫(yī)療紀(jì)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(jì)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、政府(社會保障)、保險公司、藥物生產(chǎn)公司等
4、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(hù)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(hù)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(jī)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(jī)以及相關(guān)的智能型測量裝置,就能夠讓親人、醫(yī)生以及相關(guān)的護(hù)理人員得知目前的
5、身體狀態(tài),不僅如此,還可以遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)以及遠(yuǎn)程門診,一切都透過遠(yuǎn)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?fàn)顩r及應(yīng)用,大數(shù)據(jù)已深耕于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域且創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)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(biāo),而這也是改善民生的重大機(jī)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
6、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(jī)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(dāng)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(jìn)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
7、期內(nèi),全球的公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)都憂心忡忡,擔(dān)心即將爆發(fā)流感大流行。有些人發(fā)出警訊,認(rèn)為這次爆發(fā)可能與1918年的西班牙流感不相上下,當(dāng)時感染人數(shù)達(dá)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(dāng)局唯一能努力的,就是減緩其蔓延的速度。為了達(dá)到這項目的,必須先知道當(dāng)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,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)
8、。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(jì),會在最關(guān)鍵的時刻,讓公共衛(wèi)生當(dāng)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(dāng)時并未引起一般人的注意,只在衛(wèi)生當(dāng)局和計算機(jī)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(zhǔn)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
9、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(dá)4億5千萬種不同的數(shù)學(xué)模
10、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(jìn)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(jī)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系統(tǒng)能提供更有用、更及時的信息。公衛(wèi)當(dāng)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
11、使用信息,以取得實用且價值非凡的見解、商機(jī)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(jìn)而為醫(yī)學(xué)診斷提供更加豐富的數(shù)據(jù)??商峁┮圆』紴橹行牡膫€人化療程建議,或幫助對醫(yī)療問題及其患病率進(jìn)行自動診斷。臺灣的醫(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(rèn)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
12、學(xué)院電機(jī)與計算機(jī)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(jī)會,未來也很有機(jī)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、時間夠長的臨床實驗可以證實,他與研究團(tuán)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(dāng)?shù)蒯t(yī)生特別把這篇論文翻譯成日文,并且說服日本厚
13、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(zhǔn)則。吳俊穎認(rèn)為,臺灣的健保數(shù)據(jù)庫內(nèi)容巨細(xì)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(dāng)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
14、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(dāng)你到南部度假,突然感到身體不適,就近到當(dāng)?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,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(yuǎn),其實臺灣已經(jīng)走在半路上了。臺大醫(yī)院竹東分院院長
15、王明巨如此說道。的確,臺灣醫(yī)療機(jī)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)雜度位于水牛城的紐約州立大學(xué)(SUNY)是一個領(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
16、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(jìn)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AMBIENCE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DNA堿基對,這些因變量和應(yīng)變量數(shù)量多到嚇
17、人,必須靠建構(gòu)一套計算量高達(dá)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(tuán)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(jìn)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
18、改變,可利用臨床驗數(shù)據(jù)、儀器讀數(shù)等,進(jìn)行比較效果研究、臨床決策支持系統(tǒng)、遠(yuǎn)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)保護(hù)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(hù)的data baby。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
19、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(hù)人員,可能也無法準(zhǔn)確地察覺這些異常的發(fā)生時間和嚴(yán)重性,尤其當(dāng)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(hù)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(hù)人員歸納出一個數(shù)據(jù)做為紀(jì)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
20、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(hù)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(hù)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(hù)人員已
21、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(Validation),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(zhǔn)確的營運決策。例如:電信業(yè)者可以分析手機(jī)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(jìn)行分析,以協(xié)助制造業(yè)改善制程、提升良率,并減少物
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