写在文章前：今天普及的票是300078思创医惠，目前已经有不到20%的涨幅，另外今天量能放大，成交额6个亿，即将到前高附近，前高放量7.83个亿，挖掘方向会不会发酵不清楚，但是是按照题材发觉的方向去做的，所以各位看官首先要有自己的预判，再去考虑做还是不做。文章不构成推荐买卖，买卖自负。

 主线chatgpt题材不过多描述，继续紧盯这个题材，要么做chatgpt的核心个股，要么做题材延伸挖掘，今天题材为第三周期的高潮，明天整个板块正产见分歧，所以像一些高位的或者大屁股的明天是卖点，或者做T点，但对于低位或者挖掘的仍然是买点。

    今天我们思考一下chatgpt还有哪些方向可以挖掘，算力、算法、数据为chatgpt三大要素，炒作热度仍在持续，然后延伸到芯片正在走趋势，另外很多蹭边的也轮番炒作过一波，那么对于chatgpt的未来发展应用这个方向还没有爆炒开，今天我们就思考一下chatgpt未来应用方向上的挖掘延伸。

    首先chatgpt应用方向更多的是一个学术上的工具，他可以方面的给我们整理整个网络上的我们想要了解到最全面和最综合的答案，省去大量的自己整理时间和成本，所以从这个角度出发，教育、医疗、科学等学科方向一定是最符合chatgpt未来发展应用的方向

 根据大佬和昨天的关于chatgpt热点新闻我们挖掘一下在智慧医疗端未来的应用发展方向。 

 300078 思创医惠，语音机器人+NLP+百度AI

1，自然语音识别（NLP）。

  数字驱动专科医疗业务上，公司的智能专病病历质控系统基于全院临床数据中心，以术语知识库为基础，利用语义分词技术、自然语言识别技术（NLP)、深度神经网络数据挖掘（DNN）等技术，结合临床医学的特点进行病历内容后结构化存储，实现粒度更细、准确度更高的数据标准化治理，可在质控过程中快速获取关键病历信息；应用NLP技术建立内涵质控规则库，基于病历规范、核心制度、科室检查重点、疾病诊断标准、专家经验等方面分析总结，构建通科、专科、疾病三级知识库模型；应用人工智能技术和计算机逻辑推理运算来模拟质检思维，帮助质控人员快速筛查80%的通用性内涵缺陷，20%的专病缺陷，精确定位问题。

2，人机交互 语音机器人。

    公司基于医疗专科大数据中心，以中西医融合本体库（国际ISO标准）为支撑，以公司自主研发的人工智能引擎ThinkGo为依托，大力打造以人工智能为核心的国内领先的临床/科研/质控一体化的专科服务平台，为医院专科建设提供强大的临床辅助、科研和质控支持。同时，公司不断推出专科人工智能诊疗机器人，目前已有小儿手足口病、宫颈癌、乳腺癌、消化道早癌、先天性心脏病、疝、川崎病、乙肝、肺炎、高血压、糖尿病、帕金森病、阿尔茨海默症、睡眠障碍等10余种常见疾病的单病种机器人运用于临床智能辅助诊断。公司的云随访机器人可以通过真人语音等多种交互方式，对患者进行批量随访，在随访过程中对异常进行智能辅助判断，并做自动提醒等智能处理，极大地创新了随访模式。

3，百度AI。

    2019年10月30日，思创医惠全资子公司医惠科技与百度签署了《深度合作协议》，双方就AI医疗创新应用项目领域内合作达成了框架性协议。

    在合作模式上，医惠科技负责自有产品与百度AI产品的产品融合与产品运营工作。

    公司是国内医疗人工智能的先行者。公司作为国内最早涉足医疗人工智能的企业之一，2016 年初即将IBM 的人工智能辅助诊疗系统Watson for Oncology 第一个引入中国并开展应用。经过多年时间打磨，公司在医疗人工智能技术的自主研发上取得了长足的进步。公司创新设计开发的中西医临床术语体系框架（ITCMWMCTS），已通过ISO/DTS22990 国际化标准组织认证，开创了该领域中国医疗卫生信息标准国际化的先河。公司运用自主研发的以人工智能认知引擎ThinkGo 为核心的医学智能大脑，持续开展疾病辅助诊断等应用产品的开发工作，目前已开发了10 余种常见疾病的单病种机器人运用于临床智能辅助诊断。

    而百度则基于其人工智能技术优势，助力医惠科技在医疗信息化领域的AI建设与应用开发。百度借助其拥有的人工智能技术，在智慧医疗领域不断试水，目前已推出“灵医智惠”AI医疗品牌，并拥有临床辅助决策支持系统（CDSS）、眼底影像分析等多个解决方案。

    本次合作，对于思创医惠来说，将助力其医疗信息化产品与服务体系的发展升级；对于百度来说，则将加快其医疗人工智能产品的训练研发以及创新应用的推广落地。  

 4、公司的智能专病病历质控系统基于全院临床数据中心，以术语知识库为基础，利用语义分词技术、自然语言识别技术（NLP）、深度神经网络数据挖掘（DNN）等技术，结合临床医学的特点进行病历内容后结构化存储，实现粒度更细、准确度更高的数据标准化治理，可在质控过程中快速获取关键病历信息；应用NLP技术建立内涵质控规则库，基于病历规范、核心制度、科室检查重点、疾病诊断标准、专家经验等方面分析总结，构建通科、专科、疾病三级知识库模型；应用人工智能技术和计算机逻辑推理运算来模拟质检思维，帮助质控人员快速筛查80%的通用性内涵缺陷，20%的专病缺陷，精确定位问题，该领域成功应用于上海闵行区中心医院。

当然估计再延伸都是边角料，但是大周期的主线需要持续，很多东西都是自己的预判和普及，不构成大家买卖。