久久精品免费看国产成人,四虎国产精品亚洲一区久久,伊人精品久久久7777,成人欧美一区二区三区在线,99精品国产福利一区二区,亚洲精品成人毛片久久久,久久精品99精品免费观看 ,99热久久这里只有精品免费,久久精品免费一区二区三区

挖貝網2月22日，思創醫惠（300078）近日發布2020年業績預告，預計業績同向下降。報告期內歸屬于上市公司股東的凈利潤9507.56萬元至13877.56萬元，比上年同期下降5.98%-35.59%；基本每股收益0.11元/股至0.16元/股。

報告期內，受公司智慧醫療板塊研發投入大幅增加、商業智能板塊業務大幅下滑、公司新增股權激勵費用計提等因素綜合影響，公司凈利潤同比下降。具體情況如下：

報告期內，公司繼續以技術創新、行業引領為目標，以智慧醫療產業為核心，帶動物聯網相關產業發展，在新冠肺炎疫情的復雜局勢下，保持了公司整體經營的穩定。其中智慧醫療業務面對疫情期間復工延遲及項目建設、驗收延后的影響，業務仍然保持持續增長的良好態勢，報告期內智慧醫療業務營業收入預計同比增長10%至20%。同時，公司堅定不移地推進智慧醫療業務向運營服務模式的轉型，并在運營服務的研發和推廣上取得了較為明顯的進展。

報告期內，公司智慧醫療板塊研發投入約為13,342萬元，較2019年增加約4,080萬元，同比增長約44%，且全部為費用化投入。智慧醫療研發投入的大幅增加，是影響公司2020年利潤的主要因素之一。公司2020年智慧醫療板塊研發費用投入的重心為單病種人工智能服務等前瞻性業務線的研發投入，部分研發項目納入了國家重點研發計劃，并在2020年成功獲授一項人工智能發明專利。報告期公司在單病種人工智能上加大研發投入，為公司大規模開展單病種人工智能運營服務業務打下了堅實的基礎。

公司2020年度非經常性損益對凈利潤的影響金額約為5,495.85萬元，主要為收到的政府補助。其中智慧醫療板塊獲得的政府補助約為4,241.88萬元，主要為國家發改委人工智能項目及其他相關研發項目的政府補助。公司通過對上述政府補助資金的高效使用，有力地促進了公司單病種人工智能服務的研發落地和運營推廣。

公司在2019年實施了股權激勵計劃，雖然2020年度預計未能達到股權激勵計劃業績考核目標，但公司預計2021年度、2022年度股權激勵計劃的業績考核目標能夠完成，為此本報告期計提了股份支付費用約2,415.56萬元，較2019年凈增長約2,415.56萬元，一定程度上影響了公司2020年的利潤。若將同比增加的2,415.56萬元股份支付費用簡單還原計算，則報告期公司歸屬于上市公司股東的凈利潤約為11,923.12萬元至16,293.12萬元，比上年同期增長-19.22%至10.38%；報告期公司扣除非經常性損益的凈利潤約為6,427.27萬元至10,797.27萬元，比上年同期增長-46.32%至-9.82%。

報告期內公司商業智能板塊受中美貿易戰及國內外新冠肺炎疫情的影響，業務下滑比較明顯，營業收入與2019年相比減少了約21,500萬元，同比下降約25.6%。商業智能業務營業收入的下降對公司2020年的凈利潤造成了較大的負向影響。但是隨著海外市場的復蘇，2020年年底商業智能業務已開始呈現明顯的恢復性增長。公司正積極采取措施增收節支，同時大力推進物聯網業務向醫療行業應用轉型，2021年努力實現商業智能業務對公司凈利潤的正向影響。

報告期內，單病種人工智能服務是公司研發投入的重心，該研發項目的具體情況如下：

公司研發的單病種人工智能服務系基于單病種數據資產的人工智能服務全新業務線。新業務線研發以醫療機構單病種數據知識轉化、單病種資源庫建設及單病種數據科學應用為核心，融合先進的大數據技術、AI技術、區塊鏈技術，開發了具有自主知識產權的THINKGO+認知引擎、60多種單病種數據資源庫和數據科學應用服務平臺。其中THINKGO+認知引擎具備了數據全生命周期自動化加工、知識能力的工程化轉化歸集和多模態認知能力的的輸出功能，實現了從數據加工、知識工程到AI能力輸出全鏈條能力；借助THINKGO+認知引擎完成了60多種常見病和罕見病單病種數據資源庫平臺建設，同步開發了構建特色專病隊列，開展多中心臨床研究相關的平臺和工具集；數據科學應用服務平臺是在THINKGO+認知引擎和單病種數據資源庫基礎上的應用平臺，當前已經開發完成了面向臨床的知識庫查詢應用、CDSS臨床輔助決策、合理用藥等應用；面向管理的DRGs單病種分析、醫?？刭M、精細化管理等應用；面向科研的科研隊列、真實世界和多中心研究等應用。

公司報告期內的研發投入是非常高效的，能夠以大大低于相關同行水平的研發費用投入取得上述研發成果，是公司多年技術積累的結果。當前這些工具平臺和產品已經在上海新華醫院等十余家醫院上線應用，在解決醫療行業現有數據應用亂象，建立標準合規的醫療數據價值鏈SOP及AI能力輸出的實踐樣本，推動醫療行業進入大數據智能化應用發展階段等方面發揮了引領的作用。