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慢性病不可怕，可怕的是防治不及。
根据手诊理论，我们身体某些特征会在手掌上有所体现，譬如色泽，纹路等。
对于慢性病来说，在患者感觉不适之前，手掌上就已经有所体现。
如果能够了解我们手掌所暗示的信息，我们就能够提前去医院诊断，避免小病拖成大病。
中医手诊体系在这方面成果颇丰，我们希望能够将手诊理论借助现代工具进入寻常百姓家。
虽然手诊预测不能完全准确，但是能够提供一种低沉本的概率预测慢性病的方法也是极有价值的。
基于Azure云平台，我们做了一套自动诊断系统，能够根据一张手的图片给出预测结果。
本着方便大众的目的，我们的客户端采用微信的小程序，尽可能少占用用户资源且跨平台。
我们有两种模式：
- 大众模式。用户上传自己的数据得到诊断结果。面向的是普通群众。
- 专家模式。用户可以上传带有标签的数据，比如已经确诊冠心病患者的手掌。这将完善我们的神经网络。面向的是研究相关方面的学者及医护人员。
我们的项目是完全开源的，任何人可以将我们的代码进行改进用作别的用处，也欢迎任何有价值的反馈，更期望得到相关部门所提供的数据。
搜索小程序“scipalmist”
点击完成后就会上传，由于上传原图，所以需要一些上传时间.
上传完毕后，服务器会将处理后的图片和诊断报告整合为一个pdf，返回给客户端
