一、前言
本来是作为项目的，后来项目凉了，项目组里的人也都散了，我一个项目负责人也没法继续维持下去就宣告项目破产了。这里把项目宣传方案、大纲和相关的资料都传上来，希望能帮助做类似项目的同学吧。
二、项目宣传方案
1、采集数据（2~5月）
通过该机器收集试用者的体质、脉象、舌象、面象等信息，与中医专家给出的信息进行对比，用以改进本机器。
学校层面：
在学校通过学分、小礼品的方式吸引同学们，为初步的数据采集做一定的原始积累
周边社区层面：
在周边社区和医院，免费提供中医四诊检测，进一步收集数据
医院层面：
在周边社区和医院，免费提供中医四诊检测，进一步收集数据
2、分析数据（1~2月）
通过收集到的数据进行分析，找出产品的不足，通过不断迭代，直至和专家团队分析结果一致，得到想要的第一代产品。
统计渠道：
网站、新兴自媒体平台、问卷调查
分析方法：
SPSS等统计学方法、大数据建模分析
调查对象：
亚健康群体、潜在病患、慢性病患
结论得出：
本产品具有较广阔的市场前景，市场冗余度较高
3、推广销售（三步走战略）
调查问卷：
先免费试用一批/收集问卷，得到建议
预销售：
各大药店/医院/火车站推广介绍
多渠道销售：
广告推广、招商引资
4、售后服务
通过互联网，建立合作关系（京东.eg），建立一个专门做售后的网站
一周之内：
无理由退换
一年之内：
包上门维修
三年之内：
寄修，报销邮费
三、中医综合诊疗系统
作为基于中医四诊(医学理论支撑)的综合诊疗系统(定义)，该系统(中医综合诊疗系统)的设计初衷是部分平替现有医疗体系中的常规体检，为疑似亚健康人群或潜在病患(针对人群)提供更为方便的诊断并给出详细的和养生建议(系统功能)，为我国打造更具便捷化、智能化、强交互性的医疗健康一体化社区。其中，该系统的非医学技术支撑主要有舌诊智能化、面诊评估专家系统、养生保健数据库和串联其中的神经网络算法(例如误差反向传播算法BP、卷积神经网络CNN)优化的集数据采集、数据分析、数据建模和算法的进一步优化的半自动化底层架构。
为了方便理解，我们可以姑且将整套中医四诊诊疗系统的技术框架分为前端、中间层和后端这三部分。
前端主要负责采集待测人群的相关医学相关参数，主要可测量项目包括体质辨识、脉象诊断、舌象诊断和面相诊断，利用通过传感器和仪器获取较为精准的数据。举个例子，在该中医综合诊疗系统中的舌诊部分是基于深度学习将舌诊智能化，进行舌体分割和舌象分类。将得到的舌象图像进行进一步的整理并通过3DMatrix等模型构建软件构建舌象数据集模型，使用相应算法对舌体进行分割并进行舌色和苔色分类，最后根据研究成果搭建舌象诊断系统。其他的诊疗系统同理，都是医学参数采集→3DMatrix模型构建和相关数据库构建→通过算法对搭建的模型进行局部分割，然后和新采集的数据的相应部分进行对比→分析既有模型的不足，进一步在算法、建模和数据采集精度上优化这么一个循环。
之后，通过前端采集的数据经过中间层的数据传输和通信，到达后端通过数据分析和处理进行模型的训练和优化。其中数据处理模块主要负责进行数据的预处理、特征提取和分类相关操作。预处理包括数据清洗、归一化等操作，以确保数据的准确性和一致性。特征提取则是将扫描所得的数据转化为计算机系统可识别的数值特征。分类则是根据这些特征将被测人的相关数据根据相关体征分为相应的亚健康或者疾病的轻重类型。
而后端中另一个重要的任务是模型的设计和训练，它们从根本上决定了这套中医四诊诊疗系统的诊断准确率和系统稳定性。我们这里采用基于传统统计学方法的机器学习模型和基于深度学习的人工神经网络模型相配合的底层设计，同时也辅以对实际系统布设的场景对模型进行的后续优化和调参。
交互界面是这套中医四诊诊疗系统需优化的地方。诊断输出模块如何能更为快捷实时地将诊断结果反馈给医生和患者是后续技术提升的着重点。通过进一步开发设计优化界面更为友好的交互方式来展示诊断结果、相关养生保健建议和预后等信息，以帮助医生和患者了解被测者身体状况并指定个性化的养生保健方案，为我国打造更具智能化、交互性强的医疗健康一体化社区是我们的宏伟目标。
