HayattaKAL
Gemini ile hastalara uygun bölüm konusunda rehberlik eden, yazılım geliştirmesine liderlik ettiğim TEKNOFEST demosu.

- Yarışma
- TEKNOFEST — Sağlıkta Yapay Zekâ
- Sonuç
- Çevrim içi sunum aşaması
- Rolüm
- Ekip kurucusu ve yazılım lideri
Teknolojiler
- Next.js
- TypeScript
- Tailwind CSS
- Python
- Gemini API
Proje özeti
2024 TEKNOFEST Sağlıkta Yapay Zekâ Yarışması için ekip kurup yazılım geliştirme sürecine liderlik ettim. Geliştirdiğimiz demoda hasta, randevu öncesinde yapılandırılmış bir ön değerlendirme dolduruyor; Gemini bu bilgileri teşhis koymadan değerlendirerek uygun bölüm konusunda rehberlik sağlıyor. Proje çevrim içi sunum aşamasına ulaştı.
Problem: randevu bilgi taşımıyor
Bir hasta randevu aldığında sisteme giren tek şey bir tarih ve bir bölüm oluyor. Şikâyetin ne olduğu, ne kadar süredir devam ettiği, hangi ilaçların kullanıldığı — hepsi muayenenin ilk dakikalarında sıfırdan soruluyor.
Daha kötüsü, hasta bölümü çoğu zaman kendi tahminiyle seçiyor. Yanlış bölüme alınan randevu hem hastanın zamanını hem de sistemin kapasitesini boşa harcıyor.
Çıkış noktamız şuydu: bu bilgi zaten hastada var, sadece yanlış anda toplanıyor ve kimse onu yönlendirme için kullanmıyor.

Gemini API ile yönlendirme
Demoda randevu almadan önce yapılandırılmış bir form dolduruluyor: şikâyet nedir, ağrı nerede hissediliyor, 10 üzerinden kaç, geçmişte ve şu anda kullanılan ilaçlar, alerjiler, yaş, şikâyetin süresi ve akut olup olmadığı, geçirilmiş büyük operasyonlar ve hastalığın bulaşıcı olma ihtimali.
Bu cevaplar Gemini API’ye veriliyor ve model uygun bölüm konusunda rehberlik sağlıyor. Teşhis koymayı en baştan kapsam dışında tuttuk; hedefimiz, randevu öncesi bilgiyi daha düzenli ve yararlı hâle getiren bir karar desteği sunmaktı.
Bulaşıcılık sorusu bilinçli olarak oradaydı: bulaşıcı bir şikâyet, randevunun sadece ne zaman değil nasıl planlanacağını da değiştiriyor.
Sistem randevu alma, randevu takibi ve randevu takvimi olmak üzere üç akış içeriyordu; böylece ön değerlendirme tek seferlik bir anket değil, hastanın kendi geçmişinin parçası oluyordu.
Ekip kurmak ve kapsamı bilmek
Bu proje benim için teknik olduğu kadar organizasyonel bir deneyimdi. İlk kez bir fikri kendim ortaya atıp etrafına ekip topladım, görev dağıtımı yaptım ve başvuru takvimini yönettim.
Çevrim içi sunum aşamasına ulaşmak, fikrin yalnızca çalışan bir demoyla değil, yazılı ve sözlü olarak da savunulabildiğini gösterdi. Kod yazmadan önce problemi doğru anlatabilmenin ne kadar belirleyici olduğunu burada gördüm.
Arayüz tasarımına hiç girişmedik; süremiz sınırlıydı ve fikri çalışır hâlde göstermeyi öncelik yaptık. Bugün geriye baktığımda, sunulan bir demoda görsel dilin de argümanın parçası olduğunu düşünüyorum — o dersi bu projeden aldım.
Diğer projeler
- Yapay ZekâSiteMindWeb siteleri ve kullanıcı içeriklerinden ilgili bilgiyi getirerek yapılandırılmış yanıtlar üreten RAG tabanlı yapay zekâ asistanı.Projeyi incele
- OyunThe Nameless CoastMandarin karakterlerini ezber listeleri yerine keşif, bağlam ve bulmacalarla öğreten bir Godot oyunu.Projeyi incele
- RobotikMartı-III3B tasarımını üstlendiğim ve otopilot yapılandırmasına katkı sunduğum, TEKNOFEST final aşamasına ulaşan sabit kanat İHA.Projeyi incele