Veri Bilimi ve Yapay Zeka 203
- Emir Kağan Yiğit: Scrum Master
- Ahmet Akbaş: Product Owner
- Ahmet Hilmi Kasap: Developer
- İrem Çorak: Developer
- Sinem Göçtü: Developer
HealthWise
HealthWise, kullanıcıların kendi sağlık verilerini girerek obezite veya kalp krizi riskini tahmin etmesine ve buna göre kişisel öneriler almasına olanak tanıyan bir platformdur. Kullanıcılar yaş, kilo, boy, aktivite düzeyi gibi temel bilgileri girdikten sonra, makine öğrenmesi modeli yardımıyla risk değerlendirmesi yapılır.
Eğer risk yüksek çıkarsa, sistem kişiye özel diyet ve aktivite önerileri sunar. Böylece kullanıcılar daha bilinçli adımlar atabilir, sağlıklı yaşam planlarını kişiselleştirebilir.
- Sağlık verisi girişi (yaş, kilo, boy, aktivite seviyesi vb.)
- Obezite veya kalp krizi risk tahmini
- Kişiye özel diyet ve aktivite önerileri
- Sağlık puanı (Health Score) gösterimi
- Haftalık öneri raporları
Sağlığını izlemek, bilinçli önlemler almak ve yaşam kalitesini artırmak isteyen bireyler.
HealthWise, bireylerin sağlık farkındalığını artırmayı ve yapay zeka destekli karar destek sistemiyle sürdürülebilir, sağlıklı yaşam alışkanlıklarını teşvik etmeyi hedefler. Projemiz, veri gizliliğine dikkat ederek kişisel sağlık verilerini sadece öneri üretmek için kullanır.
Sprint başında görev dağılımları netleştirildi. Veri hazırlığı, kullanıcı akışı, arayüz taslakları ve öneri sistemi kurallarına odaklanıldı. Kodlama süreçlerine planlı geçiş için altyapı hazırlıkları tamamlandı.
40 Puan
Toplam 200 puanlık backlog planlandı. Sprint 1’de temel analiz ve tasarım odaklı 40 puanlık iş hedeflendi. Kodlama süreçleri sonraki sprintlerde genişletilecek.
WhatsApp ve Google Meet üzerinden gerçekleştirildi. Katılım ve ilerleme takibi düzenli yapıldı.
Sprint 1 Daily Scrum Chats →
https://miro.com/app/board/uXjVK0fzum0=/
Product Backlog ve sprint board güncellemeleri Miro üzerinden paylaşılmıştır.
- Kaggle obezite veri seti indirildi ve temel inceleme tamamlandı.
- Kullanıcı veri girişi formu akışı planlandı ve wireframe oluşturuldu.
- Öneri sistemi kuralları tasarlandı ve dökümante edildi.
- Sprint planı ve görev dağılımları dokümante edildi.
- Veri seti üzerinde daha detaylı analiz için ek task açılmasına karar verildi.
- Roller ile ilgili düzenleme yapıldı, scrum master ve product owner belirlendi.
- Takım üyelerinin gelecek sprintlerde aktif olması gerektiğine vurgu yapıldı.
- Takım içi iletişimin artırılması için düzenli toplantılar yapılması kararlaştırıldı.
- Kodlama süreçlerine geçmeden önce backend veri şeması prototipinin netleştirilmesine karar verildi.
Sprint 2'de kodlama sürecine geçiş yapıldı. Kullanıcıdan alınan sağlık verilerinin veritabanına kaydedilmesi, Gemini API için özel prompt oluşturulması ve gelen cevapların işlenmesi konularına odaklanıldı.
Model entegrasyonu ve kişisel önerilerin sistemle bütünleşmesi sağlandı. Görev dağılımları önceki sprintten devralınarak kod bazlı işler önceliklendirildi.
90 Puan
Toplam 200 puanlık backlog planlamasının ardından, ilk sprintte 40 puan tamamlandı.
Sprint 2'de ağırlıklı olarak sistemin işlevsel kod kısmı geliştirileceği için daha yüksek puanlı görevler planlandı.
Veritabanı işlemleri, yapay zeka prompt sisteminin entegrasyonu ve veri işleme modülü dahil olmak üzere toplam 90 puanlık iş hedeflendi.
Günlük scrum toplantıları WhatsApp ve Google Meet üzerinden devam etti.
Kodlama sürecinde karşılaşılan problemler bu toplantılarda çözüldü ve ilerlemeler anlık olarak takip edildi.
https://miro.com/app/board/uXjVIiBvn_U=/?share_link_id=68218108819
Product Backlog ve sprint board güncellemeleri Miro üzerinden paylaşılmıştır.
Veritabanı bağlantısı test edilmiş, Gemini API entegrasyonu sağlanmış ve risk sonucu + öneriler mock veriyle arayüze entegre edilmiştir.
Ekranlar geliştirilmeye devam etmektedir.
- Veritabanı sistemi üzerinden kullanıcı verisi alımı tamamlandı.
- Gemini API ile bağlantı kuruldu, kişisel prompt ile ilk testler yapıldı.
- Yapay zekadan gelen yanıtlar kategorilere ayrıldı (diyet, egzersiz, risk).
- Arayüzde bu içeriklerin gösterimi için ilk taslak gösterimler hazırlandı.
- Kullanıcı deneyimi açısından form ve sonuç sayfası düzenlendi.
- Kod entegrasyon sürecinde yaşanan senkronizasyon problemleri sprint sonuna doğru çözüldü.
- Backend–frontend veri akışının daha net tasarlanması gerektiği fark edildi.
- API üzerinden alınan verilerin doğruluğu için daha fazla test yapılması kararlaştırıldı.
- Kullanıcı test ekranlarının 3. sprint başında tamamlanmasına karar verildi.
Bu sprintte kullanıcı arayüzü üzerinde geliştirmeler yapılmış, Gemini API'den gelen sağlık analizlerinin uygulama içinde görsel olarak sunulması hedeflenmiştir. Ayrıca kullanıcıların geçmiş analiz sonuçlarını görebilmesi için veritabanı bağlantılı bir geçmiş sistemi planlanmış ve geliştirilmiştir. Veri gösterimi, kayıt, PDF çıktısı ve analiz detay sayfaları sprint boyunca odak alanları olmuştur.
80 Puan
Toplamda 210 puanlık backlog planı kapsamında; ilk iki sprintte 120 puanlık görev tamamlanmıştır. Bu sprintte görselleştirme, geçmiş kaydı ve kullanıcı deneyimi odaklı 80 puanlık görev tanımlanmış ve dağıtılmıştır.
WhatsApp grubumuz ve Google Meet toplantıları ile günlük iletişim sağlanmıştır.
Toplantı notları ve ilerlemeler PDF halinde sunulmuştur.
Sprint 3 Daily Scrum Chats →
https://miro.com/app/board/uXjVIiBvn_U=/?share_link_id=68218108819
Sprint board ve backlog güncellemeleri Miro üzerinde tutulmaktadır:
- Gemini yanıtları frontend arayüzünde başlık başlık gösterilecek şekilde işlenmiştir.
- PDF ile çıktı alma özelliği eklenmiştir.
- Sağlık risk puanı progress bar ile görsel olarak sunulmuştur.
- Yapılan her analiz, tarih ile birlikte veritabanına kaydedilmiş ve listelenebilir hale getirilmiştir.
- Kullanıcı geçmiş analizlerine erişebilmiş ve detay sayfasından önceki sağlık raporlarını görüntüleyebilmiştir.
- PDF çıktısı alma özelliği üzerine konuşulmuştur.
- Kullanıcı arayüzünün daha anlaşılır olması için renk düzenlemesi yapılması önerilmiştir.
- Bir sonraki versiyonda veri görselleştirmeye (grafik/çizelge) odaklanılmasına karar verilmiştir.
- Frontend–backend entegrasyon sürecinde test adımlarının dökümante edilmesi kararlaştırılmıştır.