⚠
Sınırlı ve heterojen veri
Mevcut veriler farklı kaynaklardan ve yapılardan gelmektedir. Daha tutarlı bir analitik temel oluşturmak için standardizasyon kuralları ve sentetik senaryo üretimi kullanıldı.
Akılcı İlaç Optimizasyon Sistemi
İlaç israfı, reçete planlaması, sağlık risk analizi ve karar desteğine odaklanan veri odaklı bir araştırma projesi.
Yıl
2026
Durum
Araştırma Projesi
Rol
Veri Analizi, İstatistiksel Modelleme, Makine Öğrenimi
Süre
TÜBİTAK 2209-A Projesi
Bağlam ve amaç
Proje, heterojen sağlık ve belediye verilerinin akılcı ilaç üretimi ve reçete planlaması için karar destek içgörülerine nasıl dönüştürülebileceğini araştırıyor. Veri hazırlama, istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve senaryo tabanlı simülasyonu birleştirir.
Zorluklar ve çözümler
⚲
Yöntem seçimi
Farklı sorular farklı yöntemler gerektiriyordu. Her problemi tek bir modele sığdırmak yerine sınıflandırma, birliktelik analizi, regresyon ve parametrik olmayan testler birleştirildi.
Temel özellikler
✓
Heterojen veri temizliği ve standardizasyonu
✓
Latin Hiperküp Örneklemesi ile sentetik veri üretimi
✓
CART tabanlı karar analizi
✓
Apriori birliktelik kuralı madenciliği
✓
Beta regresyon modellemesi
✓
Dunn post-hoc istatistiksel testi
✓
Risk sınıflandırması ve senaryo analizi
✓
Tekrarlanabilir Docker tabanlı araştırma ortamı
Projede kullanılan araçlar
PythonPandasScikit-learnSciPyDockerGit
Seçili ekranlar ve sistem görünümleri
Benzer bir çözüme mi ihtiyacınız var?
Aklınızda benzer bir proje mi var?
Fikrinizin arkasındaki iş akışını, teknik gereksinimleri ve ürün yönünü konuşalım.
Projenizden Bahsedin