Reçetech, "ortalama hasta" varsayımına dayanan geleneksel dozajlama yöntemlerini, açıklanabilir yapay zekâ (XAI) ile birey bazlı, güvenli ve gerekçeli bir klinik karar destek sistemine dönüştürür.
Klinik pratikte ilaç dozları genellikle 70 kg ağırlığındaki standart bir birey üzerinden hesaplanır. Ancak yaş, genetik faktörler ve polifarmasi (çoklu ilaç kullanımı) dozun etkisini 4 kata kadar değiştirebilir. Reçetech, bu karmaşıklığı çözerek komplikasyon riskini (kanama, toksisite vb.) azaltmayı hedefler.
Sistem, modüler ve ölçeklenebilir bir yapı üzerine inşa edilmiştir.
- IWPC (International Warfarin Pharmacogenetics Consortium): Yaklaşık 5700 hastanın demografik (yaş, kilo), klinik (eş zamanlı ilaçlar) ve genetik (CYP2C9, VKORC1) verilerini içeren açık veri seti kullanılmıştır.
Sistem, doğruluk ve güven aralığını optimize etmek için hibrit bir yapı kullanır:
Katman 1 (XGBoost): Tablo verilerinde yüksek hız ve güvenilirlik sağlar; kıyaslama için temel oluşturur.
Katman 2 (Derin Öğrenme): Değişkenler arasındaki doğrusal olmayan karmaşık ilişkileri yakalar ve yeni hasta verileriyle kendini güncelleyebilir.
Sistem bir "kara kutu" değildir. SHAP (SHapley Additive exPlanations) metodu entegre edilerek, her doz önerisinin arkasındaki gerekçeler (örn: ileri yaş etkisi, genetik yatkınlık) hekime şeffaf bir şekilde sunulur.
Backend: Python, FastAPI
Frontend: React
Veritabanı: PostgreSQL
ML/AI: XGBoost, Deep Learning, SHAP
API: DrugBank API (İlaç-ilaç etkileşim uyarıları için)
MVP (1 Hafta): Tek ilaç (Warfarin) odaklı çalışan model ve hekim arayüzü.
Faz 2 (3 Ay): Antibiyotik, kemoterapi ve nakil ilaçları modüllerinin eklenmesi.
Faz 3 (12 Ay): HBYS (Hastane Bilgi Yönetim Sistemi) entegrasyonu ve gerçek klinik pilot çalışmalar.
Hasta İçin: Daha güvenli tedavi, minimum yan etki riski.
Hekim İçin: Veriye dayalı, hızlı ve gerekçeli karar desteği.
Halk Sağlığı: Yanlış doz kaynaklı komplikasyon maliyetlerinin azalması ve ölçeklenebilir bir ulusal dozajlama modeli.
"Her hasta farklıdır. Dozu da öyle olmalı."
Takım: ReçeTech
Etkinlik: CODEX AI Hackathon (Mayıs 2026)