Takım İsmi

109

Ürün İle İlgili Bilgiler

Takım Elemanları

• Emirhan Keser: Product Owner
• Melisa Subaşı: Scrum Master
• Gökçe Erdoğan: Team Member/Developer
• Ecrin Avcı: Team Member/Developer

Ürün İsmi

PolyPharm AI (Akıllı İlaç Etkileşim ve Toksisite Simülatörü)

Ürün Açıklaması

Tıpta polifarmasi olarak adlandırılan çoklu ilaç kullanımı, özellikle yaşlı ve kronik hastalarda önemli bir klinik risk alanıdır. Hastalar aynı anda birden fazla ilaç kullandığında, yeni eklenecek bir ilacın mevcut ilaçlarla etkileşime girme ihtimali artar. Bunun yanında hastanın böbrek ve karaciğer fonksiyonları gibi laboratuvar değerleri de ilaç güvenliği açısından kritik öneme sahiptir.

Bir doktor yeni bir ilaç yazarken:

• Yeni ilacın hastanın mevcut ilaçlarıyla olası etkileşimlerini,
• Hastanın böbrek fonksiyonunu gösteren eGFR ve kreatinin değerlerini,
• Hastanın karaciğer fonksiyonunu gösteren AST ve ALT değerlerini,
• Yaş, polifarmasi ve risk faktörlerini,

kısa süre içinde birlikte değerlendirmek zorunda kalabilir.

PolyPharm AI, doktorun yazmak istediği reçeteyi güvenlik açısından ön değerlendirmeden geçiren bir karar destek prototipidir. Sistem hastaya teşhis koymaz, tedavi önermez ve doktor kararının yerine geçmez. Amaç, reçete yazımı öncesinde olası ilaç etkileşimlerini, laboratuvar temelli riskleri ve polifarmasi riskini görünür hale getirerek hekime destek olmaktır.

Ürün Özellikleri

• Doktor web paneli üzerinden hasta bilgilerini görüntüleyebilir.
• Demo hasta seçimi veya manuel hasta girişi yapılabilir.
• Hastanın mevcut ilaçları sisteme girilebilir.
• Hastanın eGFR, kreatinin, AST ve ALT laboratuvar değerleri girilebilir.
• Yeni yazılmak istenen ilaç sisteme girilebilir.
• Sistem ilaç-ilaç etkileşimlerini demo veri üzerinden kontrol eder.
• Sistem laboratuvar değerlerine göre böbrek ve karaciğer risklerini analiz eder.
• Sistem yaş ve mevcut ilaç sayısına göre polifarmasi riskini değerlendirir.
• Risk bulguları agent tabanlı mimariyle ayrı ayrı analiz edilir.
• Güvenlik skoru ve risk seviyesi oluşturulur.
• Analiz sonucu açıklayıcı özet ve bulgu listesiyle kullanıcıya gösterilir.
• Analiz raporu Markdown formatında indirilebilir.
• Ham analiz çıktısı JSON olarak görüntülenebilir.

Hedef Kitle

• Doktorlar
• Sağlık çalışanları
• Klinik karar destek sistemleriyle ilgilenen sağlık kurumları
• Yaşlı ve kronik hastalarda ilaç güvenliği üzerine çalışan ekipler
• Polifarmasi riski bulunan hasta grupları için çözüm geliştirmek isteyen paydaşlar

Kullanılan Teknolojiler

• Python
• Streamlit
• Pydantic
• Pandas
• Pytest
• JSON tabanlı demo veri
• Agent tabanlı modüler mimari
• RxNorm (lokal SQLite veritabanı — ilaç adı normalizasyonu, marka → etken madde çözümlemesi)
• openFDA API (resmi FDA prospektüs verileri: kutulu uyarı, etkileşim metinleri)
• Google Gemini (google-genai, Türkçe yapay zeka klinik özeti)

Proje Mimarisi

Sprint 1 kapsamında uygulama basit ama genişletilebilir bir agent mimarisiyle geliştirilmiştir.

PolyPharm AI
│
├── .github/workflows/
│   └── ci.yml
│
├── app/
│   └── main.py
│
├── agents/
│   ├── fda_interaction_agent.py
│   ├── gemini_explainer.py
│   ├── interaction_agent.py
│   ├── lab_risk_agent.py
│   ├── orchestrator.py
│   ├── report_agent.py
│   └── scoring_agent.py
│
├── providers/
│   ├── drug_data_service.py
│   ├── local_json_provider.py
│   ├── openfda_client.py
│   └── rxnorm_provider.py
│
├── scripts/
│   └── build_rxnorm_db.py
│
├── models/
│   └── schemas.py
│
├── data/
│   ├── demo_interactions.json
│   ├── rxnorm.db
│   └── sample_patients.json
│
├── docs/
│   ├── sprint1/
│	│	├──screenshots/sprint1_analysis_result.png
│	│	├──screenshots/sprint1_dashboard.png
│	│	├──DAILY_SCRUM.md
│	│	├──RETROSPECTIVE.md
│	│	├──SPRINT_BACKLOG.md
│	│	├──SPRINT1_REVIEW.md
│   ├── sprint2/
│	│	├──DAILY_SCRUM.md
│	│	├──RAG_RESEARCH.md
│	│	├──RETROSPECTIVE.md
│	│	├──SPRINT_BACKLOG.md
│	│	├──SPRINT2_REVIEW.md
│   ├── sprint3/
│	│	├──DAILY_SCRUM.md
│	│	├──RETROSPECTIVE.md
│	│	├──SPRINT_BACKLOG.md
│	│	└──SPRINT3_REVIEW.md
│   ├── product_backlog.md
│   └── user_stories.md
│
├── tests/
│   ├── test_app_smoke.py
│   ├── test_fda_interaction_agent.py
│   ├── test_gemini_explainer.py
│   ├── test_interaction_agent.py
│   ├── test_lab_risk_agent.py
│   ├── test_local_json_provider.py
│   ├── test_openfda_client.py
│   ├── test_orchestrator.py
│   ├── test_report_agent.py
│   ├── test_rxnorm_provider.py
│   └── test_scoring_agent.py
│
├── .env.example
├── requirements.txt
└── README.md

Agent Yapısı

• InteractionAgent: Yeni yazılmak istenen ilacın hastanın mevcut ilaçlarıyla etkileşimini lokal kurallar üzerinden kontrol eder; ilaç adlarını RxNorm üzerinden etken maddeye çözümleyerek eşleştirir (Sprint 2).
• FdaLabelInteractionAgent (Sprint 2): Yeni ilacın FDA prospektüsündeki etkileşim bölümünde hastanın mevcut ilaçlarını (ve tersini) arar; eşleşmeleri prospektüs alıntısıyla bulguya dönüştürür. Lokal kuralların kapsamadığı kombinasyonları resmi etiket verisiyle yakalar.
• LabRiskAgent: eGFR, kreatinin, AST ve ALT değerlerine göre laboratuvar temelli riskleri analiz eder.
• ScoringAgent: Bulunan risklere göre güvenlik skoru ve genel risk seviyesi üretir.
• ReportAgent: Risk bulgularını kullanıcı dostu bir özet haline getirir.
• GeminiExplainer (Sprint 2): Bulguları ve openFDA bağlamını Gemini ile Türkçe klinik özete dönüştürür; API erişilemezse sessizce devre dışı kalır.
• Orchestrator: Tüm agent çıktılarını ve veri sağlayıcılarını tek analiz akışında birleştirir.

Veri Sağlayıcı Katmanı (Sprint 2)

• DrugDataService: Tüm harici kaynakları tek arayüz arkasında toplayan facade.
• RxNormProvider: Lokal SQLite veritabanından ilaç adı → RXCUI ve marka → etken madde sorguları.
• OpenFdaClient: openFDA drug/label API'sinden prospektüs verisi; önbellekli, zaman aşımlı, hata durumunda sessiz düşüş.
• LocalJsonInteractionProvider: JSON etkileşim kurallarını sağlayan yerel kaynak.

Her kaynak bağımsız olarak kapatılabilir; hiçbiri erişilemediğinde uygulama Sprint 1'deki kural tabanlı davranışıyla çalışmaya devam eder.

Kurulum ve Çalıştırma

Projeyi klonladıktan sonra sanal ortam oluşturup bağımlılıkları yükleyin.

python -m venv .venv

Windows için sanal ortamı aktif edin:

.venv\Scripts\activate

macOS/Linux için sanal ortamı aktif edin:

source .venv/bin/activate

Bağımlılıkları yükleyin:

pip install -r requirements.txt

Harici API'ler için örnek ortam dosyasını kopyalayın ve gerekirse anahtarları doldurun. Anahtar olmadan uygulama kural tabanlı çevrimdışı modda çalışır:

cp .env.example .env

Windows PowerShell için:

Copy-Item .env.example .env

GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key
OPENFDA_API_KEY=your-openfda-api-key

RxNorm veritabanı (data/rxnorm.db) depoyla birlikte gelir. Yeni bir RxNorm sürümünden yeniden üretmek isterseniz:

python scripts/build_rxnorm_db.py /path/to/RxNorm_full/rrf

Streamlit uygulamasını çalıştırın:

streamlit run app/main.py

Testleri çalıştırmak için:

python -m pytest -q

Güncel yerel doğrulama sonucu 53 passed değeridir. Test seti agent/provider birim testlerine ek olarak Streamlit uygulamasının açılışını ve openFDA kapalı çevrimdışı analiz akışını da kontrol eder. .github/workflows/ci.yml, aynı testleri pull request ve main güncellemelerinde otomatik çalıştırır.

Klinik Uyarı

Bu uygulama yalnızca eğitim ve bootcamp projesi kapsamında geliştirilmiş bir karar destek demosudur. Klinik teşhis, reçeteleme veya tedavi kararı için kullanılamaz. Üretilen sonuçlar doğrulanmış klinik veri tabanlarıyla desteklenmediği sürece gerçek hasta bakımında kullanılmamalıdır.

Sprint 1

Sprint Notları

Sprint 1 kapsamında PolyPharm AI projesinin çalışan MVP iskeleti oluşturulmuştur. Bu sprintteki ana hedef, doktorun hasta ilaç listesi, laboratuvar değerleri ve yeni yazılmak istenen ilaç üzerinden temel risk analizi alabileceği bir karar destek prototipi geliştirmektir.

Bu sprintte ürünün nihai klinik doğruluğundan ziyade, ürün fikrinin çalışabilir bir yazılım iskeletine dönüştürülmesi hedeflenmiştir. Bu nedenle demo veri setleri, kural tabanlı analiz mantığı ve agent tabanlı mimari kullanılmıştır.

Sprint Hedefi

Sprint 1 hedefi:

PolyPharm AI için çalışan bir MVP oluşturmak; doktorun hasta bilgilerini, mevcut ilaçları, laboratuvar değerlerini ve yeni ilaç bilgisini girerek temel güvenlik analizi alabilmesini sağlamak.

Sprint İçinde Tamamlananlar

• Streamlit tabanlı doktor paneli oluşturuldu.
• Demo hasta seçimi eklendi.
• Manuel hasta girişi eklendi.
• Mevcut ilaç listesi girişi eklendi.
• Yeni yazılmak istenen ilaç girişi eklendi.
• eGFR, kreatinin, AST ve ALT laboratuvar değerleri sisteme dahil edildi.
• İlaç-ilaç etkileşimlerini kontrol eden InteractionAgent geliştirildi.
• Laboratuvar ve polifarmasi risklerini kontrol eden LabRiskAgent geliştirildi.
• Risk skorunu hesaplayan ScoringAgent geliştirildi.
• Analiz sonucunu açıklayan ReportAgent geliştirildi.
• Agent akışlarını yöneten Orchestrator yapısı oluşturuldu.
• Demo hasta verileri eklendi.
• Demo ilaç etkileşim verileri eklendi.
• Güvenlik skoru ve risk seviyesi gösterimi eklendi.
• Risk bulguları kullanıcı arayüzünde gösterildi.
• Ham analiz çıktısı JSON olarak görüntülenebilir hale getirildi.
• Markdown rapor indirme özelliği eklendi.
• Uygulama lokal ortamda çalıştırıldı.
• Sprint 1 ürün durumunu göstermek için ekran görüntüleri alındı.

Sprint Backlog

No	User Story	Öncelik	Durum
1	Doktor olarak hasta bilgilerini girmek istiyorum, böylece analiz hastaya göre yapılabilsin.	Yüksek	Tamamlandı
2	Doktor olarak hastanın mevcut ilaçlarını girmek istiyorum, böylece ilaç etkileşimleri kontrol edilebilsin.	Yüksek	Tamamlandı
3	Doktor olarak yeni yazmak istediğim ilacı girmek istiyorum, böylece reçete öncesi risk analizi alabilirim.	Yüksek	Tamamlandı
4	Doktor olarak hastanın laboratuvar değerlerini girmek istiyorum, böylece böbrek ve karaciğer temelli riskleri görebilirim.	Yüksek	Tamamlandı
5	Doktor olarak sistemin güvenlik skoru üretmesini istiyorum, böylece genel risk seviyesini hızlıca anlayabilirim.	Orta	Tamamlandı
6	Doktor olarak risk bulgularını açıklamalarıyla görmek istiyorum, böylece kararımı daha bilinçli verebilirim.	Orta	Tamamlandı
7	Geliştirici olarak agent tabanlı modüler yapı kurmak istiyorum, böylece ileride API/RAG entegrasyonu kolaylaşsın.	Yüksek	Tamamlandı
8	Geliştirici olarak demo veriyle çalışan bir MVP oluşturmak istiyorum, böylece Sprint 1 sonunda çalışan ürün gösterebileyim.	Yüksek	Tamamlandı
9	Kullanıcı olarak analiz sonucunu rapor formatında almak istiyorum, böylece çıktıyı saklayabilirim.	Düşük	Tamamlandı
10	Geliştirici olarak temel testler eklemek istiyorum, böylece analiz mantığının çalıştığını doğrulayabileyim.	Orta	Devam Ediyor

Backlog Dağıtma Mantığı

Sprint 1 backlog'u, ürünün uçtan uca çalışan bir demo haline gelmesini sağlayacak şekilde önceliklendirilmiştir. İlk olarak veri modelleri ve agent mimarisi kurulmuş, ardından Streamlit arayüzü üzerinden kullanıcı girişleri alınmıştır. Sonrasında risk analizi, skor üretimi ve raporlama akışı tamamlanmıştır.

Önceliklendirme yapılırken şu sıralama izlenmiştir:

1. Çalışan veri modeli
2. Hasta ve ilaç girişi
3. İlaç etkileşim kontrolü
4. Laboratuvar risk analizi
5. Skorlama
6. Raporlama
7. UI iyileştirmeleri
8. Test ve dokümantasyon

Daily Scrum Notları

Daily Scrum 1

• Proje fikri netleştirildi.
• PolyPharm AI'nin doktor odaklı karar destek sistemi olmasına karar verildi.
• İlk MVP kapsamı belirlendi.
• Streamlit kullanılmasına karar verildi.

Daily Scrum 2

• Veri modeli için Patient, LabValues, RiskFinding ve AnalysisResult şemaları oluşturuldu.
• Demo hasta verisi ve demo ilaç etkileşim verisi planlandı.
• Agent mimarisi üzerinde karar verildi.

Daily Scrum 3

• InteractionAgent ve LabRiskAgent geliştirildi.
• eGFR, AST, ALT ve polifarmasi kuralları eklendi.
• Demo ilaç etkileşimleri JSON dosyasından okunabilir hale getirildi.

Daily Scrum 4

• ScoringAgent, ReportAgent ve Orchestrator geliştirildi.
• Streamlit arayüzü üzerinden analiz akışı bağlandı.
• Güvenlik skoru, risk seviyesi ve bulgu gösterimi eklendi.

Daily Scrum 5

• Uygulama lokal ortamda çalıştırıldı.
• Import/path hataları giderildi.
• Sprint 1 ekran görüntüleri alındı.
• README ve sprint dokümantasyonu güncellendi.

Sprint Board Update

Sprint 1 sonunda görevlerin büyük bölümü tamamlanmıştır. Ürün, demo veri ile uçtan uca çalışır hale gelmiştir.

Kolon	Görevler
Backlog	API entegrasyonu, RAG katmanı, gelişmiş klinik veri kaynakları
To Do	Test kapsamının artırılması, UI iyileştirmeleri
In Progress	Sprint dokümantasyonu ve README güncellemesi
Done	Streamlit MVP, agent mimarisi, demo veri, risk analizi, skor hesaplama, rapor özeti

Ürün Durumu

Sprint 1 sonunda ürün, lokal ortamda çalışan bir MVP seviyesindedir. Kullanıcı uygulama üzerinden demo hasta seçebilir veya manuel hasta bilgisi girebilir. Yeni ilaç bilgisi girildiğinde sistem ilaç etkileşimi, laboratuvar riski ve polifarmasi riskini değerlendirerek güvenlik skoru üretir.

Ekran Görüntüleri

Sprint Review

Sprint 1 hedefi olan çalışan MVP başarıyla tamamlanmıştır. Uygulama üzerinden hasta bilgileri girilebilmekte, mevcut ilaç listesi belirtilebilmekte, yeni yazılmak istenen ilaç seçilebilmekte ve sistem risk skoru, risk seviyesi ve açıklayıcı bulgular üretebilmektedir.

Bu sprintte özellikle ürün fikrinin teknik olarak uygulanabilirliği gösterilmiştir. Agent tabanlı mimari sayesinde her analiz alanı ayrı modüllere ayrılmıştır. Bu yapı, ilerleyen sprintlerde harici ilaç veri kaynakları, API entegrasyonu veya RAG tabanlı resmi kaynak sorgulama özelliklerinin eklenmesini kolaylaştıracaktır.

Sprint Retrospective

İyi Gidenler

• Proje fikri netleştirildi.
• Çalışan MVP oluşturuldu.
• Agent tabanlı mimari kuruldu.
• Demo veriyle uçtan uca analiz akışı sağlandı.
• Streamlit ile hızlı bir web paneli geliştirildi.
• Risk skoru ve rapor özeti üretildi.
• Uygulama lokal ortamda başarılı şekilde çalıştırıldı.

Zorlayan Noktalar

• Takım içi katkı sınırlı kaldı.
• Import/path hataları yaşandı.
• Klinik doğruluk için henüz doğrulanmış harici kaynak veya API entegrasyonu yapılmadı.
• Demo veri kapsamı sınırlı kaldı.
• Test kapsamı henüz başlangıç seviyesinde.

Sonraki Sprint İçin Aksiyonlar

• Harici ilaç veri kaynağı veya API alternatifleri araştırılacak.
• RAG yapısı için resmi ilaç prospektüsleri veya güvenilir kaynaklar incelenecek.
• Demo ilaç etkileşim veri seti genişletilecek.
• Raporlama çıktısı geliştirilecek.
• Kullanıcı arayüzü iyileştirilecek.
• Test kapsamı artırılacak.
• Uygulama canlıya alınabilecek hale getirilecek.
• GitHub Projects veya Issues üzerinden backlog takibi güçlendirilecek.

---

Sprint 2

Sprint Notları

Sprint 2 kapsamında MVP, harici veri kaynakları ve yapay zeka desteğiyle güçlendirilmiştir. Sprint 1 retrospektifindeki en önemli aksiyon olan "doğrulanmış harici kaynak entegrasyonu" üç kaynakla kapatılmıştır: RxNorm (lokal ilaç adı veritabanı), openFDA (resmi FDA prospektüs API'si) ve Google Gemini (Türkçe yapay zeka klinik özeti).

Tüm harici bağımlılıklar providers/ altındaki DrugDataService katmanı arkasında toplanmıştır. Herhangi bir kaynak erişilemez olduğunda uygulama Sprint 1'deki kural tabanlı davranışına geri döner (graceful degradation); bu sayede internet bağlantısı veya API anahtarı olmadan da çalışır.

Sprint Hedefi

Sprint 1'de oluşturulan çalışan MVP'nin veri kalitesini, analiz kapsamını ve kullanıcı deneyimini harici veri kaynakları ve yapay zeka desteğiyle geliştirmek.

Sprint İçinde Tamamlananlar

• DrugDataService facade'ı ve providers/ katmanı oluşturuldu.
• RxNorm tam sürümünden 2,6 MB'lık lokal SQLite veritabanı üreten scripts/build_rxnorm_db.py yazıldı (23.401 ilaç adı, 7.544 marka→etken madde ilişkisi).
• Marka adıyla girilen ilaçlar etken maddeye çözümlenir hale getirildi (örn. Coumadin → warfarin, Lipitor → atorvastatin); etkileşim kuralları etken madde üzerinden eşleşiyor.
• openFDA drug/label istemcisi eklendi: kutulu uyarı, uyarılar, etkileşim metni ve endikasyonlar analize dahil edildi.
• FDA kutulu uyarısı bulunan ilaçlar için otomatik yüksek şiddetli risk bulgusu eklendi.
• FDA prospektüs metinlerinden dinamik etkileşim tespiti eklendi (FdaLabelInteractionAgent): lokal 29 kuralın kapsamadığı kombinasyonlar (örn. naproxen-warfarin, prednisone-warfarin) resmi etiket verisiyle yakalanıyor.
• Gemini tabanlı GeminiExplainer ajanı eklendi (gemini-3.1-flash-lite): bulgular + openFDA bağlamından Türkçe klinik özet üretiyor.
• Demo etkileşim veri seti 9 kuraldan 29 kurala genişletildi.
• Marka adlı ilaç kullanan yeni demo hasta eklendi (RxNorm çözümleme senaryosu).
• Streamlit arayüzü sekmeli sonuç görünümüne geçirildi (Özet / Risk Bulguları / İlaç Bilgisi / Ham Çıktı).
• Arayüze RxNorm isim geri bildirimi, öneri sistemi ve veri kaynağı aç-kapa anahtarları eklendi.
• Markdown raporuna harici kaynak bilgisi ve yapay zeka değerlendirmesi bölümleri eklendi.
• 51 otomatik test yazıldı; openFDA ve Gemini mock'landığı için testler çevrimdışı çalışıyor.
• API anahtarları .env dosyasına taşındı ve python-dotenv ile yükleniyor.

Sprint Backlog

No	User Story / Görev	Öncelik	Durum
1	Geliştirici olarak harici veri kaynaklarını tek bir DrugDataProvider katmanı arkasında toplamak istiyorum.	Yüksek	Tamamlandı
2	Doktor olarak yeni ilacın FDA prospektüs uyarılarını görmek istiyorum.	Yüksek	Tamamlandı
3	Doktor olarak marka adıyla ilaç girebilmek istiyorum; sistem etken maddeye çözümleyerek etkileşim kontrolü yapsın.	Yüksek	Tamamlandı
4	Doktor olarak analiz sonucunun Türkçe yapay zeka özetini görmek istiyorum.	Orta	Tamamlandı
5	Geliştirici olarak demo etkileşim veri setini genişletmek istiyorum.	Orta	Tamamlandı
6	Doktor olarak analiz sonuçlarını sekmeli, düzenli bir arayüzde görmek istiyorum.	Orta	Tamamlandı
7	Kullanıcı olarak raporda harici kaynak bilgisi ve AI özetini de görmek istiyorum.	Düşük	Tamamlandı
8	Geliştirici olarak tüm agent ve provider'lar için otomatik test istiyorum.	Yüksek	Tamamlandı
9	Geliştirici olarak canlıya alma seçeneklerini değerlendirmek istiyorum.	Düşük	Sprint 3'e devredildi

Ürün Durumu

Sprint 2 sonunda ürün; marka adı çözümlemesi, resmi FDA prospektüs verisi ve yapay zeka özetiyle zenginleştirilmiş, 51 otomatik testle doğrulanan bir karar destek prototipi seviyesindedir. Arayüz, beyaz "hastane paneli" temasıyla kart tabanlı olarak yeniden tasarlanmıştır (zorunlu açık tema, EKG animasyonlu skor kartı, şiddet renkleriyle kodlanmış bulgu kartları). Ayrıntılı sprint dokümanları için: docs/sprint2/.

Ekran Görüntüleri

---

Sprint 3

Sprint Hedefi

Sprint 3 kapsamında PolyPharm AI; yerel çalıştırma, otomatik kalite doğrulaması, hata dayanıklılığı ve dokümantasyon açısından final teslime hazır hale getirilmiştir.

Tamamlananlar

• Doğrudan Python bağımlılıkları test edilmiş sürümlere sabitlendi.
• GitHub Actions CI eklendi.
• Streamlit açılışı ve çevrimdışı analiz için iki smoke test eklendi; toplam test sayısı 53'e ulaştı.
• Bozuk veri dosyaları ve beklenmeyen analiz hataları için loglama ve kullanıcı dostu hata mesajları eklendi.
• Sprint 2 backlog durumları ve US-10–US-18 kabul kriterleri güncellendi.
• RAG araştırmasının sonucu ve implementasyon yapılmama kararı belgelendi.
• Sprint 3 backlog, daily scrum, review ve retrospective belgeleri tamamlandı.
• README final kapsam ve kalite doğrulama bilgileriyle güncellendi.

Kapsam Kararı

Proje canlıya alınmayacaktır. Bu nedenle deployment, production URL, final demo/video ve yeni ekran görüntüleri Sprint 3 kapsamından çıkarılmıştır. Uygulama eğitim amaçlı, yerelde çalıştırılan bir karar destek prototipi olarak teslim edilmektedir.

Ayrıntılar için:

• Sprint 3 Backlog
• Sprint 3 Review
• Sprint 3 Retrospective

---