Hizmetler AI Automation Custom CRM & ERP Development CTO as a Service Mobile App Development Startup MVP Development Custom Software Development SaaS Development
Projeler FreshBite — Dijital Menü & Sipariş Platformu AltınPOS — Ödeme Altyapısı VentureHub — Yatırım Eşleştirme Platformu NovaPay — Dijital Cüzdan & P2P Ödeme KargoJet — Lojistik & Filo Yönetim Platformu SağlıkNet — AI Destekli Sağlık Asistanı
Ürünler Dinery SafeLogger
Blog Referanslarımız Hakkımızda İletişim Görüşme Planla
Tüm Başarı Hikayeleri
Sağlık & AI Sağlık FUSION AI AI/ML

SağlıkNet — AI Destekli Sağlık Asistanı

Hasta takibi, randevu yönetimi ve AI destekli ön tanı asistanı. Doktor ve hasta için ayrı paneller, KVKK uyumlu.

15K+ Hasta kaydı
%92 Memnuniyet
-5dk Muayene başına kazanım
sagliknet-klinik-zinciri.com
SağlıkNet — AI Destekli Sağlık Asistanı — Morekod tarafından geliştirilen ürün
15K+ Hasta kaydı
Müşteri SağlıkNet Klinik Zinciri
Sektör Sağlık & AI
Süre 14 hafta
Yıl 2026
Teknoloji Next.js · Python · FastAPI
01

Problem

SağlıkNet, 8 ildeki klinikleriyle yılda 80.000+ hasta gören bir sağlık zinciridir. Hasta kayıtları farklı kliniklerde fragmentedi, randevular telefon üzerinden alınıyor, doktorlar yeni hastayla görüştüğünde sıfırdan anamnez almak zorunda kalıyordu.

Daha önemlisi: hasta kapıdan içeri girmeden önce bir AI asistanın ön anamnezi, geçmiş raporları ve şikayet analizini hazırlamış olması doktor için 8-10 dakika kazandıracaktı. 80.000 hastada bu yılda 13.300 saatlik doktor zamanı demek.

02

Çözüm

14 haftalık FUSION AI programıyla iki katmanlı bir sistem kurduk:

  • Doktor Paneli — Hasta profili, geçmiş muayene notları, lab sonuçları, ön tanı AI özetı tek ekranda.
  • Hasta App (PWA) — Randevu alma, geçmiş raporları görme, ön anamnez formu, AI ile şikayet ifadesini kategorize etme.
  • AI Ön Tanı Asistanı — OpenAI GPT-4 + RAG katmanı: hastanın şikayetini, mevcut ilaçlarını, geçmiş tanılarını ve aile geçmişini analiz ederek doktora "olası ön tanılar" + "kontrol edilmesi gereken testler" listesi sunuyor. (Asistan sadece öneri niteliğinde, kesin tanı koymaz — bu bilinçli bir seçim.)
  • KVKK & E-Nabız Uyumu — Tüm hasta verisi şifreli, ayrı vault'ta. E-Nabız ile resmi entegrasyon.
03

Sonuç

Pilot kliniklerde 6 ay sonra:

  • 15.000+ hasta kaydı sisteme aktarıldı.
  • Doktor başına ortalama muayene süresi 22 dakikadan 17 dakikaya indi (kalite düşmedi, daha çok ön bilgiyle başlandığı için).
  • Hasta memnuniyet skoru %92.
  • Telefonla randevu çağrısı sayısı %64 azaldı, online randevu oranı %78.
  • AI ön tanı önerilerinin %84'ünün doktor tarafından "faydalı / dikkate alındı" olarak işaretlendi.
%84 AI önerisi faydalı

AI ile çalışırken doğru korkular var: yanlış tanı, halusinasyon, hasta güvenliği. Morekod ekibi bu konuda fazlasıyla sorumlu davrandı. AI'ı tanı koyan değil, doktora hızlı brief veren bir asistan olarak konumlandırdık. Sonuç olarak doktorlarımız daha çok hasta görüyor, hastalarımız kendini daha güvende hissediyor.

D
Dr. Ayşe Karaman Medikal Direktör — SağlıkNet Klinik Zinciri

Kullanılan Teknolojiler

Next.js Python FastAPI OpenAI PostgreSQL PWA

Sizin hikayenizi de
birlikte yazalım.

45 dakikalık ücretsiz keşif görüşmesinde fikrinizi, hedeflerinizi ve en uygun yaklaşımı konuşalım.

Ücretsiz Keşif Görüşmesi 24 saat içinde dönüş · Taahhüt yok