DotNet Diyetisyen-Hasta Takip Uygulaması
Diyetisyen-Hasta Takip Sistemi
ASP.NET Core Web API, EF Core, Onion Architecture, SOLID prensipleri, CQRS pattern, MongoDB, Redis, JWT, SignalR ve RabbitMQ kullanılarak geliştirilmiş enterprise-level diyetisyen-hasta takip platformu.
Temel Özellikler
Hasta profil yönetimi
Beslenme programı oluşturma
Kilo ve ölçüm takibi
Randevu sistemi
Gerçek zamanlı mesajlaşma
İlerleme raporları
Proje Ekran Görüntüleri
Büyütmek için tıkla
Büyütmek için tıkla
Büyütmek için tıkla
Büyütmek için tıkla
Büyütmek için tıkla
Büyütmek için tıkla
Büyütmek için tıkla
Büyütmek için tıkla
Büyütmek için tıkla
Teknoloji Stack
frontend
- ASP.NET MVC
- Bootstrap 5
- JavaScript
- SignalR Client
backend
- ASP.NET Core
- SignalR
- MongoDB Driver
database
- MongoDB
- Redis
deployment
- Azure
- Docker
Zorluklar & Çözümler
Zorluklar
Gerçek zamanlı bildirim ve mesajlaşma
Karmaşık beslenme programı hesaplamaları
GDPR uyumlu hasta veri güvenliği
Çözümler
SignalR Hub ile real-time communication
MongoDB aggregation pipeline ile nutrisyon hesaplamaları
Data encryption ve role-based access control
Diğer Projeler
ProYön - AI Destekli Kurumsal Proje Yönetim Platformu
Next.js 16 ve Groq SDK ile geliştirilmiş yapay zeka destekli kurumsal proje yönetim platformu.
Sınırsız AI Destekli İngilizce Öğrenme Uygulaması
Flutter, Firebase ve Generative AI ile geliştirilmiş sınırsız içerik üreten İngilizce öğrenme mobil uygulaması.
Nesnelerin Hafızası (TÜBİTAK 2209-A)
TÜBİTAK 2209-A destekli yapay zeka tabanlı nesne tanıma ve hafıza sistemi araştırma projesi.