Ortopedi ve Travmatoloji Alanında Yapay Zekâ Uygulamaları Üzerine Eleştirel Bir Değerlendirme

Öz

Yapay zekâ (YZ) teknolojileri, görüntüleme analizi, cerrahi planlama, komplikasyon öngörüsü ve rehabilitasyon gibi alanlarda önemli potansiyeller sunarak ortopedi ve travmatoloji pratiğine giderek daha fazla entegre edilmektedir. Güncel çalışmalar, YZ’nin kırık sınıflandırması, implant tanımlama ve ameliyat sonrası risk değerlendirmesinde tanısal doğruluğu artırabildiğini; böylece klinik karar verme süreçlerini ve kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarını desteklediğini göstermektedir. Bununla birlikte, veri seti yanlılığı, bağlamsal yorum eksikliği ve hasta mahremiyeti ile veri güvenliği gibi etik sorunlar dikkatle ele alınmalıdır. YZ, bağımsız bir çözüm olarak değil, insan uzmanlığını tamamlayan bir araç olarak değerlendirilmelidir. Klinik doğrulama, etik uyum ve eşit erişimin sağlanması, YZ’nin ortopedi ve travmatoloji disiplinlerine etkili ve sorumlu bir şekilde entegre edilmesi için kritik öneme sahiptir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay zekâ
• Orthopedics
• Traumatology

Destekleyen Kurum

Bu çalışma herhangi bir kurum, kuruluş veya fon sağlayıcı tarafından desteklenmemiştir

Etik Beyan

Bu çalışma için herhangi bir etik kurul onayı alınmamıştır. Çalışmanın niteliği, mevcut literatürün eleştirel bir incelemesi ve bibliyometrik göstergelerin değerlendirilmesine dayanmaktadır. Çalışma, insan veya hayvan denekleri üzerinde yürütülen deneysel araştırma, klinik uygulama ya da gözlemsel veri toplama içermediğinden etik kurul onayı gerektirmemektedir. Yalnızca daha önce yayımlanmış bilimsel makaleler kaynak olarak kullanılmış, analiz ise ikincil değerlendirme ve kavramsal tartışmalarla sınırlı tutulmuştur. Araştırmanın hiçbir aşamasında kişisel veriler, hasta bilgileri veya deneysel müdahaleler yer almamıştır. Süreç boyunca etik ilkeler gözetilmiş ve çalışma akademik dürüstlük çerçevesinde yürütülmüştür. Bu çalışmanın temel amacı, mevcut ölçütlerin sınırlılıklarını vurgulamak ve akademik değerlendirmelerde alternatif yaklaşımlara dikkat çekmektir. Bu bağlamda çalışma, etik onay gerektiren ampirik bir araştırma değil, kuramsal ve metodolojik bir değerlendirme niteliği taşımaktadır.

Teşekkür

Yazarlar, makalenin değerlendirilmesi ve yayımlanması sürecindeki katkıları için dergi editörlerine ve hakemlerine teşekkür eder

Critical Reflections on Artificial Intelligence Applications in Orthopedics and Traumatology

Öz

Artificial intelligence (AI) technologies are increasingly integrated into orthopedic and traumatology practice, offering significant potential in imaging analysis, surgical planning, complication prediction, and rehabilitation. Recent studies demonstrate that AI can improve diagnostic accuracy in fracture classification, implant identification, and postoperative risk assessment, thereby supporting clinical decision‑making and personalized treatment approaches. However, limitations such as dataset bias, lack of contextual interpretation, and ethical concerns—including patient privacy and data security—must be carefully addressed. AI should not be considered a standalone solution but rather a complementary tool to human expertise. Ensuring clinical validation, ethical compliance, and equitable access will be essential for the effective and responsible integration of AI into orthopedic and traumatology disciplines.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• Orthopedics
• Traumatology

Destekleyen Kurum

This study received no support from any institution, organization, or funding body

Etik Beyan

No ethics committee approval was obtained for this study. The nature of the research is based on a critical review of the existing literature and an evaluation of bibliometric indicators. Since the study does not involve experimental research, clinical practice, or observational data collection involving human or animal subjects, ethics approval is not required. Only previously published scientific articles were used as sources, and the analysis was limited to secondary evaluation and conceptual discussion. At no stage of the research were personal data, patient information, or experimental interventions included. Ethical principles were observed throughout the process, and the study was conducted within the framework of academic integrity. The primary aim of this work is to highlight the limitations of current metrics and draw attention to alternative approaches in academic assessment. In this context, the study constitutes a theoretical and methodological evaluation rather than an empirical investigation requiring ethical approval.

Teşekkür

The authors thank the journal’s editors and reviewers for their valuable contributions to the evaluation and publication process of this manuscript

Kaynakça

1. Bini SA. Artificial intelligence, machine learning, deep learning, and cognitive computing: what do these terms mean and how will they impact orthopaedics? J Arthroplasty. 2018;33(8):2358-2361. doi:10.1016/j.arth.2018.02.067
2. Cabitza F, Locoro A, Banfi G. Machine Learning in Orthopedics: A Literature Review. Front Bioeng Biotechnol. 2018 Jun 27;6:75. doi: 10.3389/fbioe.2018.00075. PMID: 29998104; PMCID: PMC6030383.
3. Karnuta JM, Haeberle HS, Luu BC, Roth AL, Molloy RM, Nystrom LM, Piuzzi NS, Schaffer JL, Chen AF, Iorio R, Krebs VE, Ramkumar PN. Artificial Intelligence to Identify Arthroplasty Implants From Radiographs of the Hip. J Arthroplasty. 2021 Jul;36(7S):S290-S294.e1. doi: 10.1016/j.arth.2020.11.015. Epub 2020 Nov 16. PMID: 33281020.
4. Misir A. Artificial intelligence in orthopedic trauma: a comprehensive review. Injury. 2025 Aug;56(8):112570. doi: 10.1016/j.injury.2025.112570. Epub 2025 Jul 1. PMID: 40683054.
5. Myers TG, Ramkumar PN, Ricciardi BF, Urish KL, Kipper J, Ketonis C. Artificial Intelligence and Orthopaedics: An Introduction for Clinicians. J Bone Joint Surg Am. 2020 May 6;102(9):830-840. doi: 10.2106/JBJS.19.01128. PMID: 32379124; PMCID: PMC7508289.
6. Song J, Wang GC, Wang SC, He CR, Zhang YZ, Chen X, Su JC. Artificial intelligence in orthopedics: fundamentals, current applications, and future perspectives. Mil Med Res. 2025 Aug 4;12(1):42. doi: 10.1186/s40779-025- 00633-z. PMID: 40754583; PMCID: PMC12320344.
7. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019 Jan;25(1):44-56. doi: 10.1038/s41591- 018-0300-7. Epub 2019 Jan 7. PMID: 30617339.