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

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

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.