Ortopedi ve Travmatolojide Yapay Zeka Uygulamaları

1. Giriş

Bu bölümün, birkaç yıl içinde değil belki daha kısa bir süre içerisinde dahi “eski” etiketi alma ihtimali olduğunu bilerek kaleme alındığını en başta belirtmek gerekir. Yapay zekâ alanı, klasik akademik üretim hızının çok üzerinde bir gelişim temposuna sahiptir ve bu durum, yazılı kaynakların hızla güncelliğini yitirmesine yol açmaktadır [1]. Bu nedenle yayın ekibinin bu kaynağı baştan itibaren çevrim içi, ücretsiz ve “yaşayan kitap” formatında tasarlamış olması, yapay zekâ gibi dinamik bir alan için hem gerçekçi hem de isabetli bir yaklaşımdır.

Ortopedi ve travmatolojide yapay zekâ kullanımı, tek bir yazılım ya da tek bir klinik uygulamadan ibaret değildir. Bu alan; akademik üretimden veri hazırlama süreçlerine, oradan klinik karar destek ve otomasyon sistemlerine uzanan çok katmanlı bir yapıyı temsil eder [2]. Bu bağlamda yapay zekâ araçlarını üç ana grupta ele almak mümkündür: (i) yayın yazımı ve akademik üretimi destekleyen yazım ve yayın asistanları, (ii) yapay zekâ modellerini besleyen veri analizi ve düzenleme araçları, (iii) doğrudan klinik pratiğe temas eden yapay zekâ destekli uygulamalar.

Bu sınıflandırma keskin sınırlar içermez; aynı araç, kullanım bağlamına göre birden fazla grupta yer alabilir [3].

Günümüzde pek çok kişi, belirli bir yapay zekâ aracını öğrenmenin yayın yazma ya da klinik üretkenliği otomatik olarak artıracağını düşünmektedir. Ancak yapay zekâ ile üretkenlik çoğu zaman sanıldığı kadar “kolay” değildir. Yalnızca temel kavramları bilmek çoğu durumda yeterli olmaz; çünkü hız kazanmak amacıyla ayrıntılı kontrol yapılmadan kullanılan her çıktı, fark edilmeyen hataların daha sonra bulunması ve düzeltilmesi gerektiğinde, geri dönüp çoğu zaman iki kat iş yükü olarak karşımıza çıkar [5]. Yapay zekâ, doğru kullanıldığında hızlandırıcı bir araç olabilirken; yanlış veya yüzeysel kullanıldığında hataları derinleştiren bir mekanizmaya da dönüşebilir.

Bu bölümde amaç, yapay zekâyı bir “kestirme yol” olarak sunmak değildir. Aksine, ortopedi ve yapay zekâ kesişiminde karşılaşılabilecek tipik hata kaynaklarını; bu hataların metin üretimi, veri hazırlama süreçleri ve klinik uygulamalara nasıl fark edilmeden yerleşebildiğini sistematik bir çerçeve içinde tartışmaktır [2,6].

2. Yapay Zekânın Kısa Tarihçesi

Yapay zekâ alanı, 1970’lerin ortası ile 1990’ların başı arasında iki belirgin duraklama dönemi yaşamıştır. Bu dönemler, aşırı beklentilerin donanım, veri ve algoritmik yetersizliklerle karşılanamaması sonucu ortaya çıkan ve literatürde “yapay zekâ kışı” olarak adlandırılan evrelerdir [1,4].

Bu duraklama dönemlerinin sona ermesinde en önemli kırılma noktalarından biri, makinelerin çevrelerini algılamaya başlamasıdır. Sensör teknolojilerindeki gelişmeler ve özellikle otonom araç yarışmaları, yapay zekâya sürekli geri bildirim üreten gerçek dünya ortamları sağlamıştır [7]. Ancak makinelerin “görmeye” başlaması tek başına yeterli olmamıştır. Asıl sorun, görülen bilginin nasıl değerlendirileceği ve bu değerlendirmeden nasıl öğrenileceği olmuştur.

Bu sınır, yapay zekânın oyun ortamlarında denenmesiyle aşılabilmiştir. Bilgisayarların önce satrançta, ardından Go gibi çok daha karmaşık oyunlarda insanı yenmesi; daha sonra Atari gibi görsel girdiye dayalı oyunlarda başarı göstermesi, yapay zekânın hem karar verme hem de görsel veriden öğrenme kapasitesini ortaya koymuştur [8,9]. Golf problemi gibi pekiştirmeli öğrenme örnekleri ise, doğru sonuca ulaşmak için binlerce hatta milyonlarca denemenin gerekebildiğini göstermiştir [10].

Bu öğrenme biçimi, yapay zekânın görsel içeriklerle çalışırken neden zaman zaman gerçeğe çok benzeyen ancak hatalı çıktılar üretebildiğini de açıklamaktadır. Yapay zekâ bir görüntüyü “anlamaz”; yalnızca daha önce ödüllendirilmiş örüntülere istatistiksel olarak benzeyen çıktılar üretir. Bu durum, görsel içeriklere bağlı halüsinasyon olgusunun temelini oluşturmaktadır [10,11].

3. Klinik için Yeterli Düzeyde Kodlama

Ortopedide yapay zekâdan yararlanmak için herkesin profesyonel yazılımcı olması gerekmez. Ancak klinisyenin, bir yapay zekâ sisteminin hangi bileşenlerden oluştuğunu ve nasıl çalıştığını temel düzeyde anlaması, çıktıları eleştirel biçimde değerlendirebilmek açısından önemlidir.

Günümüzde yapay zekâ uygulamalarında en sık kullanılan programlama dili Python’dur. Python’un geniş kütüphane ekosistemi, görüntü işleme, sayısal analiz ve derin öğrenme gibi alanlarda önemli bir avantaj sağlar [2]. Arayüz geliştirme aşamasında Java veya JavaScript gibi diller kullanılabilse de, klinik yapay zekâ uygulamalarında ortopedistin en sık temas ettiği temel dil Python’dur.

Kod yazmak, bilgisayara ne yapacağını adım adım tarif etmek anlamına gelir. Ancak bu adımların her seferinde sıfırdan yazılması zor ve hataya açıktır. Bu nedenle yazılım geliştirme sürecinde, belirli görevleri önceden tanımlanmış şekilde yerine getiren kütüphaneler kullanılır.

Günümüzde satır satır kod yazmak giderek ikincil bir beceri hâline gelmiştir. Geliştirme ortamlarının yanında konumlanan yapay zekâ destekli araçlar sayesinde, kodun önemli bir bölümü doğal dil ile tarif edilerek üretilebilmektedir. Bu durum, kodun ortadan kalktığını değil; kod yazma biçiminin değiştiğini göstermektedir.

Visual Studio Code ve Anaconda gibi yerel ortamların yanı sıra, kurulum gerektirmeden tarayıcı üzerinden çalışmaya imkân tanıyan Google Colab gibi platformlar da mevcuttur. Bunun yanında Vertex AI gibi platformlar sayesinde, derin öğrenme modelleri sınırlı yazılım bilgisiyle dahi geliştirilebilir hâle gelmiştir [7].

4. Ortopedistlerin Kullandığı Yapay Zekâ ve Dijital Araçları

Grup	Araçlar
Yazım ve Yayın Asistanları	ChatGPT, Gemini, Claude, Grammarly, LanguageTool, Writefull, EndNote, Zotero, iThenticate, Turnitin, GPTZero, TRIPOD, PROBAST
Veri Analizi ve Modelleme	YOLO/YOLOv8, OpenCV, NumPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow, Vertex AI
Klinik Kullanım ve Otomasyon	Aidoc, BoneXpert, OrthoGrid, mediCAD, TraumaCad, Surgical Theater, AutomA

TRIPOD ve PROBAST, klinikte doğrudan kullanılan yapay zekâ araçları değildir; yapay zekâ içeren çalışmaların raporlanması ve metodolojik güvenilirliğinin değerlendirilmesi amacıyla kullanılan yazım ve yayın yardımcılarıdır [12,13].

4.1 Literatüre Ulaşma, Yayınları Derleme ve Anlama Araçları

Yapay zekâ ile ilk temas çoğu zaman klinikte değil, literatür tarama sürecinde gerçekleşir. Klasik anahtar kelime temelli aramaların ötesine geçen yeni nesil araçlar, yayınları yalnızca listelemekle kalmaz; kategorize eder, ilişkilendirir ve özetler.

Bu alandaki örneklerden biri Elicit’tir. Elicit, araştırma sorusuna göre ilgili yayınları derleyerek metodoloji, örneklem ve temel bulgular açısından özetler ve karşılaştırılabilir hâle getirir.

Benzer biçimde Scite, atıfları yalnızca sayısal olarak değil; destekleyici, nötr veya eleştirel bağlamlarına göre sınıflandırır. Bu özellik, literatürün eleştirel okunması açısından önemli bir avantaj sağlar.

Bu araçlar sistematik derlemenin yerini tutmaz; ancak ön eleme ve literatür haritalama aşamasında ciddi zaman kazandırır.

4.2 Klasik Yayın Arama Motorları

Yapay zekâ destekli araçların yanında, geleneksel fakat vazgeçilmez arama motorları hâlâ sürecin temelini oluşturur. PubMed, biyomedikal literatür için kontrollü ve güvenilir bir tarama sunarken; Google Scholar, tezler, kitap bölümleri ve ön baskılar gibi daha geniş akademik içeriğe erişim sağlar.

Yapay zekâ destekli özetleme araçlarıyla bulunan bilgilerin, bu platformlar üzerinden doğrulanması bilimsel güvenilirlik açısından kritik önemdedir.

4.3 Yazım ve Metin Üretim Robotları

Literatür taramasını takiben en sık kullanılan araç grubu, yazım destekli büyük dil modelleridir. Bu alanda en yaygın örnekler ChatGPT ve Gemini’dir.

Bu sistemler; taslak metin oluşturma, literatür özetleme, cümle sadeleştirme ve akademik dil uyarlaması gibi alanlarda yazara hız kazandırır. Ancak bu araçlar birer yazar değil, yazım robotudur; üretilen içeriğin bilimsel doğruluğu ve kaynak uygunluğu tamamen kullanıcı sorumluluğundadır.

4.4 Kaynakça ve Yazım Düzeni Yönetimi

Metin üretimini takiben akademik yazının en teknik aşamalarından biri kaynakça düzenidir. EndNote ve Zotero, metin içi atıfları ve kaynakçayı dergi formatlarına uygun biçimde otomatik olarak düzenler.

Bu yazılımlar doğrudan yapay zekâ modeli değildir; ancak yazım sürecinin düzen ve tutarlılığını sağlayan kritik yardımcı araçlardır.

4.5 Yapay Zekâ İçeren Çalışmaları Değerlendirme ve Denetim Araçları

Yapay zekâ ile üretilmiş çalışmaların artması, bu çalışmaların nasıl raporlandığı ve ne kadar güvenilir olduğu sorusunu gündeme getirmiştir. Bu noktada TRIPOD ve PROBAST, yapay zekâ temelli klinik modellerin metodolojik kalitesini değerlendirmek için kullanılan temel çerçevelerdir.

Bu araçlar yapay zekâyı “tespit eden” yazılımlar değildir; ancak bir çalışmanın bilimsel olarak ne kadar sağlam kurulduğunu ortaya koyar ve özellikle hakemlik süreçlerinde belirleyici rol oynar.

4.6 Klinik Görüntü Analizi ve Karar Destek Sistemleri

Literatür ve akademik üretimin ardından yapay zekânın en görünür olduğu alan klinik görüntü analizidir. Bu alandaki örneklerden biri Aidoc’dur. Aidoc, BT ve MR görüntülerinde belirli patolojileri otomatik olarak işaretleyerek hekimin dikkatini kritik alanlara yönlendiren bir klinik karar destek sistemidir. Tanı koymaz; önceliklendirir.

Benzer şekilde BoneXpert, el–bilek grafilerinden kemik yaşını otomatik hesaplayan, özellikle pediatrik ortopedi pratiğinde kullanılan özel amaçlı bir görüntü analiz yazılımıdır. Surgical Theater ise BT ve MR verilerini üç boyutlu sanal gerçeklik ortamına taşıyarak cerrahi planlama ve anatomik oryantasyonu destekler.

4.7 Klinik Dışı İş Yükü ve Otomasyon Sistemleri

Yapay zekâ ekosisteminin önemli fakat çoğu zaman arka planda kalan bir bileşeni otomasyon araçlarıdır. AutomA, bilgisayar ve tarayıcı üzerinde tekrarlayan işlemleri otomatikleştirerek klinik ve idari iş yükünü azaltır.

Benzer otomasyon mantığı, IFTTT aracılığıyla mobil cihazlar ve bulut servisleri üzerinde de uygulanabilir. Bu sistemler öğrenen yapay zekâlar değildir; ancak zaman yönetimi açısından ciddi verimlilik sağlar.

4.8 Model Geliştirme ve Altyapı Araçları

Kendi verisiyle çalışmak isteyen kullanıcılar için görüntü işleme ve modelleme kütüphaneleri devreye girer. YOLO, Python ortamı içinde kullanılan ve özellikle nesne tespiti alanında yüksek hız sunan bir kütüphanedir. YOLO, tek başına bir klinik araç değil; yapay zekâ modellerinin geliştirildiği altyapının bir parçasıdır.

Bu sürecin daha da sadeleştirilmiş hâli ise AutoML yaklaşımıdır. AutoML, veri ön işleme, model seçimi ve hiperparametre ayarlama gibi adımları büyük ölçüde otomatikleştirerek, kullanıcıların daha az teknik bilgiyle model geliştirmesine olanak tanır. Ancak AutoML, klinik muhakemenin yerini tutmaz; yalnızca model geliştirme eşiğini düşürür.

4.9 Genel Değerlendirme

Ortopedi ve travmatolojide yapay zekâ, tek bir yazılım ya da tek bir klinik çözüm değildir. Literatür taramasından yazım sürecine, değerlendirmeden klinik görüntü analizine ve otomasyona uzanan çok katmanlı bir ekosistemdir. Bu ekosistemde yapay zekâ, karar verici değil; hızlandırıcı, hatırlatıcı ve düzenleyici bir rol üstlenir. En kritik nokta, her aracın ne yaptığı kadar ne yapmadığının da doğru anlaşılmasıdır.

4.9.1 Yapay Zekâda Halüsinasyon Kavramı

Yapay zekâ sistemlerinde “halüsinasyon” terimi, modelin gerçeğe son derece benzeyen ancak gerçek dışı, uydurma veya bağlamdan kopuk çıktılar üretmesini ifade eder. Bu durum, yapay zekânın bilgiyi “anladığı” için değil; daha önce gördüğü veri örüntülerine istatistiksel olarak benzeyen ifadeleri üretmesi nedeniyle ortaya çıkar. Özellikle büyük dil modelleri, eksik ya da belirsiz bilgiyle karşılaştıklarında, boşluğu sessizce doldurma eğilimindedir. Klinik ve akademik bağlamda bu durum; var olmayan yayınların gerçekmiş gibi sunulması, yanlış referans eşleştirmeleri veya görüntüde bulunmayan bir patolojinin varmış gibi tarif edilmesi şeklinde karşımıza çıkabilir. Halüsinasyon, sistemin hata verdiğini açıkça belirtmemesi nedeniyle tehlikelidir; çünkü çıktı çoğu zaman ikna edici bir doğruluk hissi yaratır. Bu nedenle yapay zekâdan üretilen her bilgi, özellikle klinik karar süreçlerinde, doğrulanması gereken bir öneri olarak ele alınmalı; nihai yorum ve sorumluluk her zaman hekimde kalmalıdır.

4.9.2 Halüsinasyon Tipleri ve Hekimin Vazgeçilmez Rolü

Yapay zekâ sistemlerinde görülen halüsinasyonlar tek tip değildir ve klinik açıdan farklı risk düzeyleri taşır. Metinsel halüsinasyon, var olmayan yayınların, kılavuzların veya istatistiklerin gerçekmiş gibi sunulması şeklinde ortaya çıkar ve akademik üretimde yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Görsel halüsinasyon, radyografi, BT veya MR görüntülerinde mevcut olmayan bir patolojinin varmış gibi tarif edilmesi ya da mevcut bir bulgunun yanlış yorumlanmasıdır ve doğrudan hasta güvenliğini etkileyebilir. Bağlamsal halüsinasyon ise doğru bilgilerin yanlış klinik bağlamda birleştirilmesiyle oluşur; örneğin pediatrik bir olgunun erişkin algoritmalarıyla yorumlanması bu gruba girer. Tüm bu durumlar, yapay zekânın bilgiyi “anlamadığı”, yalnızca örüntüleri istatistiksel olarak eşleştirdiği gerçeğini ortaya koyar. Hekimin rolü tam da bu noktada belirleyicidir: Klinik deneyim, bağlam bilgisi, hasta ile kurulan ilişki ve sonuçların sorumluluğunu üstlenme yetisi, yapay zekâ tarafından taklit edilemez. Bu nedenle yapay zekâ klinikte karar verici değil; ancak hekimin dikkatini yönlendiren, seçenekleri hatırlatan ve süreci hızlandıran bir yardımcıdır. Halüsinasyon riski, insan denetimini ortadan kaldırmak için değil; insan muhakemesini vazgeçilmez kılan temel gerekçelerden biri olarak görülmelidir.

5. Sonuç

Yapay zekâ, ortopedi ve travmatolojide bilgiye erişimi hızlandıran, akademik üretimi kolaylaştıran ve belirli klinik alanlarda farkındalığı artıran güçlü bir araç seti sunmaktadır. Ancak bu teknolojiler ne bağımsız karar vericilerdir ne de klinik muhakemenin yerini alabilecek yapılardır. Halüsinasyon, bağlam hatası ve veri yanlılığı gibi temel sınırlılıklar; yapay zekânın ancak insan denetimi altında anlamlı ve güvenli olabileceğini açıkça göstermektedir. Hekimin klinik deneyimi, bağlam bilgisi, etik sorumluluğu ve sonuçların hesabını üstlenme yetisi, yapay zekâ tarafından ikame edilemez. Bu nedenle yapay zekânın ortopedideki asıl değeri, doktorun yerini almakta değil; onun karar süreçlerini destekleyen, hızlandıran ve düzenleyen bir yardımcı rol üstlenmesindedir. Gelecekte klinik pratiği şekillendirecek olan şey, yapay zekâ ile hekimin rekabeti değil; doğru sınırlar içinde kurulmuş bir iş birliği olacaktır.

6. Editöryal Kapanış ve Teşekkür

Bu bölüm, ortopedi ve travmatoloji alanında yapay zekânın mevcut kullanım alanlarını, sınırlılıklarını ve geleceğe yönelik potansiyelini bütüncül bir çerçevede ele alma amacıyla hazırlanmıştır. Yapay zekânın hızla değişen doğası göz önüne alındığında, bu metnin tamamlanmış bir son noktadan ziyade, güncellenmeye açık bir referans çerçevesi olarak değerlendirilmesi daha doğru olacaktır. Klinik pratiğin merkezinde hâlâ insan muhakemesinin yer aldığı gerçeğiyle birlikte, yapay zekânın doğru sınırlar içinde kullanıldığında hekimlik pratiğini güçlendiren bir araç olabileceği vurgulanmaya çalışılmıştır.

Bu kitabın ortaya çıkmasında, tıp ve yapay zekâ kesişiminde disiplinler arası düşünceyi teşvik eden, güncel bilgiyi erişilebilir ve eleştirel bir bakışla sunmayı hedefleyen Next Medical Intelligence Group’un vizyonu ve editöryal desteği belirleyici olmuştur. Bu yaklaşım, yapay zekâ gibi dinamik bir alanın yalnızca teknolojik değil; klinik, etik ve metodolojik boyutlarıyla birlikte ele alınabilmesini mümkün kılmıştır.

Bu vesileyle, bilimsel üretimde eleştirel düşünceyi önceleyen ve hekim merkezli bir yapay zekâ anlayışını destekleyen Next Medical Intelligence Group’a teşekkür ederiz. Bu çalışmanın, klinisyenler için yol gösterici bir kaynak olmasının yanı sıra, yapay zekânın tıpta nasıl ve hangi sınırlar içinde kullanılabileceğine dair sağlıklı bir tartışma zemini oluşturması temennisiyle.

Kaynakça

1. Nilsson NJ. The Quest for Artificial Intelligence. Cambridge University Press; 2010.
2. Russell S, Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. Pearson; 2021.
3. Topol EJ. Deep Medicine. Basic Books; 2019.
4. McCorduck P. Machines Who Think. A K Peters; 2004.
5. Bender EM et al. Proc ACM FAccT. 2021.
6. TOTBİD. Ortopedi ve Travmatolojide Yapay Zekâ. TOTBİD Dergisi; 2024.
7. LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Nature. 2015;521:436–444.
8. Silver D et al. Nature. 2016;529:484–489.
9. Mnih V et al. Nature. 2015;518:529–533.
10. Sutton RS, Barto AG. Reinforcement Learning. MIT Press; 2018.
11. MacCormick J. Geleceği Değiştiren Dokuz Algoritma. TÜBİTAK; 2018.
12. Collins GS et al. Ann Intern Med. 2015;162:55–63.
13. Wolff RF et al. Ann Intern Med. 2019;170:51–58.