Özet (Abstract)
Amaç: Bu çalışmanın amacı, robotik cerrahi sistemlerinde yapay zekâ (YZ) entegrasyonunun cerrahi başarı oranları, komplikasyonlar ve operasyon süresi üzerindeki etkisini değerlendirmektir.
Gereç ve Yöntem: Bu kesitsel çalışma, 2023–2025 yılları arasında üçüncü basamak bir hastanede gerçekleştirildi. Toplam 120 hasta çalışmaya dahil edildi. Hastalar, YZ destekli robotik cerrahi uygulanan grup (n=60) ve standart robotik cerrahi uygulanan grup (n=60) olarak ikiye ayrıldı. Cerrahi başarı oranı, komplikasyon sıklığı, operasyon süresi ve hastanede yatış süresi analiz edildi.
Bulgular: YZ destekli robotik cerrahi grubunda başarı oranı anlamlı derecede daha yüksek bulundu (%95 vs %86, p<0.05). Operasyon süresi daha kısa, komplikasyon oranı ise daha düşük saptandı. Hastanede yatış süresi YZ grubunda ortalama 2.1±0.8 gün iken, kontrol grubunda 3.4±1.2 gün olarak belirlendi.
Sonuç: Yapay zekâ entegrasyonu, robotik cerrahi sonuçlarını iyileştirmekte ve hasta güvenliğini artırmaktadır. Bu teknolojinin yaygınlaşması, cerrahi pratiğin geleceğinde önemli bir rol oynayacaktır.
Anahtar Kelimeler: Robotik cerrahi, yapay zekâ, cerrahi başarı, minimal invaziv cerrahi, sağlık teknolojileri
Giriş (Introduction)
Son yıllarda cerrahi alanında teknolojik gelişmeler hız kazanmış ve robotik cerrahi sistemleri modern tıbbın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Robotik cerrahi, minimal invaziv yaklaşım sağlayarak daha az komplikasyon, daha kısa iyileşme süresi ve daha yüksek cerrahi hassasiyet sunmaktadır.
Bununla birlikte, yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin robotik cerrahi sistemlerine entegrasyonu, cerrahların karar verme süreçlerini destekleyerek operasyonların güvenliğini ve etkinliğini artırmayı amaçlamaktadır. YZ; görüntü işleme, gerçek zamanlı veri analizi ve öngörücü algoritmalar aracılığıyla cerrahi süreçleri optimize edebilmektedir.
Bu çalışmanın amacı, YZ destekli robotik cerrahi ile standart robotik cerrahi sonuçlarını karşılaştırmak ve cerrahi başarı üzerindeki etkisini incelemektir.
Gereç ve Yöntem (Methods)
Çalışma Tasarımı ve Popülasyonu:
Bu çalışma, retrospektif kesitsel bir araştırma olarak planlanmıştır. 2023–2025 yılları arasında robotik cerrahi uygulanan 120 hasta çalışmaya dahil edilmiştir.
Gruplar:
* Grup 1: YZ destekli robotik cerrahi (n=60)
* Grup 2: Standart robotik cerrahi (n=60)
Dahil Etme Kriterleri:
* 18 yaş üstü hastalar
* Elektif cerrahi geçirenler
Dışlama Kriterleri:
* Acil cerrahi vakalar
* Eksik veri bulunan hastalar
Değerlendirilen Parametreler:
* Cerrahi başarı oranı
* Operasyon süresi (dakika)
* İntraoperatif ve postoperatif komplikasyonlar
* Hastanede yatış süresi (gün)
İstatistiksel Analiz:
Veriler SPSS 26.0 programı kullanılarak analiz edilmiştir. Nicel veriler ortalama ± standart sapma olarak ifade edilmiştir. p<0.05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir.
Bulgular (Results)
YZ destekli robotik cerrahi grubunda cerrahi başarı oranı %95 olarak saptanırken, standart robotik cerrahi grubunda bu oran %86 olarak bulunmuştur (p<0.05).
* Ortalama operasyon süresi:
* YZ grubu: 95±20 dakika
* Kontrol grubu: 120±25 dakika
* Komplikasyon oranı:
* YZ grubu: %8
* Kontrol grubu: %18
* Hastanede yatış süresi:
* YZ grubu: 2.1±0.8 gün
* Kontrol grubu: 3.4±1.2 gün
Sonuçlar, YZ entegrasyonunun cerrahi performansı artırdığını göstermektedir.
Tartışma (Discussion)
Bu çalışmada elde edilen bulgular, yapay zekâ destekli robotik cerrahinin daha yüksek başarı oranı ve daha düşük komplikasyon riski ile ilişkili olduğunu ortaya koymaktadır.
YZ sistemleri, cerrahi sırasında anatomik yapıların daha iyi tanımlanmasını sağlayarak hata oranını azaltmaktadır. Ayrıca cerrahın karar verme sürecini destekleyerek operasyon süresini kısaltmaktadır.
Literatürdeki benzer çalışmalar da YZ entegrasyonunun cerrahi sonuçları iyileştirdiğini göstermektedir. Özellikle görüntü analizi ve gerçek zamanlı rehberlik sağlayan algoritmalar, cerrahinin doğruluğunu artırmaktadır.
Sınırlılıklar:
* Tek merkezli çalışma olması
* Örneklem büyüklüğünün sınırlı olması
* Uzun dönem sonuçların değerlendirilmemesi
Sonuç (Conclusion)
Yapay zekâ entegrasyonu, robotik cerrahi uygulamalarında önemli avantajlar sağlamaktadır. Cerrahi başarı oranlarını artırmakta, komplikasyonları azaltmakta ve hastanede yatış süresini kısaltmaktadır. Gelecekte YZ destekli sistemlerin daha yaygın kullanımı ile cerrahi uygulamalarda yeni bir dönem başlayacaktır.
Kaynaklar (References)
1. Hashimoto DA, et al. (2018). Artificial intelligence in surgery. Annals of Surgery, 268(1):70–76.
2. Topol EJ. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1):44–56.
3. Yang GZ, et al. (2017). Medical robotics—Regulatory, ethical, and legal considerations. Science Robotics, 2(4):eaam8638.
4. Shademan A, et al. (2016). Supervised autonomous robotic soft tissue surgery. Science Translational Medicine, 8(337):337ra64.
5. Esteva A, et al. (2019). A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 25(1):24–29.
6. Marescaux J, et al. (2001). Transatlantic robot-assisted telesurgery. Nature, 413:379–380.