The Ulutas Medical Journal · ISSN 2149-0430 (basılı), 2149-388X (çevrimiçi) · https://www.ulutasmedicaljournal.com/?mno=313134
Editöryal · Açık erişim
Nöroşirürjide Yapay Zeka Uygulamaları
Başlık, özet ve tam metin makine çevirisidir. İngilizce aslı
- Department of Neurosurgery, Istanbul Health and Technology University, Istanbul, Turkey ROR
Özet
Son on yılda, yapay zeka sürekli olarak nörosurgical uygulamasını değiştirmeye başladı. Bir zamanlar futuristik görünüyordu şimdi daha doğru tümör tanısına yardımcı oldu, emin cerrahi planlama ve gerçek zamanlı intraoperatif rehberlik. Bu inceleme, nörosurgery'deki mevcut yapay zeka uygulamalarının durumunu inceler, kanıtlanmış avantajları vurgular, kalan kısıtlamalar ve güvenli rutin entegrasyon için gerekli adımları inceler. 2020 ve 2025 arasında büyük veritabanlarında yayınlanan çalışmalar analiz edildi. Clear avantajları daha hızlı görüntü analizi, gelişmiş sonuç tahmini ve cerrahi hassasiyetleri içerir. Ancak, veri gizliliği, algoritmak önyargı ile ilgili sorunlar ve birçok modelin “kara-box” doğası devam ediyor. Bu konulara hitap etmek, bu teknolojilerin klinik uygulamada ne kadar yaygın olarak kabul edildiğini belirleyecektir.
Anahtar kelimeler
Tam metin
Tam metnin makine çevirisidir; yayımlanmış asıl sürüm İngilizce metindir. İngilizce aslı
Giriş Giriş
Yapay zeka (AI)systemsare, ilk teşhis ve cerrahiden intraoperatif navigasyona ve postoperatif izlemeye kadar çoklu nörosurgical bakımına entegre edilmiştir. (1, 2). Makine öğrenme algoritmaları hızla MRG analiz eder, komplikasyonları tahmin eder ve derin lezyonlar için optimal trajektörler önerir. (1)Bu inceleme, nörosurgery'deki yapay zekanın en alakalı ve iyi eşdeğer uygulamalarının güncel bir genel bakışını sunar, pratik klinik etki üzerine vurgu yaparak. (3, 4).
Malzemeler ve Yöntemler
Ocak 2020-Aralık 2025 tarihleri arasında PubMed, Scopus ve Bilim Web'de hedeflenen bir literatür arama yapıldı. “makal öğrenme”, “artificial intelligence”, “deep learning” ve “neurosurgery” terimlerinin kombinasyonları “intraoperatif navigasyon”, “görüntü segmentasyonu” ve “robotik yardım” gibi özel anahtar kelimelerle birlikte kullanılmıştır. Sadece İngilizce orijinal makaleler, sistematik yorumları ve dış doğrulama veya gerçek dünya uygulamaları ile vaka serisi dahil edildi. Tarih bağlamı için gerekli olduğunda eski dönüm belgeleri belirtildi. (4).
Sonuçlar Sonuçlar Sonuçlar Sonuçlar
Preoperatif Teşhis ve Cerrahi Planlamada AI: Derin öğrenme modelleri, özellikle de geleneksel sinir ağları, şimdi beyin tümörlerinin hızlı ve tutarlı segmentasyonu, peritumoral edema ve kritik beyaz madde yolları sağlar. Bu otomasyon preoperatif planlama süresini azaltır (1, 2)Predictive modelleri, görüntüleme ve klinik verileri entegre eden modeller, tümör notunun, moleküler alttipin ve postoperatif nöbet riski riskini geliştirir (5)Özel sanal-reality simülasyon platformları karmaşık ve eloquent-area tümörleri için rutin hale geldi, intraoperatif sürprizleri en aza indirmeye yardımcı oldu. (1).
Intraoperatif Yardım ve Execution Augmented-reality systems overlay üç boyutlu rezasyonlar doğrudan mikroskop veya ekoskop yoluyla cerrahi alana doğru yapılır, bozuk veya yeniden çalıştırılan alanlarda değerli anatomik rehberlik sağlar. (2, 6)Yapay zeka ile donatılmış Robotik platformlar derin uyarı ve stereotactic biyopsiesanslarda sub-millimeter doğruluk elde eder. (3)Raman spektroskopi veya floresans verileri kullanarak gerçek zamanlı doku karakterizasyonu reksiyon marjlarını belirlemeye yardımcı olur ve seçilmiş durumlarda güvenli tümör çıkarılmasının boyutunu artırmak için gösterilmiştir. (5).
Postoperatif Bakım ve Outcome Prediction: hayati işaretleri analiz eden sürekli izleme modelleri, intrakraniyal baskı ve erken görüntüleme değişiklikleri ameliyat sonrası hemorrhage veya hidroseps saatlerini bozulmadan önce tespit edebilir. (4, 7)Uzun vadeli tahmin algoritmaları, epilepsi cerrahisi veya fonksiyonel iyileşmeden sonra bireysel rehabilitasyon planlamasını ve nöbet recurrence riskini epilepsi cerrahisi veya fonksiyonel kurtarmayı destekler (3).
Tartışma Tartışma Tartışma
Yapay zeka birçok zaman alıcı görevi otomatikleştirmiştir ve görüntüleme analizi ve cerrahi planlamada inter-observer variability in display analysis and cerrahi planlama. İş akışı verimliliği birçok merkezde gelişmiştir (1, 2)Bununla birlikte, çoğu algoritmalar hala farklı popülasyonlar ve kaynak sınırlı ayarlarda genellenebilirlik konusunda endişeler yetiştiriyor. (6). "kara-box" sorunu klinik güven için önemli bir engel olmaya devam ediyor; karar verme süreçlerini açıklayan yapay zeka modelleri bu nedenle önemlidir. (3, 6)Data gizliliği, düzenleyici onay ve net kurumsal sorumluluk çerçeveleri de ele alınmalıdır. Veri bilim adamları, nörosurgeonlar ve etikçiler arasındaki disiplinler arası işbirliği sorumlu uygulama için kritik olacaktır. (7).
Sonuçlar
Yapay zeka zaten nörosurgical tanı, planlama, intraoperatif rehberlik ve postoperatif bakımda ölçülebilir iyileştirmeler sağlamaktadır. (1, 2)Yaygın kabul, klinik yargının merkezi rolünü koruyan titiz klinik doğrulama, şeffaflık ve düşünceli entegrasyon gerektirecektir. (5). Gelişmiş ve uygulanabilir bir şekilde uygulandığında, teknolojiler güvenlik geliştirmek ve nörosurgical prosedürlere maruz kalan hastalar için kişiselleştirebilme potansiyeline sahiptir. (3, 6).
Beyanlar
- Yazar katkıları (CRediT)
- Tüm yazarlar 14 CRediT rolünün tamamına eşit katkıda bulunmuştur (Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing – original draft, Writing – review & editing).
- Fon desteği
-
Funding information was not reported in the published version of this article.
- Çıkar çatışması
- A conflict of interest statement was not reported in the published version of this article.
- Etik kurul onayı
- Ethics committee approval was not required for this article, as it is based on previously published literature and does not involve human participants, patient data or animals.
- Veri erişilebilirliği
- Data sharing is not applicable to this article as no new data were created or analysed in this study.
Kaynaklar (7)
7 kaynağın 6 tanesi DOI bağlantılı.
- Windermere SA, Shah S, Hey G, et al. Applications of artificial intelligence in neurosurgery for improving outcomes through diagnostics, predictive tools, and resident education. World Neurosurg. 2025;185:381-393. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Tangsrivimol JA, Hameed NUF, Abdi H, et al. Artificial intelligence in neurosurgery: a state-of-the-art review from past to future. Diagnostics (Basel). 2023;13(14):2429. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Reyes JS, Lohia VN, Almeida T, et al. Artificial intelligence in neurosurgery: a systematic review of 3 1-31fdgdff Artificial Intelligence in Neurosurgery Atilla YILMAZ applications, model comparisons, and ethical implications. Neurosurg Rev. 2025;48:145-158. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Senders JT, Zaki MM, Karhade AV, et al. Natural and artificial intelligence in neurosurgery: a systematic review. Neurosurgery. 2018;83(2):181-192. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Piñera-Castro HJ, Borges-García C, et al. Applications of artificial intelligence in neurosurgical education: a scoping review. Egypt J Neurol Psychiatry Neurosurg. 2025;61:83. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Patel T, Millis RM, et al. A narrative review on artificial intelligence in neurosurgery: ethical challenges and implementation considerations. Ann Med Surg (Lond). 2025;87(12):8654-8663. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- D’Amico RS, et al. Artificial intelligence applications in neurosurgery: current state and future directions. J Neurosurg. 2024 (in press). PubMed Google Scholar
Tam metni okuyun
PDF'yi burada aç
PDF yükleniyor…
PDF burada görünmezse yukarıdaki indirme düğmesini kullanın.
Bu makaleye nasıl atıf yapılır
Yilmaz A. The Applications of Artificial Intelligence In Neurosurgery. Ulutas Med J. 2026;12(1):1-3. doi:10.5455/umj.20260308032014
Yilmaz, A. (2026). The Applications of Artificial Intelligence In Neurosurgery. The Ulutas Medical Journal, 12(1), 1–3. https://doi.org/10.5455/umj.20260308032014
Yilmaz, A. (2026) 'The Applications of Artificial Intelligence In Neurosurgery', The Ulutas Medical Journal, 12(1), pp. 1–3. doi: 10.5455/umj.20260308032014.