Cerrahi Robotik ve Yapay Zeka: 2025-2026'da Neyi Başardık, Neyi Henüz Başaramadık

Cerrahi robotik, yirmi yılı aşkın süredir büyük ölçüde tek bir oyuncunun gölgesinde gelişti. Ancak 2024-2025 dönemi, bu tablonun birkaç açıdan birden değiştiği bir kırılma noktası oldu: yeni nesil platformlar düzenleyici onay aldı, on yıllardır eksik olan dokunsal geri besleme nihayet ürünleşti, bilgisayarlı görü ameliyathaneye sızmaya başladı ve otonom cerrahi laboratuvarda ilk kez "öğrenilmiş ve cerrah komutuyla düzeltilebilir" bir cerrahi fazı tamamladı. Bu yazı, abartısız bir çerçeveyle neyin kanıtlandığını ve neyin henüz kanıtlanmadığını ayırarak güncel kanıt durumunu özetler. Çelişen veriler tek bir kaynağı "kesin" ilan etmeden yan yana sunulur.

Rekabet tablosu değişti: Üç yeni platform sahnede

Sektörün en kritik haberi klinik değil, yapısaldır: Intuitive'in çoklu-port pazarındaki yaklaşık yirmi yıllık fiili tekeli kırıldı. Medtronic Hugo RAS sistemi, 3 Aralık 2025'te ABD'de üroloji işlemleri (prostatektomi, nefrektomi, sistektomi — yılda yaklaşık 230.000 ameliyatlık bir pazar) için FDA onayı aldı. Onayın dayanağı olan Expand URO çalışması, ABD'de çoklu-port robotik üroloji için tamamlanmış en büyük IDE çalışması olarak sunuldu (n=137: 55 prostatektomi, 29 sistektomi, 53 nefrektomi). Prostatektomi kolunda Grade ≥3 komplikasyon oranı %3,7 (%95 GA 0,5-12,7; P=0,0006) olarak bildirildi ve %20'lik performans hedefinin belirgin biçimde altında kaldı. Çalışmadaki iki ölüm, bağımsız izleme komitesince sistemle ilişkisiz bulundu.

Aynı dönemde CMR Surgical Versius Plus, Aralık 2025'te kolesistektomi endikasyonuyla 510(k) onayı aldı; modüler tasarımı ve düşük maliyeti (~1-1,5 milyon dolar) ile "her hastaneye robot" eğilimini güçlendiren bir hamle olarak değerlendiriliyor. Bu iki rakibin yanında, Intuitive'in kendi amiral gemisi da Vinci 5 14 Mart 2024'te FDA onayı aldı ve robotik cerrahiye ilk entegre kuvvet geri bildirimini (Force Feedback) getirerek dokunsal geri besleme boşluğunu kapatma iddiasını ortaya koydu.

Kuvvet geri bildirimi: Ölçülen kazanç gerçek, klinik kazanç henüz değil

Robotik cerrahinin uzun süredir bilinen zayıflığı, cerrahın dokuya ne kadar kuvvet uyguladığını "hissedememesiydi". Da Vinci 5'in tanıttığı kuvvet geri bildirimi bu açığı hedefliyor. Preklinik verilerde dokuya uygulanan kuvvette her deneyim düzeyinde %43'e varan azalma bildirildi. Bağımsız bir tek-kör randomize preklinik çalışmada (Servais ve ark., Surgical Endoscopy 2024; n=29 acemi cerrah) kuvvet geri bildirimi ile ortalama uygulanan kuvvet 1,96 N'a karşı 2,53 N (p=0,005), ortalama hata 0,44'e karşı 0,88 (p=0,012) düzeyinde anlamlı düştü; sütür kopması ve doku travması skorları da anlamlı biçimde iyileşti.

Ancak burada dürüst olmak gerekir: laboratuvar kuvvet metriğindeki iyileşme, sert klinik sonuçta üstünlük anlamına gelmiyor. Da Vinci 5'in ilk hakemli klinik pilotunda (Rashidi ve ark., The American Journal of Surgery 2025; 68 kolektomi, tek deneyimli cerrah, retrospektif) bağırsak fonksiyonuna dönüş ortalama 0,8 gündü ve kuvvet geri bildirimi ile anlamlı fark görülmedi (p=0,12). Yani iki kanıt yan yana durduğunda tablo şudur: kuvvet azalması güçlü ve tekrarlanabilir bir bulgu, ancak bunun komplikasyon veya iyileşme avantajına dönüştüğü henüz gösterilmedi. Tek-merkez, tek-cerrah ve retrospektif tasarım bu pilotun kanıt düzeyini düşürüyor; sonucu netleştirecek prospektif randomize çalışmalar (ör. ClinicalTrials.gov NCT07247175) henüz kayıt aşamasında.

Otonom cerrahi: Laboratuvarda büyük sıçrama, insanda sıfır

2025'in en dikkat çekici bilimsel olayı SRT-H (Surgical Robot Transformer–Hierarchy) çalışmasıydı (Kim ve ark., Science Robotics, Temmuz 2025). Sistem, dil-koşullu hiyerarşik taklit öğrenmesi kullanıyor: yüksek seviyeli bir planlayıcı dil uzayında görev ve düzeltme talimatları üretirken, düşük seviyeli bir politika hareket yörüngesini çiziyor. Ex vivo kolesistektomide 8 farklı safra kesesinde, insan müdahalesi olmadan %100 başarı elde edildi ve robot, cerrahın "biraz sola al" gibi sözlü komutlarına gerçek zamanlı uyum gösterdi. Önemli olan tek bir hareketin değil, uzun-ufuklu ve çok-adımlı bir cerrahi fazın ilk kez öğrenilmiş ve düzeltilebilir biçimde tamamlanmasıdır.

Bu, 2022'deki STAR (bağırsak anastomozunda gözetimli otonomi) çizgisinin doğal evrimidir: "önceden programlanmış tek görev"den "öğrenilmiş, düzeltilebilir çok-adımlı faz"a geçiş. Ancak sınır nettir ve abartılmamalıdır: çalışma domuz dokusu üzerinde ve ex vivo yapılmıştır. Canlı, perfüze dokunun kanaması, solunum hareketi ve gerçek anatomik varyasyon test edilmemiştir; in vivo veya insan ortamına geçiş henüz yoktur.

Sahanın bütününe bakıldığında otonominin hâlâ ne kadar erken olduğu görülür. Mount Sinai ekibinin sistematik derlemesi (Lee ve ark., npj Digital Medicine 2024), 2015-2023 arasında FDA onaylı 49 cerrahi robotu LASR (0-5) ölçeğiyle sınıfladı:

Yani onaylı robotların büyük çoğunluğu hâlâ cerrahın sürekli kontrolünde çalışan "yardımcı" düzeyindedir; yalnızca iki robot FDA dosyasında resmî makine öğrenmesi beyan etmiş, sistemlerin yalnızca %39'u klinik test verisi içermiştir. Tam otonom hiçbir cerrahi robot bulunmamaktadır.

Bilgisayarlı görü: Yüksek teknik doğruluk, sınırlı gerçek zamanlı kullanım

Ameliyathanede yapay zekanın ikinci ayağı bilgisayarlı görüdür: cerrahi fazı, anatomik yapıları ve enstrümanları gerçek zamanlı tanıma. Teknik doğruluk etkileyicidir — sistematik derlemelerde faz tanıma doğruluğu %81-93,2; anatomik yapı tanıma %71,4-98,1 aralığında bildirilmektedir (Paracchini ve ark., AOGS 2025). Güvenlik uygulamalarına örnek olarak, laparoskopik kolesistektomide güvenli ve güvensiz diseksiyon bölgelerini işaretleyerek safra yolu yaralanmasını önlemeyi amaçlayan "Go/No-Go" karar-destek modelleri geliştirilmektedir.

Buradaki dürüstlük noktası, doğruluk sayılarının tek başına gerçek dünyada kullanıma hazır olmak anlamına gelmemesidir. Bir kapsam derlemesinde 490 makale tarandı, 113'ü dahil edildi ve yalnızca %12'si (13 çalışma) gerçek zamanlı ameliyat-içi entegrasyonu değerlendirmişti; geri kalanı retrospektif fizibilite çalışmasıydı (Art Int Surg 2025). Daha da çarpıcısı, raporlama kalitesini inceleyen geniş bir sistematik derlemede (Carstens ve ark., medRxiv 2025 — 188 çalışma; hakemli yayın öncesi preprint olarak etiketlenmelidir) çalışmaların çoğunun küçük, tek-merkez ve sıklıkla aynı kolesistektomi veri setine bağımlı olduğu, dış veri seti testinin sınırlı kaldığı ve klinik translasyonun yalnızca 11 çalışmada ele alındığı görüldü. Kısaca: laboratuvar doğruluğu yüksek, klinik geçiş hâlâ erken.

Düzenleme ve sistematik riskler

FDA, Ocak 2025'te yapay zeka destekli cihaz yazılımı için taslak kılavuz yayımlayarak şeffaflık, model girdi-çıktısı, performans ve önyargı beyanı ile "önceden belirlenmiş değişiklik kontrol planı" çizgisini öne çıkardı. Bu, sürekli öğrenen sistemlerin onay sonrası nasıl güncelleneceği sorusuna yanıt arayan önemli bir adımdır. Yine de teknolojinin önünde duran sistematik riskler dürüstçe sıralanmalıdır:

Dağılım kayması ve atipik anatomi: Taklit öğrenmesiyle eğitilen sistemler, eğitim verisinde az temsil edilen ender senaryolarda veya anormal anatomide genelleme yapamayabilir; "normal anatomide çalışan" bir sistem, atipik vakada bir güvenlik açığıdır. Otomasyon yanlılığı: Cerrahın yapay zekaya aşırı güvenmesi klinik muhakemeyi zayıflatabilir. Veri yanlılığı ve eşitsizlik: Dengesiz eğitim verisi demografik sonuç farklarını büyütebilir; yüksek maliyetli platformlar bakımı varlıklı merkezlerde yoğunlaştırabilir. Yayın yanlılığı: Pozitif sonuçlu, endüstri sponsorlu preklinik veriler baskınken bağımsız randomize çalışmalar azdır — bu nedenle ClinicalTrials.gov ve PROSPERO kayıtlarının izlenmesi gerekir. Sorumluluk boşluğu: Tam otonom bir sistemde zarar oluşursa sorumluluğun kimde olduğu hukuken belirsizdir; sınıflandırma ve düzenleme, teknolojik ilerlemenin gerisindedir.

Sonuç

2025-2026 cerrahi robotikte yapay zeka için gerçek bir ivme dönemidir, ancak ivmeyi sonuçtan ayırmak şarttır. Kanıtlananlar somuttur: yeni platformlar (Hugo, Versius Plus) düzenleyici güvenlik ve etkinlik eşiklerini aştı ve Intuitive'in tekelini kırdı; kuvvet geri bildirimi dokuya uygulanan kuvveti ölçülebilir biçimde azalttı; otonom bir sistem laboratuvarda bir cerrahi fazı yüksek başarıyla ve düzeltilebilir biçimde tamamladı; bilgisayarlı görü tanıma görevlerinde yüksek teknik doğruluğa ulaştı. Henüz kanıtlanmayanlar ise eşit derecede önemlidir: kuvvet geri bildiriminin sert klinik faydası gösterilmedi (dV5 pilotunda fark yok, p=0,12); otonomi insan üzerinde test edilmedi; bilgisayarlı görünün gerçek zamanlı klinik entegrasyonu çok sınırlıdır (~%12) ve dış validasyonu zayıftır. En dengeli okuma, yapay zekanın bugün cerrahın muhakemesini değiştirmek değil güçlendirmek için olgunlaştığıdır. İlerleme gerçek, beklenti yönetimi ise zorunludur; çünkü cerrahi, hatanın bedelinin en yüksek olduğu alanlardan biridir.