The role of artificial intelligence in orthopedic surgery: Current applications and future perspectives—A systematic review of the literature

Abstract

Objective: This systematic review aimed to evaluate the current applications, clinical outcomes, and limitations of artificial intelligence (AI) in orthopedic surgery across diagnostics, pre-surgical planning, robotic-assisted interventions, and postoperative care. Methods: A comprehensive search across PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar (2018–2025) identified 125 studies, of which 47 met inclusion criteria. Results: AI-based imaging tools demonstrated high diagnostic accuracy, with some models achieving sensitivities up to 98.2% and area under the curve (AUC) values exceeding 0.95 in fracture detection and musculoskeletal anomaly identification. In pre-surgical planning, AI-driven 3D modeling improved implant conformity (acetabular cup 90.9% vs. 72.2%; femoral stem 87.3% vs. 66.7%) and enhanced surgical risk prediction (AUC > 0.85 for complications). Robotic-assisted surgeries incorporating AI-guided planning improved implant alignment and procedural consistency, although long-term functional outcomes remained inconclusive. In the postoperative setting, 17 of 18 trials using wearable or app-based interventions reported improved functional recovery, patient satisfaction, and adherence. Conclusion: AI is playing an increasingly important role in orthopedic surgery, offering promising improvements in diagnostic accuracy, surgical precision, and rehabilitation support. However, challenges remain regarding external validation, algorithmic bias, and regulatory frameworks. Objetivo: Esta revisión sistemática tuvo como objetivo evaluar las aplicaciones actuales, los resultados clínicos y las limitaciones de la inteligencia artificial (IA) en la cirugía ortopédica en las áreas de diagnóstico, planificación prequirúrgica, intervenciones asistidas por robots y cuidados postoperatorios. Métodos: Se realizó una búsqueda exhaustiva en PubMed, Scopus, Web of Science y Google Scholar (2018–2025), que identificó 125 estudios, de los cuales 47 cumplieron los criterios de inclusión. Resultados: Las herramientas de diagnóstico por imagen basadas en IA demostraron una alta precisión diagnóstica, con algunos modelos que alcanzaron sensibilidades de hasta el 98,2% y valores de área bajo la curva (AUC) superiores a 0,95 en la detección de fracturas y la identificación de anomalías musculoesqueléticas. En la planificación prequirúrgica, la modelización 3D impulsada por IA mejoró la conformidad de los implantes (copa acetabular 90,9% vs. 72,2%; vástago femoral 87,3% vs. 66,7%) y reforzó la predicción de riesgos quirúrgicos (AUC > 0,85 para complicaciones). Las cirugías asistidas por robots que incorporaron planificación guiada por IA mejoraron la alineación de los implantes y la consistencia de los procedimientos, aunque los resultados funcionales a largo plazo fueron inconclusos. En el contexto postoperatorio, 17 de 18 ensayos que utilizaron dispositivos portátiles o aplicaciones móviles informaron una mejor recuperación funcional, mayor satisfacción del paciente y mejor adherencia. Conclusión: La IA está desempeñando un papel cada vez más importante en la cirugía ortopédica, ofreciendo mejoras prometedoras en precisión diagnóstica, exactitud quirúrgica y apoyo en la rehabilitación. No obstante, persisten desafíos en torno a la validación externa, el sesgo algorítmico y los marcos regulatorios.

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