Yapay zekâ uygulamaları, günlük hayatımızda birçok alanda kullanılmaya başlamıştır. Derin öğrenme tekniklerinden biri olan konvolüsyonel sinir ağları görüntü tanıma ve değerlendirme yetenekleri ile tıbbi verilerin değerlendirilmesinde gelecek vadetmektedir. Aynı zamanda insan gücünün analiz kapasitesini aşan büyüklükte veri tabanlarını kısa süre içinde değerlendirebilme potansiyeline sahiptir. Bu yazının amacı konvolüsyonel sinir ağlarının çalışma mantığını açıklamak ve aynı zamanda total kalça artroplastisinde uygulandığı örnekleri incelemektir. Konvolüsyonel sinir ağları fikri 1959`da ortaya atılmış olsa da, bilgisayar işlem gücündeki gelişmeler sonucunda son 10 yılda büyük atılım göstermiştir. Görüntü tanıma gücü; insan müdahelesi olmadan görüntüleri sınıflandırabilmesi, büyük veri setlerini değerlendirebilmesi ile tıbbi görüntüleme alanında kullanımı yaygınlaşmıştır. Tıbbi görüntüleme alanında kullanım hedefleri; tetkik miktarını azaltmak, insan faktörü nedeniyle oluşan yanlılığın azaltılması, daha doğru tanılara ulaşmak ve maliyet-etkin sistemler geliştirmek olarak örneklendirilebilir. Total kalça artroplastisi alanında da ameliyat öncesi planlama, ameliyat sırasında ve ameliyat sonrası dönemde başarılı uygulamalar geliştirilmiştir. Ameliyat öncesi planlamada dizilimin değerlendirilmesi, asetabuler ve femoral yerleşim yerlerinin belirlenmesi, komponent büyüklüklerinin saptanması, revizyon cerrahilerinde var olan implantların marka ve modelinin belirlenmesi, ameliyat içinde femoral komponentin (bileşenin) yerleştirilmesi esnasında çekiç seslerinin değerlendirilmesi ile periprostetik kırık oluşma riskinin algılanması, ameliyat sonrası dönemde implant yerleşimlerinin ve aseptik gevşemenin saptanması, total kalça artroplastisinde konvolüsyonel sinir ağları ile çalışılan konulara örnek verilebilir. Konvolüsyonel sinir ağları ile geliştirilen algoritmalar total kalça artroplastisinin her aşamasında pratiğimizi etkileyecek çözümler sunmaktadır. Ancak rutin kullanıma girmeleri için daha geniş veri setleri ve etik problemlere neden olmaması için daha açıklanabilir modeller geliştirilmelidir.