La detección rápida y precisa de dispositivos médicos ortopédicos es fundamental para mejorar la prestación de atención médica, especialmente al mejorar la eficiencia del flujo de trabajo. A pesar de los avances en la tecnología de imágenes médicas, los modelos de detección actuales a menudo no cumplen con los requisitos únicos de detección de dispositivos ortopédicos. Para abordar esta brecha, presentamos OrthoDETR, un modelo de detección de objetos basado en Transformer diseñado y optimizado específicamente para dispositivos médicos ortopédicos. OrthoDETR es una evolución del modelo DETR (Detection Transformer), con varias modificaciones clave para servir mejor a las aplicaciones ortopédicas. Reemplazamos la columna vertebral ResNet con el MLP-Mixer, mejoramos el mecanismo de autoatención multi-cabeza y refinamos la función de pérdida para detecciones más precisas. En nuestro estudio comparativo, OrthoDETR superó a otros modelos, logrando un puntaje AP50 de 0.897, un puntaje AP50:95 de 0.864, un puntaje AR50:95 de 0.895 y una velocidad de cuadros por segundo (FPS) de 26. Esto representa una mejora significativa sobre el modelo DETR, que logró un puntaje AP50 de 0.852, un puntaje AP50:95 de 0.842, un puntaje AR50:95 de 0.862 y una velocidad de FPS de 20. OrthoDETR no solo acelera el proceso de detección, sino que también mantiene un compromiso de rendimiento aceptable. El impacto real de este modelo es sustancial. Al facilitar la detección precisa y rápida de dispositivos ortopédicos, OrthoDETR puede potencialmente revolucionar la gestión de flujos de trabajo ortopédicos, mejorar la atención al paciente y aumentar la eficiencia de los sistemas de atención médica. Este artículo subraya la importancia de los modelos especializados de detección de objetos en ortopedia y sienta las bases para futuras investigaciones en esta dirección.