Онкогинекологические заболевания представляют значительную проблему современного здравоохранения, требующую внедрения инновационных подходов к диагностике, лечению и прогнозированию исходов. Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует онкологическую практику, открывая новые возможности для улучшения ведения пациентов с гинекологическими злокачественными новообразованиями. Данный обзор посвящен оценке современного состояния применения ИИ в онкогинекологии на основе систематического анализа литературы. Методология включала поиск в базах данных PubMed, Web of Science и Scopus за период 2010–2024 гг. с использованием ключевых терминов «искусственный интеллект», «машинное обучение», «глубокое обучение» в сочетании с терминами «рак шейки матки», «рак яичников», «рак эндометрия». Результаты показывают, что из 71 исследования 34 посвящены раку шейки матки, 21 – раку яичников и 13 – раку эндометрия, при этом 49 % исследований использовали данные визуализации, а 51 % – числовые данные. ИИ демонстрирует высокую точность в скрининге рака шейки матки (до 95 %), значительно улучшает прогнозирование исходов при раке яичников (AUC 0,77–0,88) и показывает многообещающие результаты в диагностике рака эндометрия. Радиомические модели машинного обучения достигают C-индекса 0,85 для прогнозирования выживаемости без болезни и общей выживаемости при раке шейки матки после химиолучевой терапии. Дискуссия выявляет теоретическую значимость ИИ для персонализированной медицины в онкогинекологии и его практическую важность для улучшения клинических исходов, однако отмечает необходимость решения проблем валидации, этических аспектов и интеграции в клиническую практику. Перспективы включают развитие мультимодальных моделей, интеграцию большего количества данных и создание объяснимых алгоритмов для повышения доверия клиницистов.