Интервенционная лучевая терапия под контролем визуализации (IG-IRT) является стандартом лечения местно-распространённого рака шейки матки, однако остаётся трудоёмкой и зависимой от оператора. Искусственный интеллект (ИИ) рассматривается как инструмент для повышения эффективности и воспроизводимости процедур.

Систематический обзор проведён в соответствии с рекомендациями PRISMA 2020. Поиск в базах данных PubMed, Scopus и Web of Science охватил публикации 2010–2026 годов, посвящённые применению ИИ-методов визуализации в интервенционной лучевой терапии рака шейки матки. Включались оригинальные исследования, оценивавшие сегментацию (мишени и органы риска), планирование, реконструкцию, совмещение изображений и выбор аппликаторов.

Включено 52 исследования. Сегментация на основе глубокого обучения продемонстрировала вариабельную эффективность в зависимости от анатомических структур и дизайна исследований. В наиболее эффективных моделях коэффициент Dice приближался или превышал 0,90 для некоторых органов риска и целевых объёмов.

Отдельные исследования сообщали о сокращении времени обработки, снижении вариабельности контурирования, точной реконструкции аппликаторов и потенциальной поддержке при выборе аппликатора. Однако значительная методологическая и клиническая гетерогенность не позволила провести прямые сравнения между ИИ-подходами.

Имеющиеся данные свидетельствуют, что ИИ может поддерживать автоматизацию отдельных этапов рабочего процесса и помогать в принятии решений при интервенционной лучевой терапии рака шейки матки под контролем визуализации. Несмотря на высокую техническую эффективность ряда приложений, большинство остаются на стадии proof-of-concept. Необходимы внешняя валидация и проспективная клиническая оценка перед рутинным внедрением в практику.