Применение искусственного интеллекта в диагностике и лечении гормональных нарушений у женщин в репродуктивном периоде
Шешукова Н.А., Шатилина А.Ю., Антошина К.Р., Суханова М.А., Хачатуров А.А., Титкова Е.Р., Леваков С.А.
Гормональные нарушения у женщин репродуктивного возраста, включая синдром поликистозных яичников, гиперандрогению, дисфункцию щитовидной железы и гиперпролактинемию, характеризуются клинической гетерогенностью и значительной вариабельностью лабораторных показателей, что существенно осложняет своевременную диагностику и выбор оптимальной терапии.
В обзоре проанализированы современные данные о применении искусственного интеллекта (ИИ) и методов машинного обучения для анализа лабораторных, клинических и визуализационных данных с целью повышения диагностической точности и персонализации лечебной тактики. Использование ИИ позволяет интегрировать разнородные источники информации – гормональные профили, данные медицинской визуализации, клинические и анамнестические характеристики и их динамику во времени, а также выявлять сложные нелинейные взаимосвязи, недоступные традиционным аналитическим методам. Особое значение имеет применение ИИ в качестве инструмента поддержки принятия клинических решений. Показано, что использование ИИ способствует оценке риска развития заболеваний на этапе первичного скрининга, повышению точности дифференциальной диагностики и прогнозированию ответа на терапию, что облегчает и ускоряет работу врача, а также снижает вероятность диагностических ошибок.
Заключение. Методы ИИ обладают значительным потенциалом для улучшения диагностики и ведения таких состояний, как синдром поликистозных яичников, гиперандрогения, дисфункция щитовидной железы и гиперпролактинемия. Вместе с тем внедрение ИИ в клиническую практику ограничено малыми выборками, недостаточной внешней валидацией моделей, проблемами интерпретируемости алгоритмов и обеспечения защиты данных. Необходимы стандартизация подходов и создание репрезентативных баз данных для повышения точности и успешной интеграции ИИ в рутинную медицинскую практику.
Вклад авторов. Шешукова Н.А., Леваков С.А. – концепция статьи; Шатилина А.Ю., Антошина К.Р., Суханова М.А., Хачатуров А.А., Титкова Е.Р., Шешукова Н.А. – сбор, обработка материала, написание текста; Шешукова Н.А. – редактирование текста.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии возможных конфликтов интересов.
Финансирование. Статья подготовлена без спонсорской поддержки.
Генеративный искусственный интеллект. При подготовке рукописи авторы использовали инструменты искусственного интеллекта (https://chatgpt.com/) для стилистической правки и улучшения логической связности текста. Окончательная редакция, интерпретация результатов и ответственность за содержание полностью остаются за авторами.
Для цитирования: Шешукова Н.А., Шатилина А.Ю., Антошина К.Р., Суханова М.А., Хачатуров А.А., Титкова Е.Р., Леваков С.А. Применение искусственного интеллекта в диагностике и
лечении гормональных нарушений у женщин в репродуктивном периоде.
Акушерство и гинекология. 2026; 8: 55-62
https://dx.doi.org/10.18565/aig.2026.96
Ключевые слова
Список литературы
- Андреева Е.Н., Шереметьева Е.В., Григорян О.Р. Гиперпролактинемия у женщин репродуктивного возраста: что должен помнить врач. Акушерство и гинекология. 2021; 9: 204-10. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2021.9.204-210 [Andreeva E.N., Sheremetyeva E.V., Grigoryan O.R. Hyperprolactinemia in reproductive-aged women: what should a physician remember. Obstetrics and Gynecology. 2021; (9): 204-10 (in Russian). https://dx.doi.org/10.18565/aig.2021.9.204-210].
- Yang J., Chen C. Hormonal changes in PCOS. J. Endocrinol. 2024: 261(1): e230342. https://dx.doi.org/10.1530/JOE-23-0342
- Иващенко К.В., Молашенко Н.В., Платонова Н.М., Рослякова А.А., Иоути В.А., Овчаров М.В., Анцупова М.А., Лапшина А.М., Бурякина С.А., Бельцевич Д.Г., Кузнецов Н.С., Андреева Е.Н., Трошина Е.А., Мельниченко Г.А. Дифференциальная диагностика гиперандрогении. Акушерство и гинекология. 2024; 10: 200-8. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2024.152 [Ivashchenko K.V., Molashenko N.V., Platonova N.M., Roslyakova A.A., Ioutsi V.A., Ovcharov M.V., Antsupova M.A., Lapshina A.M., Buryakina S.A., Beltsevich D.G., Kuznetsov N.S., Andreeva E.N., Troshina E.A., Melnichenko G.A. Differential diagnosis of hyperandrogenism.. Obstetrics and Gynecology. 2024; (10): 200-8. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2024.152].
- Шорманова Л.Ж., Габдилиашимова З.Т., Хамидуллина З.Г., Ахмедьянова Г.У. Связь между гипотиреозом и гиперпролактинемией Акушерство и гинекология. 2022; 12: 46-9. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2022.209 [Shormanova L.Zh., Gabdiliashimova Z.T., Khamidullina Z.G., Akhmediyanova G.U. Relationship between hypothyroidism and hyperprolactinemia.. Obstetrics and Gynecology. 2022; (12): 46-9 (in Russian). https://dx.doi.org/10.18565/aig.2022.209].
- Iannone A., Carfì A., Mastrogiovanni F., Zaccaria R., Manna C. On the role of artificial intelligence in analysing oocytes during in vitro fertilisation procedures. Artificial Intelligence in Medicine. 2024; 157: 102997.
- Poong J., Lee G.H., Huh H., Yang D.H., Ha H. Artificial intelligence in 4D flow MRI: Review of technological aspects and clinical applications. Artificial Intelligence in Medicine. 2025; 171: 103308. https://dx.doi.org/10.1016/j.artmed.2025.103308
- Van Engelen J.E., Hoos H.H. A survey on semi-supervised learning. Machine learning. 2020; 109(2): 373-440. https://dx.doi.org/10.1007/s10994-019-05855-6
- Ghaderzadeh M., Garavand A., Salehnasab C. Artificial intelligence in polycystic ovary syndrome: a systematic review of diagnostic and predictive applications. BMC Med. Inform. Decis. Mak. 2025; 25(1): 427. https://dx.doi.org/10.1186/s12911-025-03255-6
- Barrera F.J., Brown E.D.L., Rojo A., Obeso J., Plata H., Lincango E.P. et al. Application of machine learning and artificial intelligence in the diagnosis and classification of polycystic ovarian syndrome: a systematic review. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2023; 14: 1106625. https://dx.doi.org/10.3389/fendo.2023.1106625
- Wang J., Chen R., Long H., He J., Tang M., Su M. et al. Artificial intelligence in polycystic ovarian syndrome management: past, present, and future. Radiol. Med. 2025; 130(9): 1409-41. https://dx.doi.org/10.1007/s11547-025-02032-9
- Bharati S., Podder P., Mondal M.R.H. Diagnosis of polycystic ovary syndrome using machine learning algorithms. 2020 IEEE region 10 symposium (TENSYMP). IEEE; 2020: 1486-9. https://dx.doi.org/10.1109/TENSYMP50017.2020.9230932
- Tong C., Wu Y., Zhuang Z., Yu Y. A diagnostic model for polycystic ovary syndrome based on machine learning. Sci. Rep. 2025; 15(1): 9821. https://dx.doi.org/10.1038/s41598-025-92630-4
- Tiwari S., Kane L., Koundal D., Jain A., Alhudhaif A., Polatet K. et al. SPOSDS: a smart polycystic ovary syndrome diagnostic system using machine learning. Expert Systems with Applications. 2022; 203: 117592. https://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117592
- Zhu Y., Luo D., Shen X., Shi Q., Lv H., Zhang S. et al. Application of ChatGPT-based artificial intelligence in the diagnosis and management of polycystic ovary syndrome. BMC Med. Inform. Decis. Mak. 2025; 25(1): 271. https://dx.doi.org/10.1186/s12911-025-03114-4
- Ahmed S., Rahman S., Jahan I., Shamim Kaiser M., Sanwar Hosen A.S.M., Ghimire D. et al. A review on the detection techniques of polycystic ovary syndrome using machine learning. IEEE Access. 2023; 11: 86522-43. https://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3304536
- Arabkermani Z., Barzegari S., Rouhani A., Nahavandi N., Gibreel O., Arpaci I. Mobile apps designed for patients with polycystic ovary syndrome: content analysis using the mobile app rating scale. J. Med. Internet Res. 2025; 27: e71118. https://dx.doi.org/10.2196/71118
- Eswaran U. Eswaran V., Murali K., Eswaran V. AI-powered personalized nutrition: How AI can customize nutrition plans based on individual PCOS profiles. In: Kumar R., Gupta M., Nayyar A., eds. AI-based nutritional intervention in polycystic ovary syndrome (PCOS). Singapore: Springer Nature Singapore; 2025: 105-40. https://dx.doi.org/10.1007/978-981-96-2120-0_4
- Chen H., Wang Y., Xu F., Huang Z., Chen W. Patients’ experiences of telehealth-based nutrition interventions for polycystic ovary syndrome in China: qualitative descriptive study. J. Med. Internet Res. 2025; 27: e77709. https://dx.doi.org/10.2196/77709
- Cussen L. McDonnell T., Bennett G., Thompson C.J., Sherlock M., O'Reilly M.W. Approach to androgen excess in women: clinical and biochemical insights. Clin. Endocrinol. (Oxf). 2022; 97(2): 174-86. https://dx.doi.org/10.1111/cen.14710
- Hong N., Park H., Rhee Y. Machine learning applications in endocrinology and metabolism research: an overview. Endocrinol. Metab. (Seoul). 2020; 35(1): 71-84. https://dx.doi.org/10.3803/EnM.2020.35.1.71
- Kamińska M., Trofimiuk-Müldner M., Sokołowski G., Hubalewska-Dydejczyk A. Machine learning in endocrinology: current applications and future perspectives. Endocrine. 2025; 90(2): 357-66. https://dx.doi.org/10.1007/s12020-025-04378-6
- Giorgini F., Di Dalmazi G., Diciotti S. Artificial intelligence in endocrinology: a comprehensive review. J. Endocrinol. Invest. 2024; 47(5): 1067-82. https://dx.doi.org/10.1007/s40618-023-02235-9
- Bachelot G., Bachelot A., Bonnier M., Salem J.E., Farabos D., Trabado S., Dupont C. et al. Combining metabolomics and machine learning models as a tool to distinguish non-classic 21-hydroxylase deficiency from polycystic ovary syndrome without adrenocorticotropic hormone testing. Hum. Reprod. 2023; 38(2): 266-76. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/deac254
- Ueland G.Å., Rinne Dahl S., Methlie P., Hessen S., Husebye E.S., Thorsby P.M. Adrenal steroid profiling as a diagnostic tool to differentiate polycystic ovary syndrome from nonclassic congenital adrenal hyperplasia: pinpointing easy screening possibilities and normal cutoff levels using liquid chromatography tandem mass spectrometry. Fertil. Steril. 2022; 118(2): 384-91. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2022.05.012
- Seité S., Khammari A., Benzaquen M., Moyal D., Dréno B. Development and accuracy of an artificial intelligence algorithm for acne grading from smartphone photographs. Exp. Dermatol. 2019; 28(11): 1252-7. https://dx.doi.org/10.1111/exd.14022
- Huynh Q.T., Nguyen P.H., Le H.X., Ngo L.T., Trinh N.T., Tran M.T. et al. Automatic acne object detection and acne severity grading using smartphone images and artificial intelligence. Diagnostics (Basel). 2022; 12(8): 1879. https://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12081879
- Wang J., Luo Y., Wang Z., Hounye A.H., Cao C., Hou M. et al. A cell phone app for facial acne severity assessment. Appl. Intell. (Dordr). 2023; 53(7): 7614-33. https://dx.doi.org/10.1007/s10489-022-03774-z
- Crosby P.D.A., Rittmaster R.S. Predictors of clinical response in hirsute women treated with spironolactone. Fertil. Steril. 1991; 55(6): 1076-81. https://dx.doi.org/10.1016/s0015-0282(16)54355-6
- Струнин Д.А. Нейросетевые технологии в медицине: диагностика и прогнозирование заболеваний. Молодой ученый. 2025; 7(558): 16-8. [Strunin D.A. Neural network technologies in medicine: diagnostics and disease prediction. Young Scientist. 2025; 7(558): 16-8 (in Russian)].
- Yoshihara A., Yoshimura Noh J., Inoue K., Taguchi J., Hata K., Aizawa T. et al. Prediction model of Graves’ disease in general clinical practice based on complete blood count and biochemistry profile. Endocr. J. 2022; 69(9): 1091-100. https://dx.doi.org/10.1507/endocrj.EJ21-0741
- Baek H.S., Lim D. 9176 Deep learning analysis with gray scale and doppler ultrasonography images to differentiate Graves’ disease. J. Endocr. Soc. 2024; 8(Suppl 1): bvae163.1932. https://dx.doi.org/10.1210/jendso/bvae163.1932
- Shin K., Kim J., Park J., Oh T.J., Kong S.H., Ahn C.H. et al. A machine learning-assisted system to predict thyrotoxicosis using patients’ heart rate monitoring data: a retrospective cohort study. Sci. Rep. 2023; 13(1): 21096. https://dx.doi.org/10.1038/s41598-023-48199-x
- Ruan T., Shao X., Sun Y., Ju X., Cui J. Evaluation of accuracy, quality, and readability of information on hypothyroidism provided by different artificial intelligence chatbot models. Front. Public Health. 2025; 13: 1698596. https://dx.doi.org/10.3389/fpubh.2025.1698596
- Noh J.Y., Yoshihara A., Hiruma S., Ichikawa M., Hirose R., Koshibu M. et al. An evaluation of the efficacy of machine learning in predicting thyrotoxicosis and hypothyroidism: a comparative assessment of biochemical test parameters used in different health checkups. Inter. Med. 2024; 63(16): 2259-68. https://dx.doi.org/10.2169/internalmedicine.2825-23
- Zhu X., Hu J., Xiao T., Huang S., Shang D., Wen Y. Integrating machine learning with electronic health record data to facilitate detection of prolactin level and pharmacovigilance signals in olanzapine-treated patients. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2022; 13: 1011492. https://dx.doi.org/10.3389/fendo.2022.1011492
- Назарько М.Ю., Зайцев К.С., Ковалевич Л.Д., Тарбаева Н.В. Нейросетевые модели для анализа МР-изображений аденомы гипофиза. International Journal of Open Information Technologies. 2025; 13(1): 88-95. [Nazarko M.Yu., Zaitsev K.S., Kovalevich L.D., Tarbaeva N.V. Neural network models for the analysis of MRI images of pituitary adenoma. International Journal of Open Information Technologies. 2025; 13(1): 88-95 (in Russian)].
- Fan Y., Tao C., Feng M., Guo S., Mou A., Fang H. et al. Multiparameter MRI-based clinical-radiomic model to differentiate prolactinoma from hyperprolactinemic nonfunctioning pituitary adenoma. J. Neurosurg. 2025; 144(3): 600-10. https://dx.doi.org/10.3171/2025.6.JNS25579
- Yuan C.G., Qu H., Dai H. A semantic segmentation model for automatic precise identification of pituitary microadenomas with preoperative MRI. Neuroradiology. 2025; 67(4): 1061-70. https://dx.doi.org/10.1007/s00234-025-03599-w
- Banskota S., Adamson D.C. Pituitary adenomas: from diagnosis to therapeutics. Biomedicines. 2021; 9(5): 494. https://dx.doi.org/10.3390/biomedicines9050494
- Siddique K.R., Murali N.P., Khalid U., Khan N.J., Adil A., Khondakar K.R. Machine learning in prolactinoma detection: a systematic review and meta-analysis of diagnostic innovations. Discov. Appl. Sci. 2025; 7(10): 1120. https://dx.doi.org/10.1007/s42452-025-06937-y
Поступила 20.03.2026
Принята в печать 17.07.2026
Об авторах / Для корреспонденции
Шешукова Наталия Алексеевна, д.м.н., профессор кафедры акушерства и гинекологии Института Клинической Медицины им. Н.В. Склифосовского,Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), 119991, Россия, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, sheshukova_n_a@staff.sechenov.ru,
https://orcid.org/0000-0002-8757-0131
Шатилина Анастасия Юрьевна, студент Института Клинической медицины им. Н.В. Склифосовского, 5 курс, ИОТ: исследовательский трек, Первый МГМУ
им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), 119991, Россия, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, shatilina1110@gmail.com,
https://orcid.org/0009-0006-6018-4667
Антошина Камилла Рашидовна, студент Института Клинической медицины им. Н.В. Склифосовского, 5 курс, ИОТ: исследовательский трек, Первый МГМУ
им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), 119991, Россия, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, kam11_03@mail.ru,
https://orcid.org/0000-0002-4096-0060
Суханова Мария Александровна, студент Института Клинической медицины им. Н.В. Склифосовского, 5 курс, ИОТ: исследовательский трек, Первый МГМУ
им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), 119991, Россия, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, suxanovamaria@gmail.com,
https://orcid.org/0009-0001-4792-4353
Хачатуров Артем Аркадьевич, студент Института Клинической медицины им. Н.В. Склифосовского, 5 курс, ИОТ: исследовательский трек, Первый МГМУ
им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), 119991, Россия, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, a.khachaturov-03@mail.ru,
https://orcid.org/0009-0000-0711-9619
Титкова Ева Романовна, студент Института Клинической медицины им. Н.В. Склифосовского, 5 курс, ИОТ: исследовательский трек, Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), 119991, Россия, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, titkova.e.r@mail.ru, https://orcid.org/0009-0008-5735-5781
Леваков Сергей Александрович, д.м.н., профессор, заведующий кафедрой акушерства и гинекологии Института Клинической медицины им. Н.В. Склифосовского, Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), 119991, Россия, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, levakov_s_a@staff.sechenov.ru, https://orcid.org/0000-0002-4591-838X



