Servikal, endometrial ve over kanserleri de dahil olmak üzere jinekolojik kanserler, kadınlarda önemli morbidite ve mortalite nedenleri olmaya devam etmektedir. Erken tanı ve doğru evreleme, sonuçların iyileştirilmesi için hayati öneme sahiptir. Ultrasonografi, Manyetik Rezonans Görüntüleme ve Bilgisayarlı Tomografi gibi görüntüleme yöntemleri bu süreçte önemli roller oynamakta ve yapay zekanın (YZ) entegrasyonu jinekolojik onkolojiyi daha da devrimleştirmiştir. Makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi kapsayan YZ, karmaşık tıbbi verilerin otomatik analizini sağlayarak tanı doğruluğunu, prognoz tahminini ve tedavi planlamasını geliştirir. Radyomik ve radyogenomik, görüntülemeyi moleküler verilerle birleştirerek, invaziv olmayan tümör karakterizasyonu yoluyla kişiselleştirilmiş tıbbı destekler. Özellikle jinekolojik onkolojide, uygulamalar arasında benign ve malign over kitleleri arasında ayrım yapılması, endometrial kanserde lenf düğümü metastazının tahmin edilmesi ve servikal kanserde parametrial invazyonun tahmin edilmesi yer almaktadır. Umut verici gelişmelere rağmen, veri heterojenliği, standardizasyon, etik kullanım ve model açıklanabilirliği ile ilgili zorluklar devam etmektedir. Klinik, görüntüleme, genomik ve metabolomik verileri entegre eden gelecekteki yapay zeka sistemleri, gerçek zamanlı, kişiselleştirilmiş karar desteği sağlayabilir. Sağlam düzenleyici çerçeveler altında uygulanan yapay zeka, jinekolojik onkolojide tanı doğruluğunu, tedavi etkinliğini ve genel sağkalımı önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir.