Artificial Intelligence (AI) demonstrates significant potential to enhance diagnostic precision, personalised treatment, and support clinical decision-making in women’s health, a study and comparative analysis by a group of researchers from Hamad Medical Corporation (HMC) has highlighted. ‘The Impact of Artificial Intelligence on Women’s Healthcare: A Systematic Review’ by Saheed Akinola Shittu, Hanen Mrabet, Sufia Athar, Mohamed Ezzeldin Gaber, Tamara Alshdafat, Salwa Alrawaili, Parwaneh Shibani, Lolwa Alansari and Moayyad Younis from HMC conducted a systematic analysis of various literature in the field through database searches and have detailed the impact of AI on women’s health. The analysis noted that AI holds transformative potential for obstetric and gynaecologic care, with demonstrated capabilities to enhance diagnostic accuracy in obstetrics, gynaecology, and reproductive medicine. AI applications have expanded dramatically over the past two decades, spanning diverse domains from prenatal imaging to gynaecological oncology and reproductive medicine. The study has critically evaluated the current landscape of AI applications in women’s healthcare, focusing on established use cases, methodological approaches, validation experiences, and implementation challenges. It provides a comprehensive assessment of AI’s influence across the breadth of women’s healthcare, with particular attention to the translational gap between algorithm development and clinical integration. Furthermore, the analysis has observed the growing publication trend and increasing interest in AI’s potential to address complex challenges in women’s health, with applications ranging from the automated classification of foetal brain ultrasound images as normal or abnormal to predictive models for obstetric complications and diagnostic support for gynaecologic cancers. The details and findings of the study have been published in the latest edition of Qatar Medical Journal and featured on QScience.com. The researchers note that AI is rapidly transforming healthcare delivery with substantial implications for women’s health. The study has synthesised current evidence on AI applications in women’s healthcare, evaluated the contributions and limitations of these applications and identified key challenges for clinical implementation. According to the researchers, a systematic analysis of peer-reviewed literature was conducted through database searches in PubMed, Scopus, Web of Science, and the Cochrane Library, focusing on AI applications in the Obstetrics and Gynaecology domains. The analysis has revealed extensive AI development across obstetrics and gynaecology subfields, particularly in obstetric imaging, foetal monitoring, gynaecologic oncology, and predictive models for delivery outcomes. Both machine learning (59% of studies) and knowledge-based systems (38% of studies) were represented in the analysis. Most publications (82%) present preliminary work such as proof-of-concept algorithms or methods, with clinical validation largely unreported. However, the researchers noted that key implementation challenges include limited external validation, ethical concerns, and the need for specialised clinician competencies.Â