Актуальность: Внутриутробная гипоксия плода – это патологическое состояние, характеризующееся недостаточным снабжением тканей плода кислородом, при дефиците последнего имеет место каскад патологических осложнений, включая декомпенсацию, метаболический ацидоз и, в некоторых случаях, смерть. На сегодняшний день инструментальным методом оценки состояния плода и диагностики фетальной гипоксии является кардиотокография. В последние годы появились публикации, касающиеся искусственного интеллекта в области фетального мониторирования. Цель исследования: Оценить роль искусственного интеллекта в области фетального мониторинга или кардиотокографии в диагностике гипоксии или дистресса плода. Материалы и методы: Выполнен обзор литературы, посвященный искусственному интеллекту в области фетального мониторинга в диагностике гипоксии или дистресса плода при беременности и в родах, по источникам литературы в базах данных Pubmed, Elibrary, Scopus за последние 35 лет. Результаты: Анализ данных литературы показал улучшение качества диагностики гипоксических состояний плода при использовании элементов искусственного интеллекта в области кардиотокографии. Модели машинного обучения повышают эффективность прогнозирования состояния плода и имеют более высокую точность диагностики по сравнению с традиционными методами, 96,8-98,0% и 80,0-84,4% соответственно. Заключение: Элементы искусственного интеллекта в области фетального мониторинга или кардиотокографии показывают улучшение качества диагностики гипоксических состояний плода в антенатальном периоде и родах. Модели машинного обучения повышают эффективность прогнозирования состояния плода, точность диагностики систем КТГ на основе ИИ достигает 96,0-98,0%. Современная диагностическая технология на основе искусственного интеллекта в области КТГ может являться виртуальным цифровым помощником для врачей-акушеров в принятии медицинских решений