В последние годы технологии Time-Lapse мониторинга в сочетании с методами искусственного интеллекта (ИИ) предоставляют новые возможности объективной оценки развития эмбрионов в программах экстракорпорального оплодотворения (ЭКО). Цель обзора — проанализировать современные подходы ИИ, их эффективность при анализе Time-Lapse данных, а также сравнить результаты статистических показателей моделей и оценить перспективы их клинического применения. Основные выводы подтверждают, что модели глубокого обучения демонстрируют высокую точность в задачах оценки качества эмбрионов и прогнозирования клинических исходов, однако остаются ограничения, связанные с гетерогенностью данных и необходимостью валидации моделей в разных условиях.