СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К СКРИНИНГУ И ДИАГНОСТИКЕ РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ: ИНТЕГРАЦИЯ ТРАДИЦИОННЫХ МЕТОДОВ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Рак молочной железы остаётся ведущей причиной онкологической заболеваемости и смертности среди женщин в мире и особенно в Российской Федерации, где наблюдается тенденция к «омоложению» заболевания. Несмотря на доказанную эффективность маммографического скрининга, данный метод имеет существенные ограничения, включая вариабельность чувствительности, субъективность интерпретации и дефицит кадров. В последние годы активно развиваются технологии искусственного интеллекта, способные повысить точность и эффективность диагностики. В настоящей статье представлен анализ современных подходов к скринингу и диагностике рака молочной железы с акцентом на интеграцию систем искусственного интеллекта в клиническую практику. На основе обзора эпидемиологических данных, нормативно-правовой базы и результатов пилотных проектов в России (включая Самарскую область) показано, что алгоритмы на основе сверточных нейронных сетей обеспечивают чувствительность до 96%, снижают нагрузку на специалистов и повышают стандартизацию заключений. Обсуждаются организационные, этические и регуляторные аспекты широкого внедрения искусственного интеллекта в онкологический скрининг. Делается вывод о перспективности гибридных диагностических моделей, сочетающих машинное обучение и клинический опыт врача.