<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="review-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Annals of the Russian academy of medical sciences</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Annals of the Russian academy of medical sciences</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Вестник Российской академии медицинских наук</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0869-6047</issn><issn publication-format="electronic">2414-3545</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">"Paediatrician" Publishers LLC</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">18165</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.15690/vramn18165</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>ONCOLOGY: CURRENT ISSUES</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ОНКОЛОГИИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Review Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Breast cancer screening from a general practitioner’s perspective: current data and prospects for integrating artificial intelligence</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Скрининг рака молочной железы с позиции врача общей практики: современные данные и перспективы интеграции искусственного интеллекта</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-0514-9114</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">1032-9122</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Roitberg</surname><given-names>Grigory E.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Ройтберг</surname><given-names>Григорий Ефимович</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>MD, PhD, Professor, Academician of the RAS</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>д.м.н., профессор, академик РАН</p></bio><email>contact@medicina.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-8527-4681</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">9987-6100</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Sharkhun</surname><given-names>Olga O.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Шархун</surname><given-names>Ольга Олеговна</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>MD, PhD, Assistant Professor, Professor</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>д.м.н., доцент, профессор</p></bio><email>olga_sharkhun@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0007-6568-1598</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">4827-5454</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Lavrukhina</surname><given-names>Maria A.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Лаврухина</surname><given-names>Мария Александровна</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Resident</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>ординатор</p></bio><email>maria.alexandrovna05@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Pirogov Russian National Research Medical University (Pirogov Medical University)</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова (Пироговский университет)</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2026-06-19" publication-format="electronic"><day>19</day><month>06</month><year>2026</year></pub-date><volume>81</volume><issue>2</issue><issue-title xml:lang="en"/><issue-title xml:lang="ru"/><fpage>127</fpage><lpage>138</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2025-12-19"><day>19</day><month>12</month><year>2025</year></date><date date-type="accepted" iso-8601-date="2026-04-18"><day>18</day><month>04</month><year>2026</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2026, "Paediatrician" Publishers LLC</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2026, Издательство "Педиатръ"</copyright-statement><copyright-year>2026</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">"Paediatrician" Publishers LLC</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Издательство "Педиатръ"</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2026-12-19"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/view/18165">https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/view/18165</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>Breast cancer remains a serious public health problem worldwide. Screening programs for malignant breast tumors have been developed to reduce mortality, increase treatment effectiveness, improve prognosis, and enhance patient quality of life after treatment. Over the past few decades, medicine has evolved from the first mention of the need for early cancer diagnosis to the active implementation of artificial intelligence programs aimed at improving the quality of screening. Modern technologies open up new opportunities, reducing physician workload and increasing the effectiveness of prevention. This article examines the results of breast cancer screening in the Russian Federation based on statistical data. A comparison of screening effectiveness in global practice is provided. It presents global literature data on the application of artificial intelligence programs in breast cancer screening, as well as current and anticipated long-term results of integrating a decision support system into practical healthcare to improve the effectiveness of breast cancer screening programs. For this literature review, sources published in open scientific databases such as PubMed and Elibrary, as well as those included in the Russian Science Citation Index (RSCI), Higher Attestation Commission (VAK), Russian Science Citation Index (RSCI), SCOPUS, and Web of Science (Web of Science) were selected. The search strategy included keywords and Boolean operators to more precisely select relevant publications. The following key terms were used “breast cancer”, “breast cancer screening”, “clinical guidelines”, “cancer diagnostics", and “methodological guidelines”, with the AND and OR operators used to combine terms. Publication selection was limited to articles from the past five years to include the most current information. Literature sources beyond this time period were used for historical reference to reflect changes in approaches and methods for diagnosis and treatment. This work is based on the current 2021 Russian Federation clinical guidelines for breast cancer, as well as methodological guidelines for breast cancer screening as part of medical examinations for certain groups of the adult population. This approach allows for a comprehensive and balanced understanding of the current state of the problem and methods of breast cancer diagnosis in Russia.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Рак молочной железы (РМЖ) остается серьезной проблемой здравоохранения во всем мире. Для снижения смертности, повышения эффективности терапии, улучшения прогноза и качества жизни пациенток после лечения разработана программа скрининга злокачественных новообразований молочной железы. За последние десятилетия медицина прошла путь от первого упоминания необходимости ранней диагностики онкологических заболеваний до активного внедрения программ искусственного интеллекта, направленных на повышение качества скрининга. Современные технологии открывают новые возможности, позволяя разгрузить врачей и повысить эффективность профилактики. В данной статье рассмотрены результаты скрининга РМЖ в Российской Федерации на основе статистических данных. Проведено сравнение эффективности скрининга в мировой практике. Представлены данные мировой литературы по применению программ искусственного интеллекта в скрининге РМЖ, имеющиеся на данный момент, и предполагаемые отдаленные результаты интеграции системы поддержки принятия врачебных решений в практическое здравоохранение с целью повышения эффективности программ скрининга злокачественных новообразований молочной железы. Для данного обзора литературы были отобраны источники, опубликованные в открытых научных базах данных, таких как PubMed, Elibrary, а также включенные в РИНЦ, ВАК, Russian Science Citation Index, SCOPUS и Web of Science. Стратегия поиска включала использование ключевых слов и логических операторов для более точного отбора релевантных публикаций. В качестве основных использованы ключевые термины «рак молочной железы», «скрининг рака молочной железы», «клинические рекомендации», «диагностика рака», «методические рекомендации» с применением операторов AND и OR для комбинирования понятий. Отбор публикаций ограничен статьями за последние пять лет, чтобы включить наиболее актуальную информацию. Литературные источники, выходившие в этот временной диапазон, использовались для исторической справки, чтобы отразить изменения в подходах и методах диагностики и лечения. В основу работы легли данные действующих клинических рекомендаций Российской Федерации по РМЖ 2021 г., а также методические рекомендации по скринингу РМЖ в рамках диспансеризации определенных групп взрослого населения. Такой подход позволяет представить полное и сбалансированное представление о текущем состоянии проблемы и методах диагностики РМЖ в России.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>breast cancer</kwd><kwd>breast cancer screening</kwd><kwd>clinical guidelines</kwd><kwd>cancer diagnosis</kwd><kwd>methodological recommendations</kwd><kwd>screening</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>рак молочной железы</kwd><kwd>скрининг рака молочной железы</kwd><kwd>клинические рекомендации</kwd><kwd>диагностика рака</kwd><kwd>методические рекомендации</kwd><kwd>скрининг</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Bray F, Laversanne M, Sung H, et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2024;74(3):229–263. doi: https://doi.org/10.3322/caac.21660</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Злокачественные новообразования в России в 2023 году (заболеваемость и смертность) / под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. — М.: МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2024. — 276 с. [Malignant Neoplasms in Russia in 2023 (Incidence and Mortality) / Ed. by AD Kaprin, VV Starinsky, and AO Shakhzadova. Moscow: P.A. Herzen Moscow Research Institute of Oncology, a branch of the National Medical Research Radiological Center of the Ministry of Health of the Russian Federation; 2024. 276 p. (In Russ.)]</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Деев И.А., Кобякова О.С., Стародубов В.И., и др. Заболеваемость всего населения России в 2023 году с диагнозом, установленным впервые в жизни: статистические материалы. — М.: ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России, 2024. — 152 с. [Deev IA, Kobyakova OS, Starodubov VI, et al. Morbidity of the entire Russian population in 2023 with a first-time diagnosis: statistical materials. Moscow: Federal State Budgetary Institution “Central Research Institute for Epidemiology and Microbiology” of the Ministry of Health of the Russian Federation; 2024. 152 p. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.21045/978-5-94116-159-1-2024</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Мерабишвили В.М. Состояние онкологической помощи в России: рак молочной железы среди женского населения. Заболеваемость, смертность, достоверность учета, детальная локализационная и гистологическая структура (популяционное исследование на уровне федерального округа) // Вопросы онкологии. — 2022. — Т. 68. — № 3. — С. 286–293. [Merabishvili VM. The state of cancer care in Russia: breast cancer among the female population. Incidence, mortality, reliability of registration, detailed localization, and histological structure (population study at the federal district level). Voprosy Onkologii. 2022;68(3):286–293. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2022-68-3-286-293</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Гнетеева Т.И., Кирсанов В.Ю., Высоцкая И.В., и др. Клинико-биологические характеристики рака молочной железы T3N0M0 и T4N0M0 стадий // Злокачественные опухоли. — 2021. — Т. 11. — № 4. — С. 23–28. [Gneteeva TI, Kirsanov VYu, Visotskaya IV, et al. Clinical and biological characteristics of T3N0M0 and T4N0M0 breast cancer. Malignant Tumors. 2021;11(4):23–28. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.18027/2224-5057-2021-11-4-23-28</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Кравченко Д.Н., Пароконная А.А., Нечушкин М.И., и др. Рак молочной железы у больных молодого возраста. Особенности прогноза и адъювантной гормонотерапии (обзор литературы) // Опухоли женской репродуктивной системы. — 2018. — Т. 15. — № 3. — С. 55–63. [Kravchenko DN, Parokonnaya AA, Nechushkin MI, et al. Breast cancer in young patients. Peculiarities of prognosis and adjuvant hormone therapy (a literature review). Opukholi zhenskoy reproduktivnoy systemy = Tumors of female reproductive system. 2018;15(3):55–63. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17650/1994-4098-2018-14-3-55-63</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Беккелдиева Н.Б., Семиглазов В.Ф., Криворотько П.В., и др. Сравнительный анализ показателей выживаемости у пре- и постменопаузальных пациенток с ранним раком молочной железы // Опухоли женской репродуктивной системы. — 2025. — Т. 21. — № 1. — С. 14–21. [Bekkeldieva NB, Semiglazov VF, Krivorotko PV, et al. Comparative analysis of survival rates of pre- and postmenopausal patients with early breast cancer. Opukholi zhenskoy reproduktivnoy sistemy = Tumors of Female Reproductive System. 2025;21(1):14–21. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17650/1994-4098-2025-21-1-14-21</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Chen HL, Zhou MQ, Tian W, et al. Effect of age on breast cancer patient prognoses: A population-based study using the SEER 18 database. PLoS One. 2016;11(10):e0165409. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165409</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Беляев А.М., Прохоров Г.Г., Криворотько П.В., и др. Технология пункционной криоаблации злокачественных опухолей молочной железы // Вопросы онкологии. — 2020. — Т. 66. — № 4. — С. 346–352. [Belyaev AM, Prokhorov GG, Krivorotko PV, et al. The technology of punctional cryoablation of malignant breast tumors. Voprosy Onkologii. 2020;66(4):346–352. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2020-66-4-346-352</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Intra M, Magnoni F, Della Vigna P, et al. Cryoablation of early breast cancer: the challenge towards de-escalation of surgical treatment. Eur J Cancer Prev. 2025;34(3):264–266. doi: https://doi.org/10.1097/CEJ.0000000000000936</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Драпкина О.М., Самородская И.В. Скрининг: терминология, принципы и международный опыт // Профилактическая медицина. — 2019. — Т. 22. — № 1. — С. 90–97. [Drapkina OM, Samorodskaia IV. Screening: terminology, principles and international experience. Russian Journal of Preventive Medicine. 2019;22(1):90–97. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17116/ profmed20192201190</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Wilson JMG, Jungner G. Principles and Practice of Screening for Disease. Geneva: World Health Organization; 1968.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><mixed-citation>Программы скрининга: краткое руководство. Повышение эффективности, максимальное увеличение пользы и минимизация вреда. — Копенгаген: Европейское региональное бюро ВОЗ; 2020. Лицензия: CC BY-NC-SA 3.0 IGO. [Screening programmes: a brief guide. Improving efficiency, maximizing benefits and minimizing harms. Copenhagen: WHO Regional Office for Europe; 2020. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO. (In Russ.)]</mixed-citation></ref><ref id="B14"><label>14.</label><mixed-citation>Држевецкая К.С. Обзор подходов к массовому скринингу рака молочной железы в России и мире // REJR. — 2020. — Т. 10. — № 4. — С. 225–236. [Drzhevetskaya KS. Overview of approaches to breast cancer screening in Russia and in the world. REJR. 2020;10(4):225–236. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.21569/2222-7415-2020-10-4-225-236</mixed-citation></ref><ref id="B15"><label>15.</label><mixed-citation>Tabar L, Chen THH, Hsu CY, et al. Evaluation issues in the Swedish Two-County Trial of breast cancer screening: An historical review. J Med Screen. 2017;24(1):27–33. doi: https://doi.org/10.1177/0969141316631375</mixed-citation></ref><ref id="B16"><label>16.</label><mixed-citation>Schünemann HJ, Lerda D, Quinn C, et al. Breast Cancer Screening and Diagnosis: A Synopsis of the European Breast Guidelines. Ann Intern Med. 2020;172(1):46–56. doi: https://doi.org/10.7326/M19-2125</mixed-citation></ref><ref id="B17"><label>17.</label><mixed-citation>Драпкина О.М., Каприн А.Д., Алмазова И.И., и др. Скрининг злокачественных новообразований молочной железы в рамках диспансеризации определенных групп взрослого населения. Методические рекомендации // Первичная медико-санитарная помощь. — 2024. — Т. 1. — № 1. — С. 63–80. [Drapkina OM, Kaprin AD, Almazova II, et al. Screening of malignant neoplasms of the breast as part of the medical examination of certain groups of the adult population. Guidelines. Primary Health Care (Russian Federation). 2024;1(1):63–80. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.15829/3034-4123-2024-5</mixed-citation></ref><ref id="B18"><label>18.</label><mixed-citation>Методические рекомендации по использованию системы BI-RADS при маммографическом обследовании / под ред. А.Ю. Васильева. — М., 2017. — 23 с. [Methodological recommendations on the use of the BI-RADS system in mammographic examination / ed. by AY Vasiliev. Moscow; 2017. 23 р. (In Russ.)]</mixed-citation></ref><ref id="B19"><label>19.</label><mixed-citation>Климова Н.В., Кузнецов А.А. BI-RADS 3 — наблюдение или действие? (лекция) // Радиология — практика. — 2023. — № 3. — С. 24–35. [Klimova NV, Kuznetsov AA. BI-RADS 3 — observation or action? (lecture). Radiology — Practice. 2023;3:24–35. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.52560/2713-0118-2023-3-24-35</mixed-citation></ref><ref id="B20"><label>20.</label><mixed-citation>Mandrik O, Zielonke N, Meheus F, et al. Systematic reviews as a “lens of evidence”: Determinants of benefits and harms of breast cancer screening. Int J Cancer. 2019;145(4):994–1006. doi: https://doi.org/10.1002/ijc.32211</mixed-citation></ref><ref id="B21"><label>21.</label><mixed-citation>Онищенко Г.Г., Попова А.Ю., Романович И.К., и др. Современные принципы обеспечения радиационной безопасности при использовании источников ионизирующего излучения в медицине. Часть 2. Радиационные риски и совершенствование системы радиационной защиты // Радиационная гигиена. — 2019. — Т. 12. — № 2. — С. 6–24. [Onishchenko GG, Popova AYu, Romanovich IK, et al. Modern Principles of Ensuring Radiation Safety in the Use of Ionizing Radiation Sources in Medicine. Part 2. Radiation Risks and Improvement of the Radiation Protection System. Radiation Hygiene. 2019;12(2):6–24. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.21514/1998-426X2019-12-2-6-24</mixed-citation></ref><ref id="B22"><label>22.</label><mixed-citation>McCarthy J, Minsky ML, Rochester N, et al. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955. AI Magazine. 2006;27(4):12. doi: https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1904</mixed-citation></ref><ref id="B23"><label>23.</label><mixed-citation>Prewitt JM, Mendelsohn ML. The analysis of cell images. Ann N Y Acad Sci. 1966;128(3):1035–1053. doi: https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.1965.tb11715.x</mixed-citation></ref><ref id="B24"><label>24.</label><mixed-citation>Tomczak K, Czerwińska P, Wiznerowicz M. The Cancer Genome Atlas (TCGA): an immeasurable source of knowledge. Contemp Oncol (Pozn). 2015;19(1A):A68–77. doi: https://doi.org/10.5114/wo.2014.47136</mixed-citation></ref><ref id="B25"><label>25.</label><mixed-citation>Шереметьева А.К., Ларинская А.В. Искусственный интеллект как первое мнение в скрининговых исследованиях (на примере маммографии и флюорографии) // Образование и право. — 2025. — № 1. — C. 464–469. [Sheremetyeva AK, Larinskaya AV. Artificial Intelligence as a First Opinion in Screening Studies (Using the Example of Mammography and Fluorography). Education and Law. 2025;1:464–469. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.24412/2076-1503-2025-1-464-469</mixed-citation></ref><ref id="B26"><label>26.</label><mixed-citation>McKinney SM, Sieniek M, Godbole V, et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature. 2020;577(7788):89–94. doi: https://doi.org/10.1038/s41586-019-1799-6</mixed-citation></ref><ref id="B27"><label>27.</label><mixed-citation>Павлова В.И., Белая Ю.А., Воронцов А.Ю., и др. Результаты научно-исследовательской работы Российского общества онкомаммологов «Использование искусственного интеллекта для раннего выявления рака молочной железы» // Опухоли женской репродуктивной системы. — 2023. — Т. 19. — № 2. — С. 54–60. [Pavlova VI, Belaya YuA, Vorontsov AYu, et al. Results of the research work of the Russian Society of Oncomammology “Using Artificial Intelligence for Early Detection of Breast Cancer”. Tumors of the Female Reproductive System. 2023;19(2):54–60. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17650/1994-4098-2023-19-2-54-60</mixed-citation></ref><ref id="B28"><label>28.</label><mixed-citation>Cancer Prevention &amp; Early Detection. Facts &amp; Figures. 2023–2024. Available from: https://www.cancer.org/content/dam/cancer-org/research/cancer-facts-and-statistics/cancer-prevention-and-early-detection-facts-and-figures/2024-cpedfiles/cped-2024-cff.pdf</mixed-citation></ref><ref id="B29"><label>29.</label><mixed-citation>Дёмин К.С., Гермашев И.В. Использование методов машинного обучения при диагностике рака молочной железы // Digital Diagnostics. — 2024. — Т. 5. — № 3. — С. 578–591. [Dyomin KS, Germashev IV. Machine learning techniques for breast cancer diagnosis. Digital Diagnostics. 2024;5(3):578–591. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.17816/DD625866</mixed-citation></ref><ref id="B30"><label>30.</label><mixed-citation>Song L, Chen X, Mi L, et al. Icariin-induced inhibition of SIRT6/NF-B triggers redox mediated apoptosis and enhances anti-tumor immunity in triple-negative breast cancer. Cancer Sci. 2020;111(11):4242–4256. doi: https://doi.org/10.1111/cas.14648</mixed-citation></ref><ref id="B31"><label>31.</label><mixed-citation>Огнерубов Н.А., Шатов А.В., Шатов И.А. Радиогеномика и радиомика в диагностике злокачественных опухолей: обзор литературы // Вестник российских университетов. Математика. — 2017. — Т. 22. — № 6-2. — С. 1453–1460. [Ognerubov NA, Shatov AV, Shatov IA. Radiogenomics and Radiomics in the Diagnosis of Malignant Tumors: A Literature Review. Bulletin of Russian Universities. Mathematics. 2017;6-2:1453–1460. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.20310/1810-0198-2017-22-6-1453-1460</mixed-citation></ref><ref id="B32"><label>32.</label><mixed-citation>Zhang Y, Li G, Bian W, et al. Value of genomics- and radiomics-based machine learning models in the identification of breast cancer molecular subtypes: a systematic review and meta-analysis. Ann Transl Med. 2022;10(24):1394. doi: https://doi.org/10.21037/atm-22-5986</mixed-citation></ref><ref id="B33"><label>33.</label><mixed-citation>Gong X, Guo Y, Zhu T, et al. Diagnostic performance of radiomics in predicting axillary lymph node metastasis in breast cancer: a systematic review and meta-analysis. Front Oncol. 2022;12:1046005. doi: https://doi.org/10.3389/fonc.2022.1046005</mixed-citation></ref><ref id="B34"><label>34.</label><mixed-citation>Vargas Palacio AV, Sharma N, Sagoo G. Cost effectiveness of the Mia artificial intelligence technology for detection of breast tumours as part of the NHS breast screening service in the UK. Research Square. February 2023. doi: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2586246/v1</mixed-citation></ref><ref id="B35"><label>35.</label><mixed-citation>Li H, Giger ML, Huynh BQ, et al. Deep learning in breast cancer risk assessment: evaluation of convolutional neural networks on a clinical dataset of full-field digital mammograms. J Med Imaging (Bellingham). 2017;4(4):041304. doi: https://doi.org/10.1117/1.JMI.4.4.041304</mixed-citation></ref><ref id="B36"><label>36.</label><mixed-citation>Lunit Insight MMG. Al solution for mammography. Available at: https://www.lunit.io/en/products/mmg</mixed-citation></ref><ref id="B37"><label>37.</label><mixed-citation>Cure Metrix. Empowering radiologists for better outcomes in women’s health. Available at: https://curemetrix.com/</mixed-citation></ref><ref id="B38"><label>38.</label><mixed-citation>Botkin.AI Искусственный интеллект для медицинских изображений. [Botkin.AI Artificial intelligence for medical images. (Russ.)]. Available at: https://botkin.ai/</mixed-citation></ref><ref id="B39"><label>39.</label><mixed-citation>Цельс. Маммография. AI-платформа для анализа маммограмм. [Celsus. Mammography. AI platform for mammogram analysis. (In Russ.)] Available at: https://celsus.ai/products-mammography/</mixed-citation></ref><ref id="B40"><label>40.</label><mixed-citation>Карпов О.Э., Бронов О.Ю., Капнинский А.А., и др. Компаративное исследование результатов анализа данных цифровой маммографии системы на основе искусственного интеллекта «Цельс» и врачей-рентгенологов // Вестник Национального медико-хирургического Центра им. Н.И. Пирогова. — 2021. — Т. 16. — № 2. — С. 86–92. [Karpov OE, Bronov OYu, Kapninsky AA, et al. Comparative study of data analysis results of digital mammography ai-based system “CELSUS” and radiologists. Bulletin of Pirogov National Medical and Surgical Center. 2021;16(2):86–92. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.25881/20728255_2021_16_2_86</mixed-citation></ref><ref id="B41"><label>41.</label><mixed-citation>Lauby-Secretan B, Scoccianti C, Loomis D, et al. Breast-cancer screening — viewpoint of the IARC Working Group. N Engl J Med. 2015;372(24):2353–2358. doi: https://doi.org/10.1056/NEJMsr1504363</mixed-citation></ref><ref id="B42"><label>42.</label><mixed-citation>Хасанов Р.Ш., Тухбатуллин М.Г., Пасынков Д.В. Эффективность применения системы компьютерного анализа маммограмм при скрининге рака молочной железы: одноцентровое, проспективное, рандомизированное клиническое исследование // Вопросы онкологии. — 2021. — Т. 67. — № 6. — С. 777–784. [Hasanov RSh, Tukhbatullin MG, Pasynkov DV. The value of computer aided detection system for mammography in the breast cancer screening: single-center, prospective, randomized clinical trial. Voprosy Onkologii. 2021;67(6):777–784. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.37469/0507-3758-2021-67-6-777-784</mixed-citation></ref><ref id="B43"><label>43.</label><mixed-citation>Xavier D, Miyawaki I, Campello Jorge CA, et al. Artificial intelligence for triaging of breast cancer screening mammograms and workload reduction: A meta-analysis of a deep learning software. J Med Screen. 2024;31(3):157–165. doi: https://doi.org/10.1177/09691413231219952</mixed-citation></ref><ref id="B44"><label>44.</label><mixed-citation>Park EK, Lee H, Kim M, et al. Artificial Intelligence-Powered Imaging Biomarker Based on Mammography for Breast Cancer Risk Prediction. Diagnostics (Basel). 2024;14(12):1212. doi: https://doi.org/10.3390/diagnostics14121212</mixed-citation></ref><ref id="B45"><label>45.</label><mixed-citation>Cè M, Caloro E, Pellegrino ME, et al. Artificial intelligence in breast cancer imaging: risk stratification, lesion detection and classification, treatment planning and prognosis — a narrative review. Explor Target Antitumor Ther. 2022;3(6):795–816. doi: https://doi.org/10.37349/etat.2022.РМГ00113</mixed-citation></ref><ref id="B46"><label>46.</label><mixed-citation>Jiang L, Wu Z, Xu X, et al. Opportunities and challenges of artificial intelligence in the medical field: current application, emerging problems, and problem-solving strategies. J Int Med Res. 2021;49(3): 3000605211000157. doi: https://doi.org/10.1177/03000605211000157</mixed-citation></ref><ref id="B47"><label>47.</label><mixed-citation>Gerke S, Minssen T, Cohen G. Ethical and legal challenges of artificial intelligence-driven healthcare // Artificial Intelligence in Healthcare. Elsevier; 2020. P. 295–336. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818438-7.00012-5</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
