Ansätze des maschinellen Lernens haben sich als leistungsfähiges Instrument zur Erkennung von Brustkrebs erwiesen. Durch die Analyse großer Datensätze medizinischer Bilder können Modelle des maschinellen Lernens Muster und Merkmale erkennen, die auf das Vorhandensein von Krebszellen hinweisen können. Dieser Prozess umfasst die Sammlung und Vorverarbeitung von Daten, die Extraktion relevanter Merkmale, die Entwicklung und das Training von maschinellen Lernmodellen sowie die Bewertung ihrer Leistung. Modelle des maschinellen Lernens können zwar die Genauigkeit und Effizienz der Brustkrebserkennung verbessern, sie sollten jedoch als Entscheidungshilfe in Zusammenarbeit mit medizinischem Fachpersonal eingesetzt werden. Das ultimative Ziel ist es, die Diagnosegenauigkeit zu verbessern und wertvolle Erkenntnisse für Behandlungsentscheidungen zu gewinnen.