Keywords
Abstract
Breast cancer remains one of the leading causes of cancer-related mortality among women worldwide. Early detection significantly improves survival rates and reduces treatment-related morbidity. Traditional screening methods such as mammography, ultrasound, and magnetic resonance imaging (MRI) have improved diagnostic accuracy; however, limitations including false positives, false negatives, and interobserver variability persist. Recent advances in artificial intelligence (AI), particularly machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms, have demonstrated significant potential in enhancing early breast cancer detection. AI-based diagnostic technologies enable automated image analysis, lesion classification, risk prediction, and decision support with high sensitivity and specificity. This article analyzes the role of AI-driven diagnostic systems in early breast cancer detection, evaluates their clinical effectiveness, and discusses current challenges and future perspectives in integrating AI into routine oncological practice.
References
1. Bray, F., Ferlay, J., Soerjomataram, I., Siegel, R. L., Torre, L. A., & Jemal, A. (2020). Global cancer statistics 2020. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 70(4), 313–331.
2. Sung, H., Ferlay, J., Siegel, R. L., et al. (2021). Global cancer statistics 2021. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 71(3), 209–249.
3. McKinney, S. M., Sieniek, M., Godbole, V., et al. (2020). International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature, 577, 89–94.
4. Rodriguez-Ruiz, A., Lång, K., Gubern-Merida, A., et al. (2019). Stand-alone artificial intelligence for breast cancer detection in mammography. European Radiology, 29, 5331–5340.
5. Эргашев, Н. Ш., & Саттаров, Ж. Б. (2014). Диагностика и хирургическая тактика при обратной ротации кишечника у детей. Детская хирургия, 18(3), 29-32.
6. Sattarov, J., & Nazarov, N. (2020). Features of the clinic, diagnosis and treatment of mesocolic-parietal hernias in newborns and children of elder age groups. Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, 12(6), 1016-1021.
7. Саттаров, Ж. Б., & Бобоев, М. Ш. (2025). ГИСТОЛОГИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА СТЕНКИ ТОЛСТОЙ КИШКИ ПРИ УДЛИНЕНИИ И НАРУШЕНИИ ЕЁ ФИКСАЦИИ У ДЕТЕЙ. Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences, 5(10-2), 84-92.
8. Бобоев, М. Ш., & Саттаров, Ж. Б. (2025). СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ И ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИЧАСТИЧНОЙ ВРОЖДЁННОЙ КИШЕЧНОЙ НЕПРОХОДИМОСТИ У НОВОРОЖДЁННЫХ И МЛАДЕНЦЕВ. Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences, 5(10-2), 76-83.
9. Эргашев, Н. Ш., Саттаров, Ж. Б., & Эргашев, Б. Б. (2015). Синдром Ледда у новорожденных. Детская хирургия, 19(2), 26-29.
10. Саттаров, Ж. Б., & Бобоев, М. Ш. (2025). КЛИНИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ, ДИАГНОСТИКА И ЛЕЧЕНИЕ АНОМАЛИЙ ФИКСАЦИИ И УДЛИНЕНИЯ ТОЛСТОЙ КИШКИ У ПЕДИАТРИЧЕСКИХ ПАЦИЕНТОВ. Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences, 5(10-2), 93-101.
11. Саттаров, Ж., & Хуррамов, Ф. (2019). Ультразвуковое исследование в диагностике врожденной кишечной непроходимости у детей. Журнал вестник врача, 1(3), 94-98.
12. Эргашев, Н. Ш., & Саттаров, Ж. Б. (2013). Диагностика и лечение врожденной кишечной непроходимости у новорожденных. Современная медицина: актуальные вопросы, (25), 58-65.
13. Sh, B. M. (2025). Cystic duplication of the stomach in children. Web of Medicine: Journal of Medicine. Practice and Nursing, 3(1), 367-371.
14. Хуррамов, Ф. М., Саттаров, Ж. Б., Хамидов, Б., & Хайдаров, Н. С. (2024). Болаларда корин бушлоти битишма касаллиги. Педиатрия журнали, (1), 553-559.
15. Fayzieva, N., & Abrorxo’ja, R. (2025). INTEGRATION OF BIOPHYSICS AND INFORMATION TECHNOLOGIES FOR MODELING HUMAN BIOMECHANICAL MOVEMENTS USING 3D SENSORS AND MACHINE LEARNING. Eureka Journal of Health Sciences & Medical Innovation, 1(2), 54-68.
16. Nodira, F. (2018). Specificity of interaction between teacher and students in the process of teaching a foreign language. Вопросы науки и образования, (8 (20)), 141-143.
17. Alisherovna, K. S. S. F. N., Amanaliyevich, O. N., & Polatovich, K. S. (2025). MECHANISMS OF IONIZING RADIATION-INDUCED DAMAGE TO CELLS AND DNA. SHOKH LIBRARY, 1(13).
18. Dusaliyev, F. M., & Sh, B. M. (2026). CLINICAL COURSE AND DIAGNOSTIC APPROACHES OF ANORECTAL MALFORMATIONS ASSOCIATED WITH RECTOURETHRAL FISTULAS IN BOYS. Shokh Articles Library, 1(1).
19. Sh, B. M. (2025). HOMILA ICHI MEKONIYALI PERITONITIN TEKSHIRISH VA DAVOLASHNI TAKOMILASHTIRISH (ADABIYOTLAR SHARHI). Central Asian Journal of Academic Research, 3(11-2), 142-148.
20. Бобоев, М. Ш., & Хайдаров, Н. С. (2025). СИНДРОМ ОБЪЁМНОГО ОБРАЗОВАНИЯ БРЮШНОЙ ПОЛОСТИ У ДЕТЕЙ. Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences, 5(10-2), 174-181.
21. Khaidarov, N. S., Sh, B. M., & Dusaliyev, F. M. (2026). POSTOPERATIVE ABDOMINAL ADHESIVE DISEASE IN CHILDREN: CLINICAL EXPERIENCE. Shokh Articles Library, 1(1).
22. Саттаров, Ж. Б., & Бобоев, М. Ш. (2025). ГИСТОЛОГИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА СТЕНКИ ТОЛСТОЙ КИШКИ ПРИ УДЛИНЕНИИ И НАРУШЕНИИ ЕЁ ФИКСАЦИИ У ДЕТЕЙ. Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences, 5(10-2), 84-92.
23. Бобоев, М. Ш., & Саттаров, Ж. Б. (2025). СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ И ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИЧАСТИЧНОЙ ВРОЖДЁННОЙ КИШЕЧНОЙ НЕПРОХОДИМОСТИ У НОВОРОЖДЁННЫХ И МЛАДЕНЦЕВ. Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences, 5(10-2), 76-83.
24. Бобоев, М. Ш., & Саттаров, Ж. Б. (2025). СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ И ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИЧАСТИЧНОЙ ВРОЖДЁННОЙ КИШЕЧНОЙ НЕПРОХОДИМОСТИ У НОВОРОЖДЁННЫХ И МЛАДЕНЦЕВ. Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences, 5(10-2), 76-83.
25. Sh, B. M. (2025). YANGI TUG ‘ILGAN CHAQALOQLAR VA GO ‘DAKLARDA UCHRAYDIGAN QISMAN TUG ‘MA ICHAK TUTILISHINI ZAMONAVIY DIAGNOSTIK TAKTIKASINI TANLASH. Central Asian Journal of Academic Research, 3(11-2), 136-141.
26. Саттаров, Ж. Б., & Бобоев, М. Ш. (2025). КЛИНИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ, ДИАГНОСТИКА И ЛЕЧЕНИЕ АНОМАЛИЙ ФИКСАЦИИ И УДЛИНЕНИЯ ТОЛСТОЙ КИШКИ У ПЕДИАТРИЧЕСКИХ ПАЦИЕНТОВ. Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences, 5(10-2), 93-101.
27. Sh, B. M. (2025). Intrauterine meconium peritonitis (literature review). Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences, 5(10-2), 46-51.
28. Sh, B. M. (2025). Cystic duplication of the stomach in children. Web of Medicine: Journal of Medicine. Practice and Nursing, 3(1), 367-371.
29. Турсунова, О. А., & Шарапов, Б. У. (2017). ИЗУЧЕНИЕ ЧАСТОТЫ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ГЕМОРРАГИЧЕСКИМ ВАСКУЛИТОМ У ДЕТЕЙ. In INTERNATIONAL INNOVATION RESEARCH (pp. 236-239).
30. Шарипова, З. У., Ашурова, Д. Т., & Турсунова, О. А. (2017). Эффективность ступенчатой антибактериальной терапии в лечении пневмонии у детей. Молодой ученый, (16), 102-104.
31. Ашурова, Д. Т., & Садирходжаева, А. А. (2018). Особенности клинической симптоматики поражения сердечно-сосудистой системы при СД 1 типа у детей. Проблемы науки, (2 (26)), 69-73.
32. Садирходжаева, А. А., & Ашурова, Д. Т. (2019). Особенности ранней диагностики диабетической кардиомиопатии во взаимосвязи с кардиологическими маркёрами у детей с сахарным диабетом 1. Уральский медицинский журнал, (8), 22-24.
33. Садирходжаева, А. А., Ашурова, Д. Т., & Шарапов, Б. У. (2019). ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ КАРДИОЛОГИЧЕСКИХ МАРКЁРОВ У ДЕТЕЙ С САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ I ТИПА. Новый день в медицине, (2), 50-52.
34. Садирходжаева, А. А., & Ашурова, Д. Т. (2019). Особенности состояния кардиологических маркёров в ранней диагностики диабетической кардиомиопатии у детей с сахарным диабетом 1 типа. Austrian Journal of Technical and Natural Sciences, (3-4), 3-7.
35. Садирходжаева, А. А., & Ашурова, Д. Т. (2022). hs-CRP в сыворотке крови как маркер асептического воспаление стенок сосудов у детей с сахарным диабетом 1 типа. In Молодые ученые-медицине (pp. 109-113).
36. Ахмедова, Д. И., Ишниязова, Н. Д., Салихова, Г. У., & Ашурова, Д. Т. (2012). Особенности психологического развития детей дошкольного возраста. Педиатрия. Илмий-амалий журнал, 38.
37. Ахмедова, Д. И., & Ашурова, Д. Т. (2012). Влияние интегрированного подхода по профилактике микронутриентной недостаточности на некоторые показатели физического развития детей в возрасте 3 лет Республики Каракалпакстан. Педиатрия. Илмий-амалий журнал, 34.
38. Садирходжаева, А. А., Турсунова, О. А., & Шарипова, З. У. (2018). Влияние кислородтранспортной системы крови на тканевую гипоксию у детей с сахарным диабетом I типа. Молодой ученый, (8), 48-51.
39. Shen, L., Margolies, L. R., Rothstein, J. H., et al. (2019). Deep learning to improve breast cancer detection on screening mammography. Scientific Reports, 9, 12495.
40. Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., et al. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542, 115–118.
41. Litjens, G., Kooi, T., Bejnordi, B. E., et al. (2017). A survey on deep learning in medical image analysis. Medical Image Analysis, 42, 60–88.
42. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521, 436–444.
43. Ardila, D., Kiraly, A. P., Bharadwaj, S., et al. (2019). End-to-end lung cancer screening with deep learning. Nature Medicine, 25, 954–961.
44. Yala, A., Lehman, C., Schuster, T., Portnoi, T., & Barzilay, R. (2019). A deep learning model to predict breast cancer risk. Radiology, 292(1), 60–66.
45. Dembrower, K., Liu, Y., Azizpour, H., et al. (2020). Comparison of a deep learning risk score and mammographic density score. JAMA Oncology, 6(7), 1079–1086.
46. Kim, H. E., Kim, H. H., Han, B. K., et al. (2020). Changes in cancer detection and false-positive recall in mammography using AI. Radiology, 295(3), 573–580.
47. Becker, A. S., Marcon, M., Ghafoor, S., et al. (2017). Deep learning in mammography. Investigative Radiology, 52(7), 434–440.
48. Jiang, Y., Edwards, A. V., & Newstead, G. M. (2020). Artificial intelligence applied to breast MRI. Radiology, 298(1), 38–46.
49. Hosny, A., Parmar, C., Quackenbush, J., Schwartz, L. H., & Aerts, H. (2018). Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Cancer, 18, 500–510.
50. Rajpurkar, P., Irvin, J., Zhu, K., et al. (2017). CheXNet: Radiologist-level pneumonia detection using deep learning. arXiv preprint arXiv:1711.05225.
51. Geras, K. J., Wolfson, S., Shen, Y., et al. (2019). High-resolution breast cancer screening with multi-view deep convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:1703.07047.
52. Topol, E. (2019). High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25, 44–56.
53. European Society of Radiology (ESR). (2019). What the radiologist should know about AI. Insights into Imaging, 10, 44.
54. Kelly, C. J., Karthikesalingam, A., Suleyman, M., Corrado, G., & King, D. (2019). Key challenges for delivering clinical impact with AI. BMC Medicine, 17, 195.