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Gli approcci di apprendimento automatico sono emersi come un potente strumento per rilevare il cancro al seno. Analizzando grandi serie di dati di immagini mediche, i modelli di apprendimento automatico possono identificare modelli e caratteristiche che possono indicare la presenza di cellule cancerose. Questo processo prevede la raccolta e la pre-elaborazione dei dati, l'estrazione di caratteristiche rilevanti, lo sviluppo e l'addestramento di modelli di apprendimento automatico e la valutazione delle loro prestazioni. I modelli di apprendimento automatico possono migliorare l'accuratezza e l'efficienza della diagnosi del cancro al seno, ma devono essere utilizzati come strumenti di supporto alle decisioni in collaborazione con i medici. L'obiettivo finale è quello di migliorare l'accuratezza diagnostica e fornire indicazioni preziose per le decisioni terapeutiche.