СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К СКРИНИНГУ РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ (2024–2025): ЭФФЕКТИВНОСТЬ И ПЕРСПЕКТИВЫ
Keywords:
Ключевые слова: рак молочной железы; скрининг; ранняя диагностика; маммография; ультразвуковое исследование; магнитно-резонансная томография; искусственный интеллектAbstract
Аннотация: В статье рассмотрены современные подходы к скринингу рака молочной железы с учётом достижений 2024–2025 годов. Проанализированы основные методы ранней диагностики, включая маммографию, ультразвуковое исследование и магнитно-резонансную томографию, а также их диагностическая значимость и ограничения. Особое внимание уделено внедрению цифровых технологий, таких как искусственный интеллект, радиомика и цифровой томосинтез, повышающих точность выявления опухолевых изменений.
Отдельно рассмотрены перспективные направления развития скрининга, включая персонализированный подход, генетическое тестирование (BRCA1/2) и использование жидкостной биопсии как дополнения к традиционным визуализационным методам. Показано, что интеграция молекулярных и цифровых технологий способствует повышению эффективности ранней диагностики и улучшению прогноза заболевания.
Комплексный подход к скринингу рака молочной железы позволяет повысить выявляемость заболевания на ранних стадиях и снизить смертность среди женского населения.
References
1. Sung H. et al. Global Cancer Statistics 2024. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 2024.
2. World Health Organization. Breast Cancer Screening Guidelines, 2024.
3. American Cancer Society. Breast Cancer Screening Recommendations, 2025 Update.
4. European Society of Breast Imaging (EUSOBI). Screening Guidelines, 2024.
5. Tabár L., Dean P. Breast Cancer Screening and Mortality Reduction. Radiology, 2024.
6. Houssami N. Digital Breast Tomosynthesis in Screening Practice. Lancet Oncology, 2025.
7. Sechopoulos I. Artificial Intelligence in Breast Imaging. Nature Medicine, 2024.
8. Litjens G. Radiomics in Medical Imaging. European Journal of Radiology, 2024.
9. NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology: Breast Cancer Screening, 2025.
10. Yala A. Deep Learning for Breast Cancer Detection. Science Translational Medicine, 2024.
