Meme kanseri, kadınlarda en sık görülen kanser türlerinden biri olup erken tanı, tedavi başarısının artırılması ve mortalitenin azaltılması açısından kritik öneme sahiptir. Mamografi, ultrasonografi, manyetik rezonans görüntüleme ve biyopsi meme kanserinin tarama ve tanılamasında temel yöntemler arasında yer almaktadır. Yoğun meme dokusu, görüntülerin yorumlanmasındaki güçlükler, yanlış pozitif sonuçlar, gereksiz biyopsiler ve radyolog iş yükü tanı süreçlerinde önemli sınırlılıklar oluşturabilmektedir. Son yıllarda yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve radyomiks uygulamaları bu sınırlılıkların azaltılmasında umut verici teknolojiler olarak öne çıkmaktadır. Yapay zekâ destekli sistemler, tıbbi görüntülerden elde edilen büyük veri kümelerini analiz ederek şüpheli lezyonların belirlenmesine, kanser riskinin tahmin edilmesine, tümör özelliklerinin sınıflandırılmasına ve klinik karar destek süreçlerine katkı sağlayabilmektedir. Radyomiks ise görüntülerden elde edilen nicel verileri klinik ve biyolojik bilgilerle bütünleştirerek hastalığın prognozu, tedaviye yanıtı ve bireyselleştirilmiş yönetimi hakkında önemli bilgiler sunmaktadır. Bununla birlikte yapay zekâ uygulamalarının klinik kullanıma aktarılabilmesi için algoritmaların güvenilirliği, farklı popülasyonlarda doğrulanması, veri kalitesi, etik ilkeler ve hasta mahremiyeti dikkate alınmalıdır. Yapay zekâ, sağlık profesyonellerinin yerini alan bir sistem olarak değil, tanı doğruluğunu ve klinik karar süreçlerini destekleyen tamamlayıcı bir teknoloji olarak değerlendirilmelidir.