乳癌是全球女性最常見的癌症之一，且居於癌症致死原因的前列。根據世界衛生組織（WHO）2021年的報告，乳癌已取代肺癌，成為全球最常見的癌症，佔全新診斷癌症病例的12%。這一數字不僅反映出乳癌的高發病率，也凸顯了其對全球公共健康的威脅。

提高乳癌患者的生存率，關鍵在於早期發現和準確診斷。然而，傳統的診斷方式往往依賴醫生的經驗和主觀判斷，這使得誤診或漏診的風險居高不下，進而延誤了治療時機。為了解決這一挑戰，開發更高效且精確的診斷工具已成為醫學研究的核心課題。

機器學習作為現代數據分析與模式識別技術的工具，正展現出在醫學影像分析領域的巨大潛力。通過機器學習技術來辨識乳房腫瘤，不僅能顯著提高診斷的準確性，還能優化診斷過程的效率，減輕醫護人員的負擔。

本研究旨在探討機器學習應用於乳房腫瘤識別的可能性與優勢，期望為乳癌的早期診斷和治療提供嶄新的解決方案，造福全球公共健康。

以下是本研究探討辨識乳房腫瘤機器學習的主要動機：​