Bevezetés és célkitűzés: A számítógépes 'mélytanulás' (deep learning) az elmúlt két évtized számítástechnikai fejlődésének legjelentősebb ajándéka. A számítógépes mélytanulásban rejlő - egyelőre még beláthatatlan - lehetőségek megértése, befogadása és alkalmazása a medicina megkerülhetetlen feladata. Módszer: Ajándék és feladat, hiszen az exponenciálisan növekvő adatok (képalkotó vizsgálati, laboratóriumi, terápiaválasztási lehetőségek, terápia-kölcsönhatások stb.) "bitjeinek" tengerében minden vágyunk és deklarációnk ellenére mind kevésbé tudjuk a személyre és állapotra, a tumorra és környezetére szabott individuális ellátást megvalósítani. Eredmények: A jelen pillanatban felelős ellátóként - és nem kevésbé felelős finanszírozóként - azt élhetjük meg, hogy egyéni és közösségi szinten is szuboptimális folyamatokat tartunk fenn, aminek oka egyszerre az adatok bősége, ugyanakkor az ellátáshoz individuálisan fontos adatok hiánya. A számítógépes mélytanulás, a medicina lényegét adó ember-ember közti találkozás gyógyító erejét nem csorbítva - hanem inkább kiterjesztve -, ebben kínál fényt az alagútban. Következtetés: Belátva tehát saját adatintegrációs és ismereti korlátainkat, nekünk, orvosoknak és ellátásfinanszírozóknak - sajátos előítéleteinket és félelmeinket feladva - kell megtanulni a számítógépes mélytanulásban rejlő különleges lehetőségeket, melyek nemcsak a képalkotó diagnosztikában, hanem már napi realitásként a terápia területén is használhatók (immunterápia). A közlemény ehhez igyekszik kedvet csinálni.  Kulcsszavak: gépi tanulás, mesterséges intelligencia, mammográfia, számítógép és felhasználó együttműködése