В систематический обзор включено 11 исследований с общим числом 1027 пациентов в валидационных когортах. Объединённая чувствительность составила 0.75 (95% ДИ 0.66–0.81; 95% интервал предсказания 0.50–0.90), объединённая специфичность — 0.89 (95% ДИ 0.83–0.93; интервал предсказания 0.66–0.97).

Площадь под кривой HSROC составила 0.81. Положительное отношение правдоподобия — 6.60 (95% ДИ 4.29–10.42), отрицательное отношение правдоподобия — 0.29 (0.21–0.38), диагностическое отношение шансов — 23.12 (12.89–41.50). Описательные значения I² составили 64.2% для чувствительности и 73.8% для специфичности.

Поиск проводился в PubMed, Web of Science Core Collection и Cochrane CENTRAL с дополнительным поиском в OpenAlex и Crossref до 24 августа 2026 года. Включались исследования, оценивавшие модели глубокого обучения с использованием УЗИ как единственного метода визуализации для предоперационной бинарной оценки аксиллярного или сторожевого лимфоузла при раке молочной железы, с хирургической патологией в качестве референсного стандарта.

Модели глубокого обучения на основе УЗИ показали умеренную чувствительность и высокую специфичность в отобранных валидационных когортах. Широкие интервалы предсказания, гетерогенность анатомических входных данных и предобработки, неполностью описанные определения позитивности лимфоузлов и географическая концентрация исследований ограничивают непосредственную клиническую переносимость. Тест Deeks не выявил асимметрии воронкообразного графика (P = 0.677). Эти модели следует рассматривать как дополнение, а не замену патологическому стадированию аксиллярных лимфоузлов.