乳がんは世界中の女性において主要な死亡原因の一つであり、早期診断が治療の効果と生存率向上において重要です。本研究では、測定可能な臨床および生理学的パラメータを利用して乳がんのリスクを評価するためのファジーソフト集合理論に基づく専門システムを提案しています。このシステムは、ボディーマス指数、インスリンレベル、レプチンレベル、アディポネクチンレベル、年齢を入力変数として用い、ファジー推論ルールとソフト集合の計算によって乳がんリスクを推定します。これらのパラメータは通常の血液検査から取得できるため、非侵襲的でアクセスしやすい初期評価手段となります。モデルの開発と検証にはUCI機械学習リポジトリからデータセットを使用しており、提案された専門システムはヘルスケア専門家が高リスク患者を特定し、さらなる診断手続きの必要性を判断するのを支援することを目的としています。