В последние годы в диагностике рака молочной железы все более активно используется метод микроволновой радиотермометрии. Однако анализ и интерпретация термометрических данных представляет из себя достаточно сложную задачу. В данной работе предложен способ разработки нейронной сети, предназначенной для диагностики рака молочной железы по данным микроволновой радиотермометрии. Доказана эффективность комбинированного использования признакового пространства, основанного на медицинских знаниях, и результатов анамнеза. Одним из современных и эффективных способов функциональной диагностики является метод микроволновой радиотермометрии, который в последние годы нашел применение в ряде областей медицины, в том числе в диагностике рака молочной железы. Однако анализ данных микроволновой радиотермометрии является весьма сложной задачей, что препятствует широкому применению данного метода в скрининге. Данную проблему можно решить созданием эффективной экспертной системы на основе использования методов математического и компьютерного моделирования, возможностей современных информационных технологий и, прежде всего, алгоритмов машинного обучения. Одному из аспектов данной задачи и посвящена данная статья. А именно, обсуждаются возможности использования нейронных сетей в диагностике рака молочной железы на основе данных микроволновой радиотермометрии и результатов анамнеза. Предложенные в данном исследовании параметры, а также комбинированное использование в первом слое моделирующих функций и результатов анамнеза, позволило значительно увеличить эффективность классификатора, по сравнению с предшествующими результатами.