Diagnóstico automatizado de cáncer de mama con YOLO e IA generativa

Resumen

El cáncer de mama es una de las principales causas de mortalidad entre las mujeres en Brasil,
y la interpretación humana de las mamografías aún presenta limitaciones.
Este estudio evaluó un sistema de clasificación BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System) que
utiliza el modelo YOLO (You Only Look Once) para la segmentación de lesiones y el modelo de lenguaje
ChatGPT para la interpretación y el diagnóstico asistido.
Se utilizaron 120 imágenes clasificadas con la siguiente distribución para evaluar los resultados:
BI-RADS 3 (68 imágenes), 4 (44 imágenes) y 5 (imágenes). Se dieron tres enfoques: (i) diagnóstico directo por IA;
(ii) un modelo preentrenado sin preprocesamiento utilizado en ChatGPT;
y (iii) el mismo modelo con descripciones morfológicas detalladas y filtros de mejora (CLAHE y Sharpen),
con ChatGPT produciendo la clasificación. Las precisiones generales fueron del 30%, 42% y 70%, respectivamente.
La metodología mejoró la precisión de los resultados, aunque todavía presenta limitaciones en la capacidad
del modelo para diferenciar casos específicos, o incluso creando una confusión en la interpretabilidad,
lo que indica espacio para futuras mejoras.