본 연구는 유방암 진단에 사용되는 BI-RADS 점수 예측을 위해 베이지안 딥러닝 모델을 활용했습니다. 기존 방사선과 전문의의 BI-RADS 점수 예측에서 상당한 변동성이 존재하는 문제를 해결하고자, 모델의 불확실성 정보를 활용하여 BI-RADS 점수를 예측하는 시스템을 제안했습니다. 실험 결과, BI-RADS 2, 3, 5 데이터셋에서 각각 73.33%, 59.60%, 59.26%의 f1-score를 달성하여 방사선과 전문의의 예측 성능 (42.86%, 48.33%, 48.28%)을 상회하는 결과를 보였습니다. 또한, BI-RADS 0 카테고리에서 75.86%의 정확도로 악성 및 양성 샘플을 구분하고, 모든 악성 샘플을 BI-RADS 5로 정확하게 식별했습니다. Grad-CAM 시각화를 통해 모델이 병변의 형태학적 특징에 주목하는 것을 확인했습니다.
