본 논문에서는 유방암 발병 위험 예측을 위한 새로운 Transformer 기반 모델인 STA-Risk를 제안합니다. STA-Risk는 양측성 및 시계열 비대칭성을 동시에 고려하여 미세한 유방촬영 영상의 변화를 포착합니다. 기존의 단일 검사에 기반한 모델이나 시공간적 세부 정보를 고려하지 못하는 모델의 한계를 극복하기 위해, 사용자 정의 비대칭 손실 함수로 조절되는 측면 인코딩 및 시간 인코딩을 통해 시공간적 비대칭성을 학습합니다. 두 개의 독립적인 유방촬영 데이터셋을 사용한 실험 결과, STA-Risk는 1년에서 5년 후의 유방암 발병 위험 예측에서 기존 최첨단 모델들보다 우수한 성능을 달성했습니다.
