연구진은 DenseNet121, ViT-B/32, ResNet50 세 가지 딥러닝 모델을 활용하여 초음파 영상에서 유방 밀도를 예측하는 외부 검증을 진행했어요.
외부 검증 데이터셋은 2,000건의 초음파 검사를 포함하며, 특히 초기 음성 검사 결과(BI-RADS 1 또는 2) 후 6개월에서 10년 이내에 암 진단을 받은 500건의 암 사례와 제조사 및 연구 연도를 기준으로 매칭된 1,500건의 음성 대조군으로 구성됐어요.
극심하게 밀도가 높은 유방에서 가장 우수한 성능(AUROC 0.868~0.899)을 보였으며, 전체적으로는 DenseNet121 모델이 가장 높은 성능(micro-averaged AUROC 0.885)을 달성했어요.