유방암은 여성 암 발생 중 1위를 차지하고 있으며 진행 병기가 높아질수록 생존율이 급격하게 감소하는 질병이다. 본 연구는 HR+/HER2- 유방암 환자를 대상으로 사망 예측 모형을 개발하는 것을 목표로 건강보험 청구자료를 활용하였다. 연구에 사용된 데이터는 2016년부터 2021년까지 수집된 청구자료 데이터에서 유방암 진단을 받은 환자들 중 HR+/HER2- 유방암 환자들로 구성되었으며 Logistic Regression분석과 LASSO, 서포트 벡터 머신(SVM), Random Forest, XGBoost, GLMBoost를 통하여 모형을 구축하였다. 모델 성능은 혼동행렬, ROC 곡선 아래 면적(AUC)를 통하여 평가되었다. 연구결과, 정확도 부분에서는 Random Forest와 XGBoost가 가장 우수한 모습을 보였고, 특이도와 정밀도 부분에서는 XGBoost가 가장 높은 수치를 보여주었으며 민감도와 F1-Score 부분에서는 Random Forest가 가장 높은 값을 보였다.