В статье, опубликованной в журнале Artificial Intelligence in Medicine, представлена новая объяснимая парадигма на основе контрфактических примеров и оценки неопределенности для автоматического обнаружения и сегментации кист почек на контрастных КТ-изображениях брюшной полости. Исследование является многоцентровым и включает данные от нескольких медицинских учреждений, что повышает обобщаемость результатов. Авторы разработали модель глубокого обучения, которая не только выполняет сегментацию, но и предоставляет объяснения своих решений через контрфактические примеры — альтернативные сценарии, показывающие, как изменение входных данных повлияло бы на результат. Дополнительно модель оценивает неопределенность своих предсказаний, что критически важно для клинического применения, где ложные срабатывания могут привести к ненужным инвазивным процедурам. Такой подход повышает доверие врачей к системе и позволяет им лучше понимать, когда можно полагаться на автоматические результаты. Исследование демонстрирует, что интеграция объяснимости и оценки неопределенности в медицинские ИИ-системы является перспективным направлением для внедрения в клиническую практику, особенно в задачах радиологии, где точность и прозрачность решений имеют первостепенное значение.