Данная статья представляет собой систематический обзор (scoping review), посвященный проблеме объяснимости больших языковых моделей (LLM) архитектуры decoder-only в клинической медицине. Авторы — Нишант Мишра, Амин Абу-Ханна и Иасер Каликсто — проанализировали современное состояние исследований в области интерпретируемости таких моделей, как GPT и аналогичные, при их применении в здравоохранении. В обзоре рассматриваются ключевые методы объяснимости, включая механизмы внимания, градиентные методы, surrogate-модели и подходы на основе генерации естественно-языковых объяснений. Особое внимание уделяется специфике клинических задач: диагностике, прогнозированию исходов, поддержке принятия врачебных решений и работе с электронными медицинскими картами. Авторы систематизировали выявленные ограничения, среди которых — нестабильность объяснений, сложность валидации в медицинском контексте и отсутствие стандартизированных метрик оценки качества объяснений. В работе также обсуждаются регуляторные аспекты: требования к прозрачности алгоритмов в клинической практике и потенциальные риски, связанные с недостаточной интерпретируемостью. Обзор подчеркивает критическую важность разработки надежных методов объяснимости для безопасного внедрения LLM в медицину и определяет направления будущих исследований, включая создание специализированных бенчмарков и клинически ориентированных подходов к интерпретации. Публикация размещена в авторитетном журнале Artificial Intelligence in Medicine (том 181) и датирована ноябрем 2026 года.