В данной научной работе представлен инновационный фреймворк для количественной оценки неопределенности (uncertainty quantification), предназначенный для улучшения работы моделей машинного обучения, прогнозирующих выживаемость пациентов. Исследование фокусируется на применении этих методов в онкологии, в частности при прогнозировании исходов рака легких у лиц пожилого возраста. Авторы решают критическую проблему «черного ящика» ИИ, внедряя механизмы, которые позволяют врачам понимать степень уверенности модели в каждом конкретном прогнозе. Это имеет решающее значение для принятия клинических решений, так как высокая неопределенность в прогнозе может сигнализировать о необходимости дополнительного обследования или пересмотра тактики лечения. Методология включает интеграцию статистических методов оценки неопределенности в алгоритмы глубокого обучения для повышения надежности прогностических моделей. Результаты работы подчеркивают значимость прозрачности ИИ для безопасного внедрения технологий в повседневную медицинскую практику и персонализированную терапию.