В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine, представлена новая методология многокритериальной оценки неопределенности (uncertainty estimation) для систем искусственного интеллекта, применяемых в дерматологии. Основной целью работы является повышение надежности алгоритмов глубокого обучения при обнаружении сдвигов распределения данных (distribution shift detection), что критически важно для безопасного внедрения ИИ в клиническую практику. Авторы разработали подход, который позволяет модели не только классифицировать кожные новообразования на злокачественные и доброкачественные, но и точно оценивать степень своей уверенности в каждом предсказании. Использование нескольких критериев неопределенности помогает системе выявлять случаи, выходящие за рамки обучающей выборки, предотвращая ошибочные диагнозы на атипичных или редких примерах. Результаты показывают значительное улучшение показателей чувствительности и специфичности по сравнению с традиционными методами, что напрямую влияет на безопасность пациентов. Данный подход решает одну из главных проблем ИИ в медицине — проблему «черного ящика» и доверия к предсказаниям модели в условиях изменчивости реальных клинических данных. Исследование демонстрирует, что интеграция оценки неопределенности является необходимым шагом для создания надежных систем поддержки принятия врачебных решений в онкодерматологии.