Данный систематический обзор исследует пересечение объяснимого искусственного интеллекта (XAI) и моделей сердечной электрофизиологии в контексте предотвращения внезапной сердечной смерти (ВСС) среди подростков и молодых людей, занимающихся спортом. Исследование фокусируется на выявлении механизмов, с помощью которых алгоритмы машинного обучения могут интерпретировать сложные электрофизиологические данные для прогнозирования критических состояний. Авторы анализируют текущие модели, которые позволяют не только предсказывать риск остановки сердца, но и предоставлять врачам клинически значимые обоснования принятых решений, что критически важно для доверия к ИИ в кардиологии. В работе рассматривается эффективность интеграции XAI в диагностические системы для выявления скрытых патологий, которые могут привести к летальному исходу во время физических нагрузок. Основное внимание уделяется переходу от «черных ящиков» нейросетей к прозрачным моделям, способным учитывать индивидуальные электрофизиологические особенности пациента. Результаты подчеркивают потенциал использования таких систем для раннего скрининга спортсменов и персонализированного управления рисками в спортивной медицине.