La explicabilidad de los modelos de aprendizaje profundo sigue siendo uno de los desafíos más críticos para su adopción en entornos clínicos. Cuando un radiólogo o un patólogo se enfrenta a una decisión asistida por inteligencia artificial, no basta con que el modelo acierte: necesita entender por qué. En este contexto, los métodos de atribución por trayectoria, como Integrated Gradients, dependen de una línea base que representa la ausencia de información relevante, lo que se conoce como missingness. Sin embargo, la elección de esa línea base no es trivial, especialmente en imágenes médicas donde los valores de intensidad tienen significado clínico directo. Utilizar un fondo negro o un vector de ceros puede ser técnicamente válido, pero clínicamente vacío. Por eso, la investigación reciente propone un concepto más riguroso: la missingness semántica. Esta aproximación exige que la línea base no solo carezca de señal, sino que represente un estado clínicamente plausible en el que los rasgos patológicos estén ausentes. En la práctica, esto se traduce en emplear un contrafactual generado sintéticamente, es decir, una versión normal del mismo caso patológico. Dicho contrafactual sirve como referencia con significado médico, lo que produce atribuciones más fieles y relevantes para el diagnóstico. Este enfoque no está atado a un modelo generativo concreto: puede implementarse con VAE, modelos de difusión o cualquier técnica capaz de producir un equivalente sano de una imagen alterada por una enfermedad. Los resultados empíricos demuestran que, al usar el contrafactual como línea base, las atribuciones superan en calidad y utilidad clínica a las obtenidas con líneas base tradicionales e incluso a otras estrategias de explicabilidad. Para las empresas que desarrollan soluciones de ia para empresas, este hallazgo tiene implicaciones directas: no se trata solo de entrenar modelos precisos, sino de garantizar que sus decisiones sean interpretables por profesionales de la salud. En Q2BSTUDIO entendemos que la transparencia es un requisito funcional, no un añadido estético. Por eso ofrecemos aplicaciones a medida que incorporan técnicas de explicabilidad avanzadas, desde la selección de líneas base clínicamente informadas hasta la integración de agentes IA que facilitan la revisión de resultados. Además, combinamos este conocimiento con software a medida para entornos cloud, ya que el procesamiento de imágenes médicas suele requerir servicios cloud aws y azure que garanticen escalabilidad y cumplimiento normativo. La ciberseguridad también juega un papel fundamental cuando se manejan datos de pacientes, por lo que nuestras soluciones integran auditorías de seguridad desde el diseño. En paralelo, el análisis de la efectividad de estos modelos se apoya en servicios inteligencia de negocio y power bi para visualizar métricas de rendimiento y atribución. La combinación de inteligencia artificial, contrafactuales semánticos y líneas base con significado clínico no solo mejora la confianza en los diagnósticos asistidos, sino que abre la puerta a nuevas formas de colaboración entre médicos y sistemas automatizados. En definitiva, la noción de missingness deja de ser un problema técnico para convertirse en una oportunidad de diseño: crear explicaciones que los clínicos puedan interpretar, cuestionar y, en última instancia, validar.