EnTrust introduce un marco que trata el conflicto inter-modal como la fuente principal de incertidumbre predictiva en el análisis de imágenes médicas. Descompone las características multimodales en consenso compartido, señales específicas de cada modalidad y señales de conflicto, permitiendo una estimación de incertidumbre calibrada a nivel de píxel mediante un modelo basado en difusión y mapeo de confianza. EnTrust logra la precisión de segmentación más avanzada, reduce el error de calibración en un 40% y supera a los conjuntos profundos (deep ensembles) 5x con la mitad del uso de memoria.