从解释内容方面

 基于医学知识体系

 原理：将 XAI 的解释与现有的医学知识图谱、医学理论框架相结合。例如，在解释疾病诊断模型时，按照医学教材中疾病的分类、发病机制、临床表现、诊断标准的顺序来呈现解释信息。

 举例：对于一个心脏病预测模型的解释，先说明模型基于的医学原理，如心脏的生理结构和血液循环原理，再解释模型中哪些特征（如心电图特征、血液指标等）与心脏病的发病机制相关。

 聚焦临床实践

 原理：围绕医疗专业人员在临床实践中的工作流程和关注点来组织解释。包括患者的症状、体征、检查结果、治疗过程以及预后等方面。

 举例：在解释一个癌症治疗效果预测模型时，重点阐述模型如何根据患者的肿瘤分期、病理类型、治疗方案（手术、放疗、化疗等）等临床因素来进行预测，以及这些因素在临床实践中的意义。 从解释形式方面

 可视化呈现

 原理：利用医疗专业人员熟悉的可视化工具，如医学图像（CT、MRI 图像等）、流程图、图表等，将复杂的模型解释转化为直观的视觉信息。

 举例：对于一个脑部疾病诊断模型，可以将模型对脑部图像的分析过程以标注了病变区域、特征提取位置等信息的图像形式展示出来；或者用流程图展示患者从入院检查到诊断、治疗的整个流程中模型的作用点和决策依据。

 采用医疗专业术语

 原理：确保 XAI 的解释中使用的术语是医疗专业人员日常工作中熟悉的专业词汇，避免使用过于技术化或通用的数据科学术语。

 举例：在解释一个药物疗效预测模型时，使用“药代动力学参数”“药物不良反应”“治疗窗”等医学术语，而不是单纯地说“模型特征”“预测变量”等数据科学术语。