高风险医疗物联网设备在医疗机构中普遍存在，89%的网络部署了这些设备，存在已知漏洞并通过不安全方式连接互联网，威胁患者安全。网络犯罪团伙利用医院的网络安全弱点进行攻击，医院面临重大安全挑战，需优先修复关键漏洞以保障患者安全和业务连续性。

本研究探讨了人工智能与区块链在医疗物联网中的整合，指出了研究空白与挑战，并强调提升系统信任与可靠性的重要性。

通过结合医学人工智能和可解释人工智能技术，提出了一种自定义的框架，应用于医疗物联网领域，提高医疗系统效果，具备透明和可理解的决策能力。框架应用于脑肿瘤检测，得出准确透明的诊断结果，评估结果表明出色性能，高精确度、召回率和F1分数，训练准确率达99%，验证准确率达98%。结合可解释人工智能技术和基于集成的深度学习方法的框架实现精确可靠的脑肿瘤诊断。