1. 面试官：详细解释什么是疾病模型的基本结构，以及不同部分之间的相互关系。

2. 面试官：探讨疾病模型构建过程中应考虑的不确定性因素，并提出如何有效处理这些因素的建议。

3. 面试官：比较常见的疾病模型构建方法，包括优缺点和适用场景，给出针对不同情况的建议选择。

4. 面试官：解释如何通过大数据技术和人工智能算法优化疾病模型的构建过程，提高预测准确性。

5. 面试官：讨论疾病模型的可解释性和可解释性对于临床决策的重要性，以及如何在模型构建中平衡这两个因素。

6. 面试官：提出一种创新的疾病模型评估方法，可以更全面、客观地评估模型的有效性和可靠性。

7. 面试官：探讨疾病模型构建过程中可能遇到的数据质量和数据偏倚问题，以及如何在建模过程中解决这些问题。

8. 面试官：分析在疾病模型构建中使用深度学习算法的优势和挑战，以及如何克服深度学习算法在医疗领域应用中的限制。

9. 面试官：探讨疾病模型在临床实践中的应用挑战，如何确保模型能够成功落地并产生实际影响。

10. 面试官：设计一个疾病模型构建的项目计划，包括项目阶段、任务分配、时间安排和风险管理等方面的考虑，以确保项目顺利进行并取得预期成果。