健康医疗需求的急剧增长，要求医疗工作者在提高决策效率的同时仍要保证诊疗质量，并及时跟进医学知识的快速增长与更新，在此背景下，借助新兴技术力量，将知识移植于系统和机器从而赋能医生成为不二法门。但是，如何提高机器对知识的学习效率并解释其知识到行为的逻辑一直是该领域亟待解决的两大难题。为临床决策提供科学依据，体现着循证医学精髓的指南早已成为现代医学中不可分割的一部分，这些从浩如烟海的文献中收集、分析、评价获得的，凝聚着专家共识的知识不仅仅是机器学习内容的重要来源，其知识本身所包含的诊疗逻辑也是指导机器作出可解释行为的重要依据。但人与机器有着各自的语言体系，因此知识表达形式的转换是必经之路。
