Medillustrator：通过多模态诊断数据对齐与表示提升医师持续医学教育中复习学习效果

持续医学教育（CME）在医师持续专业发展中发挥着关键作用。除了即时诊断外，医师会利用多模态诊断数据进行复习学习，进行自我导向的分析并与同事进行协作讨论。然而，通过此类数据有效学习对初学者医师来说仍存在挑战，包括筛选和识别有价值的研究病例、在语义层面实现多模态数据的细粒度对齐与表示，以及辅助参考数据进行综合性情境分析。为此，我们引入Medillustrator——一个为帮助初学者医师进行复习学习而设计的可视化分析系统。我们的结构化方法使初学者医师能够在概览层面探索和回顾研究病例，并通过一致地对齐多模态数据和参考数据来分析具体病例。此外，医师可以记录和回顾分析结果，以便进一步复习。通过一个综合案例研究和一个受控实验室 between-subject 用户研究，展示了Medillustrator在提升医师复习学习过程方面的效果。