
如何用 AI 生成医疗器械 IFU 说明图
从设备照片、操作步骤和风险提示出发,用 ManualFig 生成清晰的医疗器械 IFU 多面板说明图。
医疗器械 IFU 插图不能只是“好看”。它需要正确表达用户动作,保留设备形态,避免误导性细节,并给警告、符号和复核意见留出空间。普通图片生成工具往往不够稳定:它可以生成漂亮画面,但 IFU 团队需要的是受控的说明面板。
ManualFig 围绕这个生产流程设计。你可以从产品照片、CAD 截图、文字步骤或已有视觉风格开始,生成说明书风格的图,再对选中的图片逐步修改。
需要先出一张 IFU 草稿?打开 ManualFig 生成器。
如果搜索意图明确是 IFU,可以使用 医疗器械 IFU 插图生成器。如果是非监管场景的设置页,可以拆到 快速入门指南插图生成器、安全说明图生成器 或 维护流程说明图生成器。
如果要确定整份文档的页面结构、标准符号、警告层级和章节安排,建议在出最终插图前先看医疗器械 IFU 设计实务指南。
先明确 IFU 的真实任务
生成图片前,先把说明图问题拆成三部分:
- 用户必须识别的设备或配件
- 用户必须完成的动作
- 图中必须表达的风险或确认状态
以可穿戴传感器贴片为例,任务可能是:清洁皮肤、撕掉胶贴保护膜、把贴片贴在上臂、确认贴片贴平。安全上下文可能包括皮肤接触、胶面处理、丢弃和禁止重复使用。
这比“画一个传感器贴片”更适合作为提示词基础,因为它说明了这张图的用途。
用参考图控制形状,不要做成营销图
IFU 插图通常需要产品准确性,但不需要摄影噪声。产品照片可以帮助 ManualFig 理解贴片形状、接口、保护膜拉片或辅助器结构,但最终图应去掉背景、反光、强烈光影和生活化场景。
常见参考输入包括:
- 用于几何外形的产品照片
- 用于比例关系的 CAD 截图
- 用于风格参考的已有说明书页面
- 用于步骤顺序的操作流程
- 用于警告和标注的风险说明
最稳的方式是把参考图和简洁步骤结合起来:参考图控制“长什么样”,文字控制“用户在做什么”。
要求生成面板,而不是单张大图
医疗说明图很容易因为一个画面塞入过多动作而变得不清楚。更好的方式是要求生成多面板序列。
示例提示词:
Create a four-panel IFU illustration for applying a wearable sensor patch.
Panel 1: clean and dry upper arm skin.
Panel 2: peel the adhesive liner from the patch without touching adhesive.
Panel 3: place the patch on the upper arm using a downward arrow.
Panel 4: show correct final placement with a check mark.
Use clean manufacturer manual style, simple line art, subtle teal accents,
numbered steps, one zoom callout, and one caution symbol.
Do not include brand logos or marketing background.这样的提示词能让 ManualFig 生成文档插图,而不是泛化的产品场景图。
风险提示要明确写出来
如果图中必须表达“不要触摸胶面”“仅限一次性使用”“使用后丢弃”或“不要贴在受刺激皮肤上”,应直接写进提示词。不要让模型自行推断受监管说明。
对于高风险 IFU 内容,AI 输出应作为视觉草稿。发布前仍需要法规、临床、法务和人为因素团队确认每个符号、动作、警告和确认状态是否准确。
一次精修一张结果
第一轮生成通常接近目标,但不一定能直接发布。更高效的复核流程是:
- 生成 2-4 组候选面板。
- 选择最接近的一组。
- 用具体文字修改,例如“贴片缩小一点”“把箭头移到保护膜拉片上方”“只在第 2 面板显示警告图标”。
- 把确认后的图片作为后续文档素材。
这也是 ManualFig 与一次性生图工具的区别。目标不是新奇,而是能通过内部复核的受控视觉系统。
什么时候导出
只有当图已经正确表达步骤后再导出。面板结构、设备形状、箭头方向、警告位置和完成状态确认后,再转换或交付给后续文档工具链。
ManualFig 会把项目历史、生成图片、修改记录和选中结果保留在同一个工作台里,适合这个流程。
结论
- IFU 提示词应描述产品、动作和风险上下文。
- 产品照片适合作为参考,但最终图应适合说明书使用。
- 多面板提示词比单一场景更适合医疗说明。
- 涉及合规或安全的内容,发布前仍需要人工复核。
- ManualFig 更适合作为可重复的说明图工作流,而不是装饰性图片工具。
想看更多场景,可以访问 ManualFig 解决方案页面。
作者
研究者 · University of Arts in Poznan
Davie Chen 是 University of Arts in Poznan 动画与跨媒体学院的研究者,研究方向包括生成式 AI 在科学图像、专利插图、说明图和论文写作中的辅助应用。ManualFig AI 是这一研究方向延伸出的产品之一。
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