ジャーナル間での量は相当だ。2022 年の Council of Science Editors による臨床ジャーナル監査では、オリジナル研究論文の 64% が、データプロットと臨床写真以外に最低 1 枚の医療イラストを含んでいた。これらの図は働き者だ──テキストでは伝わらない文脈、特に当該専門外の読者向けの文脈を確立する。最近まで、制作には医療イラストレーター（修士レベルの訓練、時給 $80–$120）か、医療イラスト用プラグインライブラリと組み合わせた Adobe Illustrator での丁寧な手作業が必要だった。
3 種類の医療イラスト：解剖、病理、手術（SciFig で生成した図）
AI 医療イラストは制作経済を変える。領域特化モデル──ここでは SciFig の Nano Banana Pro 2K を例に──は、自然言語記述から解剖・病理イラストを生成し、参照写真をアップロードしてスタイルや構造のマッチングも可能だ。vector-canvas での簡単な調整工程を経て、出力は出版可能なベクターになる。
「JAK/STAT シグナリング経路の分子イラスト。表示：細胞表面受容体へのサイトカイン結合（細胞外）、JAK のリン酸化（膜近傍）、STAT のリクルートと二量化（細胞質）、二量体の核膜孔を通る転位、STAT の DNA 上 GAS エレメントへの結合（核）。シグナル流方向を示す矢印。すべての主要タンパク質にラベル。分子生物学教科書スタイル、層状の細胞コンパートメントを可視化。」
モデル / バージョン — 「using the Nano Banana Pro 2K model」
生成日 — 「between February 1 and February 10, 2026」
人手レビュー確認 — 「All figures were reviewed by the corresponding author for anatomical and scientific accuracy」
Methods セクション AI 開示の例（SciFig で生成した図）
臨床写真から派生した図には、同意開示が独立して明示的に必要だ：「Clinical photographs were obtained with patient written informed consent (IRB protocol #X-XXXX). Photographs were transformed into anonymized line drawings using AI-based image generation.」 同意記録 + 変換開示の組み合わせが、主要臨床ジャーナル全ての患者保護要件を満たす。
はい、文書化された患者同意と、所属機関が要求する場合は IRB 承認があれば。AI 変換図は元患者に写真的に逆工学できてはならず、Methods セクションで同意プロセスと AI 変換の両方を開示する必要がある。これは皮膚科、病理学、主要ジャーナル全体での臨床写真の標準慣行だ。
SciFig の Nano Banana Pro 2K のような領域特化モデルは生物学文献でファインチューニングされており、よくある経路エラー（シグナル流の反転、誤った細胞内コンパートメント、中間体の欠落）を減らす。汎用画像モデル（DALL·E、Midjourney）はこれらのエラーを頻繁に犯す。AI 生成の各機構図には依然として人手レビューが必要だが、ベースラインの正確性は AI 生成を日常イラストにとって実用的にする程度には高い。
日常的な解剖図や標準的な経路図に対しては、AI 生成の方が速くて安い（10–15 分 vs 2–3 週間；1 世代 $0.16 vs 1 枚 $300–$1,500）。高度に専門化または新規な医療イラスト──複雑な手術技法図、教科書表紙のためのカスタム芸術スタイル──には、プロの医療イラストレーターが明確な優位を保つ。2 つの道筋は補完的だ：日常は AI、特別はイラストレーター。
