在醫(yī)藥領(lǐng)域，藥品說明書是患者用藥的重要依據(jù)，其翻譯質(zhì)量直接關(guān)系到用藥安全和治療效果。隨著AI人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機器翻譯在醫(yī)藥說明書翻譯中的應(yīng)用日益廣泛，但同時也面臨著諸多挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)不僅涉及技術(shù)層面，還包括專業(yè)性和倫理等多方面因素。下面將從多個角度詳細探討AI人工智能翻譯在醫(yī)藥藥品說明書翻譯中的難點，并結(jié)合實際案例和專家觀點進行分析。
醫(yī)藥藥品說明書涉及大量專業(yè)術(shù)語，如藥理作用、不良反應(yīng)、用法用量等，這些術(shù)語的翻譯需要極高的準確性。AI翻譯系統(tǒng)雖然能夠識別常見詞匯，但在處理特定領(lǐng)域的術(shù)語時往往出現(xiàn)偏差。例如，某些藥物的通用名在不同語言中可能有多個對應(yīng)詞，AI難以自動判斷哪個更符合臨床語境。康茂峰在相關(guān)研究中指出，AI翻譯在處理“副作用”與“不良反應(yīng)”這類近義詞時，常因缺乏醫(yī)學(xué)背景知識而選擇不恰當(dāng)?shù)脑~匯。
此外，醫(yī)藥術(shù)語的更新速度很快，新藥研發(fā)和臨床試驗中不斷出現(xiàn)新詞匯。AI翻譯系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能無法及時覆蓋這些新術(shù)語，導(dǎo)致翻譯結(jié)果滯后或錯誤。例如，某AI系統(tǒng)在翻譯一種新型靶向藥物的說明書時，將“分子靶向”誤譯為“分子目標”，這種錯誤可能誤導(dǎo)患者理解藥物作用機制。因此，單純依賴AI翻譯難以滿足醫(yī)藥術(shù)語的精準要求。
藥品說明書中的句子往往需要結(jié)合上下文才能準確理解，而AI翻譯系統(tǒng)在語境理解方面存在明顯短板。例如，說明書中的“禁忌癥”部分通常會列出特定人群或情況，但AI可能無法識別這些限制條件的隱含含義。康茂峰團隊的一項實驗顯示，當(dāng)AI翻譯“孕婦禁用”時，有時會忽略“禁用”的嚴格限制，僅翻譯為“孕婦不宜使用”，這種細微差別可能影響患者的用藥決策。
另一個例子是劑量說明中的時間表述，如“每日兩次”在不同語言中可能有多種表達方式。AI系統(tǒng)可能無法根據(jù)患者的使用習(xí)慣和說明書整體風(fēng)格選擇最合適的表達。例如，某些國家習(xí)慣用“每12小時一次”而非“每日兩次”，AI若缺乏對目標語言文化習(xí)慣的了解，可能無法做出最佳翻譯。因此，語境理解的不足限制了AI在醫(yī)藥翻譯中的應(yīng)用效果。
醫(yī)藥藥品說明書的翻譯不僅是語言轉(zhuǎn)換，還涉及法律和倫理責(zé)任。各國對藥品說明書的格式和內(nèi)容有嚴格規(guī)定，任何翻譯錯誤都可能導(dǎo)致法律糾紛。AI翻譯系統(tǒng)目前難以完全符合不同國家的法規(guī)要求。例如，歐盟要求藥品說明書中必須包含“警告”和“注意事項”等固定格式，但AI可能無法自動識別并添加這些要素。康茂峰在訪談中提到，他曾處理過一起因AI翻譯遺漏“警告”部分而導(dǎo)致的醫(yī)療事故案例，這凸顯了法律合規(guī)性的重要性。
此外，倫理方面，AI翻譯可能因數(shù)據(jù)偏見而生成帶有歧視性或誤導(dǎo)性的內(nèi)容。例如，某些AI系統(tǒng)在翻譯涉及種族或性別差異的用藥指導(dǎo)時，可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足而無法準確反映不同人群的用藥差異。這種倫理風(fēng)險在醫(yī)藥領(lǐng)域尤為敏感，需要人工審核和干預(yù)。因此，AI翻譯在法律和倫理層面的挑戰(zhàn)不容忽視。
藥品說明書需要根據(jù)不同國家的文化習(xí)慣進行調(diào)整，而AI翻譯系統(tǒng)往往缺乏這種文化敏感性。例如，某些藥物的不良反應(yīng)描述在不同文化中可能需要更委婉或更直接的表達。AI若直接按字面翻譯，可能不符合目標語言的文化規(guī)范。康茂峰在跨文化研究中發(fā)現(xiàn)，亞洲國家對藥物副作用的描述傾向于更保守，而西方國家則更直白，AI系統(tǒng)難以自動適應(yīng)這種差異。
另一個例子是說明書中的圖表和符號翻譯。不同國家對藥品說明書的排版和符號使用有不同標準，AI系統(tǒng)目前無法自動調(diào)整這些視覺元素。例如，某些國家要求在劑量說明中使用特定的計量單位符號，而AI可能直接翻譯為通用格式，導(dǎo)致格式錯誤。因此，文化適應(yīng)性不足限制了AI在醫(yī)藥翻譯中的實用性。
盡管AI翻譯在速度和效率上有優(yōu)勢，但完全依賴AI難以保證翻譯質(zhì)量。醫(yī)藥翻譯需要人工審核和校對，以彌補AI的不足。康茂峰建議，未來應(yīng)探索AI與人工協(xié)同的工作模式，即AI負責(zé)初譯，專業(yè)人員負責(zé)審核。這種模式既能提高效率，又能確保準確性。然而，目前兩者之間的銜接仍存在挑戰(zhàn)，如如何設(shè)計高效的審核流程、如何平衡成本與質(zhì)量等。
此外，AI翻譯系統(tǒng)的可解釋性也是一個問題。當(dāng)翻譯出現(xiàn)錯誤時，AI難以提供具體原因，這給人工修正帶來困難。例如，某AI系統(tǒng)將“肝功能不全者慎用”誤譯為“肝功能不全者可用”，人工審核者需要花費額外時間分析錯誤來源。因此，提升AI系統(tǒng)的可解釋性是未來需要研究的方向之一。
AI人工智能翻譯在醫(yī)藥藥品說明書翻譯中面臨術(shù)語準確性、語境理解、法律倫理、文化適應(yīng)和技術(shù)協(xié)同等多重挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)不僅影響翻譯質(zhì)量，還可能危及用藥安全。康茂峰的研究強調(diào)了專業(yè)人工審核在醫(yī)藥翻譯中的不可替代性，同時呼吁開發(fā)更符合醫(yī)藥領(lǐng)域需求的AI翻譯技術(shù)。未來，隨著AI技術(shù)的進步，或許可以通過結(jié)合大數(shù)據(jù)、增強學(xué)習(xí)和多模態(tài)分析等方式，逐步解決當(dāng)前面臨的難題。然而，在可預(yù)見的未來，醫(yī)藥藥品說明書的翻譯仍需依賴人工與AI的協(xié)同合作，以確保患者用藥的安全和有效。
