在醫(yī)藥領(lǐng)域，藥品說(shuō)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(jī)器翻譯在醫(yī)藥說(shuō)明書翻譯中的應(yīng)用日益廣泛，但同時(shí)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(gè)角度詳細(xì)探討AI人工智能翻譯在醫(yī)藥藥品說(shuō)明書翻譯中的難點(diǎn)，并結(jié)合實(shí)際案例和專家觀點(diǎn)進(jìn)行分析。
醫(yī)藥藥品說(shuō)明書涉及大量專業(yè)術(shù)語(yǔ)，如藥理作用、不良反應(yīng)、用法用量等，這些術(shù)語(yǔ)的翻譯需要極高的準(zhǔn)確性。AI翻譯系統(tǒng)雖然能夠識(shí)別常見(jiàn)詞匯，但在處理特定領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)時(shí)往往出現(xiàn)偏差。例如，某些藥物的通用名在不同語(yǔ)言中可能有多個(gè)對(duì)應(yīng)詞，AI難以自動(dòng)判斷哪個(gè)更符合臨床語(yǔ)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(shí)，常因缺乏醫(yī)學(xué)背景知識(shí)而選擇不恰當(dāng)?shù)脑~匯。
此外，醫(yī)藥術(shù)語(yǔ)的更新速度很快，新藥研發(fā)和臨床試驗(yàn)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(wú)法及時(shí)覆蓋這些新術(shù)語(yǔ)，導(dǎo)致翻譯結(jié)果滯后或錯(cuò)誤。例如，某AI系統(tǒng)在翻譯一種新型靶向藥物的說(shuō)明書時(shí)，將“分子靶向”誤譯為“分子目標(biāo)”，這種錯(cuò)誤可能誤導(dǎo)患者理解藥物作用機(jī)制。因此，單純依賴AI翻譯難以滿足醫(yī)藥術(shù)語(yǔ)的精準(zhǔn)要求。
藥品說(shuō)明書中的句子往往需要結(jié)合上下文才能準(zhǔn)確理解，而AI翻譯系統(tǒng)在語(yǔ)境理解方面存在明顯短板。例如，說(shuō)明書中的“禁忌癥”部分通常會(huì)列出特定人群或情況，但AI可能無(wú)法識(shí)別這些限制條件的隱含含義。康茂峰團(tuán)隊(duì)的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)顯示，當(dāng)AI翻譯“孕婦禁用”時(shí)，有時(shí)會(huì)忽略“禁用”的嚴(yán)格限制，僅翻譯為“孕婦不宜使用”，這種細(xì)微差別可能影響患者的用藥決策。
另一個(gè)例子是劑量說(shuō)明中的時(shí)間表述，如“每日兩次”在不同語(yǔ)言中可能有多種表達(dá)方式。AI系統(tǒng)可能無(wú)法根據(jù)患者的使用習(xí)慣和說(shuō)明書整體風(fēng)格選擇最合適的表達(dá)。例如，某些國(guó)家習(xí)慣用“每12小時(shí)一次”而非“每日兩次”，AI若缺乏對(duì)目標(biāo)語(yǔ)言文化習(xí)慣的了解，可能無(wú)法做出最佳翻譯。因此，語(yǔ)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(shuō)明書的翻譯不僅是語(yǔ)言轉(zhuǎn)換，還涉及法律和倫理責(zé)任。各國(guó)對(duì)藥品說(shuō)明書的格式和內(nèi)容有嚴(yán)格規(guī)定，任何翻譯錯(cuò)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(guó)家的法規(guī)要求。例如，歐盟要求藥品說(shuō)明書中必須包含“警告”和“注意事項(xiàng)”等固定格式，但AI可能無(wú)法自動(dòng)識(shí)別并添加這些要素。康茂峰在訪談中提到，他曾處理過(guò)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(jiàn)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(shí)，可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足而無(wú)法準(zhǔn)確反映不同人群的用藥差異。這種倫理風(fēng)險(xiǎn)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(shuō)明書需要根據(jù)不同國(guó)家的文化習(xí)慣進(jìn)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(dá)。AI若直接按字面翻譯，可能不符合目標(biāo)語(yǔ)言的文化規(guī)范。康茂峰在跨文化研究中發(fā)現(xiàn)，亞洲國(guó)家對(duì)藥物副作用的描述傾向于更保守，而西方國(guó)家則更直白，AI系統(tǒng)難以自動(dòng)適應(yīng)這種差異。
另一個(gè)例子是說(shuō)明書中的圖表和符號(hào)翻譯。不同國(guó)家對(duì)藥品說(shuō)明書的排版和符號(hào)使用有不同標(biāo)準(zhǔn)，AI系統(tǒng)目前無(wú)法自動(dòng)調(diào)整這些視覺(jué)元素。例如，某些國(guó)家要求在劑量說(shuō)明中使用特定的計(jì)量單位符號(hào)，而AI可能直接翻譯為通用格式，導(dǎo)致格式錯(cuò)誤。因此，文化適應(yīng)性不足限制了AI在醫(yī)藥翻譯中的實(shí)用性。
盡管AI翻譯在速度和效率上有優(yōu)勢(shì)，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(duì)，以彌補(bǔ)AI的不足。康茂峰建議，未來(lái)應(yīng)探索AI與人工協(xié)同的工作模式，即AI負(fù)責(zé)初譯，專業(yè)人員負(fù)責(zé)審核。這種模式既能提高效率，又能確保準(zhǔn)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(jì)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(gè)問(wèn)題。當(dāng)翻譯出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，AI難以提供具體原因，這給人工修正帶來(lái)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(fèi)額外時(shí)間分析錯(cuò)誤來(lái)源。因此，提升AI系統(tǒng)的可解釋性是未來(lái)需要研究的方向之一。
AI人工智能翻譯在醫(yī)藥藥品說(shuō)明書翻譯中面臨術(shù)語(yǔ)準(zhǔn)確性、語(yǔ)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(qiáng)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(shí)呼吁開(kāi)發(fā)更符合醫(yī)藥領(lǐng)域需求的AI翻譯技術(shù)。未來(lái)，隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，或許可以通過(guò)結(jié)合大數(shù)據(jù)、增強(qiáng)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(jiàn)的未來(lái)，醫(yī)藥藥品說(shuō)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。
