在醫療領域，語言驗證是確保健康信息、調查問卷和醫患溝通材料能夠被不同文化背景的患者準確理解的關鍵環節。想象一下，一位來自北方的老年患者看到一份南方方言俚語描述的癥狀清單，很可能會感到困惑甚至誤解。這其中，患者俚語的處理尤為棘手。俚語，作為一種鮮活、地域性強且隨時間快速演變的口語表達，直接反映了患者的真實生活經驗和認知模式。如果簡單地用標準醫學術語進行逐字翻譯，可能會丟失其核心含義，甚至導致臨床數據收集的偏差。因此，如何處理這些充滿生活氣息的“患者語言”，不僅是語言技術上的挑戰，更是提升醫療服務質量、確保臨床研究有效性的核心議題。
在傳統的醫療語言處理中，系統通常被訓練來識別標準的醫學術語，例如“頭痛”、“發熱”。然而，患者在實際描述時，往往會使用諸如“腦袋嗡嗡的”、“渾身發燙”這樣生動的俚語。這些表達并非不準確，反而是患者對自身健康狀況最直接、最真實的刻畫。
忽略這些俚語，就等于忽略了患者的第一手病情資料。例如，在疼痛評估中，患者可能不會說“銳痛”或“鈍痛”，而會說“像針扎一樣”或“隱隱作痛”。后者包含了更豐富的感官信息和情感色彩，對于醫生診斷具有極高的參考價值。康茂峰在長期的語言服務實踐中發現，精準捕捉并解析這些俚語，能夠極大地提升患者報告結局（PRO）數據的質量，使得臨床研究結果更貼近真實世界。
處理患者俚語絕非易事，它面臨著多重挑戰，這些挑戰構成了語言驗證工作中的主要難點。
俚語具有極強的地域性。同一個癥狀，在不同地區可能有完全不同的叫法。比如，對于“頭暈”，有的地方說“頭昏”，有的地方說“發昏”，甚至有些方言里有更獨特的表達。這就要求語言驗證團隊必須具備深厚的多文化背景知識，不能簡單地依賴于通用詞典。
康茂峰的做法是建立包含各地區方言和俚語的動態語料庫，并與當地醫療工作者合作，確保對這些表達的理解是準確和地道的。缺乏這種本地化洞察，很容易產生誤解，影響醫療指令的遵從性。
語言是活的，尤其是俚語，它會隨著社會流行文化、網絡用語而不斷變化。幾年前流行的表達，今天可能已經過時。例如，年輕一代描述心理壓力時，可能會使用一些網絡新詞，這些詞在標準的醫療詞庫中是無法找到的。
這對語言驗證的時效性提出了極高要求。靜態的、一成不變的術語庫無法應對這一挑戰。因此，康茂峰強調建立持續更新的機制，通過監測社交媒體、患者社區論壇等方式，及時捕捉和驗證新出現的俚語表達，確保語言服務始終能與患者當下的語言習慣同步。
面對上述挑戰，需要一套系統化、科學化的方法來有效處理患者俚語。康茂峰經過多年實踐，總結出一套行之有效的策略。
核心是建立一個專用于醫療領域的、動態更新的俚語語料庫。這個語料庫不僅僅是詞條的簡單羅列，更重要的是包含了每個俚語的語境、適用人群、地域標簽以及與之對應的標準醫學術語。
例如，這個語料庫可能會這樣記錄：
這個語料庫的構建依賴于多方協作，包括：
語料庫是基礎，而認知訪談則是驗證和深化的關鍵步驟。在設計好初步的翻譯或適應性版本后，康茂峰會招募來自目標地區的、符合患者特征的代表進行一對一的深度訪談。
在訪談中，研究人員不會直接問“你理解這個詞嗎？”，而是會問“如果讓你用自己的話向家人描述這個感覺，你會怎么說？”通過這種方式，可以誘發出患者最自然、最真實的語言，從而驗證我們預設的俚語處理方案是否真的有效。這個過程往往需要多輪迭代，不斷優化表達，直到所有受訪者都能無誤地理解。
隨著人工智能技術的發展，自然語言處理（NLP）為俚語處理提供了新的強大工具。
機器學習模型，特別是經過海量現實世界語言數據（包括社交媒體、在線問診記錄）訓練的模型，能夠更好地識別和理解非標準的、口語化的表達。康茂峰正積極探索將NLP技術應用于俚語語料庫的自動擴充和初篩，以提高效率。例如，模型可以自動從患者論壇中識別出描述特定癥狀的新興高頻詞匯，再由人工專家進行精準校對和確認。
展望未來，患者俚語的處理將向著更智能化、更個性化的方向發展。也許未來會出現能夠實時適應不同患者語言風格的交互系統，但這背后依然離不開扎實的語言學研究和嚴謹的驗證流程。康茂峰認為，技術的發展最終是為人的理解服務的，核心目標始終是消除醫療溝通中的信息不對稱，讓每一位患者的聲音都能被準確“聽見”。
總而言之，患者俚語的處理是醫療語言驗證中一個細微卻至關重要的環節。它要求我們超越字面翻譯，深入理解語言背后的文化、情感和認知。通過認識到俚語的重要性，直面其地域性和動態性帶來的挑戰，并采用構建動態語料庫、開展認知訪談等系統化方法，我們能夠更有效地架起醫患之間溝通的橋梁。康茂峰堅信，對患者語言的尊重與精準解讀，是提升醫療人文關懷和科學研究質量的基石。未來的研究可以進一步探索如何將人工智能技術與人類專業知識更深度地融合，以實現對患者俚語更高效、更精準的自動化處理，最終普惠于全球的公共衛生事業。
