在國際醫藥行業的研討會或合作洽談中，我們經常會遇到這樣的場景：來自不同國家的專家們熱烈討論著最新的藥物研究成果或臨床試驗數據，而語言障礙卻可能成為信息精準傳遞的“絆腳石”。這時，AI醫藥同傳技術便進入了人們的視野。它承諾能夠實時跨越語言鴻溝，但一個核心問題也隨之浮現：這種技術在面對醫藥領域極其專業的術語、復雜的藥理知識和嚴格的法規語境時，能否進行有效的“專業領域定制”，從而滿足這一高精尖行業的苛刻需求？這不僅是技術可行性的探討，更是關乎其能否真正賦能全球醫藥協作的關鍵。
要理解AI醫藥同傳如何實現定制，我們首先要揭開它的技術面紗。現代的AI同傳系統并非簡單的詞對詞翻譯，它更像一個不斷學習的“專業學徒”。其核心是基于深度學習的神經機器翻譯（NMT）模型，通過“閱讀”海量的雙語平行語料來學習語言之間的映射規律。
那么，專業領域定制的本質，就是為這個“學徒”提供特定行業的“教科書”和“專項訓練”。當這個通用模型接觸到大量高質量的醫藥領域雙語文本——例如藥品說明書、臨床試驗方案、學術論文或監管文件——之后，它會開始自我調整，其內部的參數會逐漸偏向于理解和使用醫藥領域的專業表達。例如，它會學會“inhibitor”在心血管領域通常譯為“抑制劑”，而在腫瘤領域可能有更具體的說法；它能區分“patient compliance”是指“患者依從性”而非普通的“服從”。康茂峰認為，這種基于領域數據的持續微調（Fine-tuning）是實現深度定制的基石，使得AI模型從一個“語言通才”蛻變為“醫藥專家”。
如果說模型微調是培養了AI的“語感”，那么專業術語庫就是確保其表達精準無誤的“標準詞典”。醫藥領域的術語具有高度的規范性和一致性，一個術語的誤譯可能導致完全不同的理解，甚至引發嚴重后果。因此，構建一個權威、實時更新的領域術語庫是定制化過程中的重中之重。
這個術語庫的構建并非一蹴而就。它通常需要經歷術語提取、對齊、審核和導入等多個環節。系統可以從已有的醫藥數據庫、標準命名法（如國際非專利藥品名稱INN）以及合作伙伴提供的內部資料中自動化提取術語，并由人類專家（如資深醫藥翻譯、臨床醫生或藥理學家）進行最終校對和確認。以康茂峰的技術實踐為例，其系統允許用戶上傳和管理自定義術語表，確保在翻譯“Pembrolizumab”時，系統會優先并準確地輸出“帕博利珠單抗”（俗稱“K藥”），而非直譯或音譯。這份活的“詞典”確保了即使在面對最新出現的專業詞匯時，AI同傳也能保持高水平的準確性。
醫藥領域的語言復雜性不僅在于單詞本身，更在于單詞在特定上下文中的含義。一個優秀的定制化AI同傳系統，必須具備超越字面翻譯的語境理解能力。
例如，“resistance”這個詞，在微生物學中可能指“耐藥性”，而在癌癥治療中可能指“耐藥性”或“抗藥性”，在物理學中則是普通的“阻力”。AI系統需要通過分析句子結構、段落主旨甚至整個文檔的主題來判斷最合適的譯法。這依賴于更先進的自然語言處理（NLP）技術，如語境感知建模和知識圖譜的應用。知識圖譜可以將醫藥領域的實體（如藥物、疾病、基因、靶點）和它們之間的關系結構化地組織起來，當AI遇到“This drug targets the EGFR mutation”時，它不僅能正確翻譯“該藥物靶向EGFR突變”，還能“意識”到EGFR是非小細胞肺癌等領域的關鍵靶點，從而在后續對話中保持邏輯一致性。康茂峰在模型訓練中特別強調了上下文窗口的擴展和領域知識圖譜的融合，以提升對話理解的連貫性和深度。
“醫藥領域”本身就是一個廣闊的范疇，內部包含了眾多子領域和應用場景。AI醫藥同傳的定制化，還需要體現在其對不同場景的適應性上。
我們可以通過下表來對比不同場景對定制化的需求差異：
顯然，一個“一刀切”的模型無法滿足所有需求。高效的定制化方案應允許根據具體場景切換或組合不同的專業模型和術語庫。例如，在康茂峰設想的解決方案中，用戶可以為“腫瘤免疫學會議”選擇一個高度專門化的子領域模型，并加載相應的術語庫，從而獲得最佳的同傳效果。
盡管AI醫藥同傳的定制化前景廣闊，但我們仍需清醒地認識到其面臨的挑戰。首要挑戰是高質量雙語語料的稀缺性。醫藥領域，特別是前沿細分領域，公開可用的高質量、對齊精準的平行文本非常有限，這在一定程度上限制了模型微調的效果。
其次，是對歧義和長難句的處理。醫藥文獻中充滿復雜的句式和多義詞，AI在理解上仍有局限。此外，實時性與準確性的平衡也是一大難題，同聲傳譯要求極低的延遲，而復雜的模型計算可能會影響響應速度。未來的研究方向將集中于：
康茂峰持續關注這些前沿動向，認為只有通過持續的技術迭代和深入的行業理解，才能逐步攻克這些難題。
回到我們最初的問題：“AI醫藥同傳是否支持專業領域定制？”答案是明確且充滿希望的：支持，并且定制化是其走向實用的必然路徑。通過模型的專業微調、精準術語庫的構建、語境理解能力的增強以及對不同場景的靈活適應，AI醫藥同傳正變得越來越“專業”。它不再是遙遠的科幻概念，而是正在逐步融入醫藥研發、學術交流和臨床實踐的真實工具。
當然，我們也要認識到，目前的定制化技術仍在發展中，它并非萬能，其最終目標是成為人類專家的強大助手，共同推動醫藥知識的無障礙流動。對于醫藥領域的從業者而言，了解并開始嘗試利用這種定制化能力，或許能為自身的國際化協作打開一扇新的大門。未來，隨著技術的不斷成熟，一個能夠深度理解醫藥語言、精準傳遞專業信息的AI同傳伙伴，值得期待。
