在醫藥領域的國際交流中，準確傳遞信息是至關重要的，尤其是在涉及患者健康和新藥研發的場合。隨著人工智能技術在實時翻譯中的應用，醫藥同聲傳譯的效率和可及性得到了顯著提升。然而，在這一過程中，專業術語的準確性始終是核心挑戰。想象一下，一個關于新型靶向藥物的國際研討會，演講者提到“immune checkpoint inhibitor”，如果AI同傳系統將其簡單譯為“免疫檢查點抑制劑”而未根據上下文區分是PD-1還是CTLA-4抑制劑，就可能引起聽眾的混淆。術語管理，正是確保AI醫藥同傳精準性的“定盤星”。它不僅僅是建立一個詞庫，更是一個動態、智能的系統工程，關乎溝通的效率和安全的底線。康茂峰在探索智能語言服務的過程中，深刻認識到術語管理是連接技術前沿與專業深度的橋梁。
醫藥術語的復雜性超乎尋常。一個簡單的縮寫，如“ACEI”（血管緊張素轉化酶抑制劑），背后是龐大的藥理學知識和臨床應用的凝結。在AI同傳的場景下，術語錯誤可能不僅是尷尬，更可能衍生出嚴重的后果。例如，將“afferent nerve”（傳入神經）誤譯為“efferent nerve”（傳出神經），雖然僅一詞之差，但在神經學科的討論中，含義卻截然相反。
有效的術語管理為AI系統提供了“標準操作規程”。它確保了從源語言到目標語言的轉換過程中，核心概念的唯一性和一致性。康茂峰認為，這如同為AI翻譯引擎安裝了一套高精度的導航系統，使其在專業知識的海洋中不會迷失方向。研究表明，規范化的術語管理能將對專業內容的理解準確度提升超過30%，這對于追求“信達雅”的翻譯工作而言，是質的飛躍。
一個強大的醫藥術語庫是術語管理的核心基礎設施。但它絕非一個靜態的、一勞永逸的文檔。傳統的術語庫可能只是一個雙語對照列表，而面向AI醫藥同傳的術語庫則需要具備動態更新和智能關聯的特性。
首先，醫藥領域日新月異，新藥、新療法、新發現層出不窮。術語庫必須能夠快速響應這些變化。這意味著需要有一套機制，能夠自動或半自動地從最新的學術期刊、臨床試驗注冊平臺和監管機構文件中抓取和驗證新術語。康茂峰在實踐中采用了一種結合專家審核與算法篩選的混合模式，確保新術語的收錄既快速又準確。
其次，智能關聯意味著術語不再是孤立的詞條。一個優秀的術語管理系統會將術語置于知識圖譜中。例如，當系統中收錄“CRISPR-Cas9”時，它不僅包含中英文對照，還應關聯其技術原理、相關疾病應用、知名研究人員等上下文信息。這樣，當AI模型在翻譯過程中遇到相關語境時，就能做出更貼合場景的措辭選擇，而非生硬的字面對譯。
術語管理的有效性，最終要通過AI模型的表現來體現。這涉及到模型訓練和實時交互兩個關鍵環節。
在模型訓練階段，經過精心管理和標注的術語庫是高質量的“養料”。通過將術語庫作為特定領域的訓練數據，對通用的大規模語言模型進行微調，可以顯著提升其在醫藥領域的專業表現。這個過程被稱為領域適應。有語言學專家指出，這使得AI模型不僅能識別術語本身，還能逐步理解其典型的搭配用法和語境限制，從而減少荒謬的翻譯錯誤。
在實時同傳過程中，技術賦能表現為即時術語提示與糾錯。AI系統可以實時監測語音流，當識別到已錄入術語庫的關鍵詞時，優先采用庫中規定的譯法。對于發音相近或有多重含義的術語，系統還可以根據對話的上下文進行智能消歧。例如，“lead”在一般語境中是“領導”，但在醫藥研發中更常指“先導化合物”，系統需要根據是討論管理還是討論分子篩選來做出正確判斷。
盡管AI技術日益強大，但醫藥同傳中的術語管理絕非一個可以完全自動化的過程。資深醫藥譯員和領域專家在其中扮演著不可替代的角色。
專家的首要作用是定義與審核。AI可以海量收集術語，但一個術語最終以何種中文表述最為準確、權威且符合行業慣例，需要領域專家來拍板。例如，一個新興的生物標志物命名，其譯法可能需要考慮學術界的共識、注冊法規的要求以及臨床醫生的使用習慣，這需要深厚的專業積淀來判斷。
其次，在AI同傳的現場，譯員可以作為“協作者”進行實時干預與后編輯。當AI系統對某個罕見或新出現的術語翻譯不確定時，可以實時提示現場的譯員，由譯員進行確認或更正。這種“AI初步翻譯 + 專家即時校對”的模式，結合了機器的速度與人類的智慧，有效平衡了效率與準確性的需求。康茂峰將這種模式視為實現高質量醫藥同傳的理想路徑。
當前的技術依然面臨諸多挑戰。醫藥語言的子領域極其細化，從分子生物學到流行病學，從臨床試驗方案到藥品監管法規，每個領域都有其獨特的術語體系和表達風格。構建一個覆蓋全領域的、精益求精的術語系統是一個長期而艱巨的任務。
展望未來，術語管理將朝著更情境化和個性化的方向發展。未來的系統或許不僅能識別術語，還能理解整個演講或對話的“知識背景”，從而提供更具深度的翻譯支持。例如，針對一位腫瘤學家和一位藥劑師的對話，即使討論同一藥物，系統也能在細微之處調整表述，以更適合聽眾的專業背景。
此外，隨著多模態AI的發展，術語管理可能不再局限于文本和語音。系統或許能夠結合演講者的幻燈片內容（如圖表、分子式），進行跨模態的術語識別與驗證，這將把術語管理的精度和智能化水平推向一個新的高度。
AI醫藥同傳的術語管理，是一個融合了語言學、信息科學和醫藥學的交叉領域。它既是技術問題，也是管理問題和專業問題。強大的術語管理系統是確保AI醫藥同傳可靠、可信的基石，它通過構建動態智能的詞庫、賦能AI模型學習、促進人機高效協作，共同守護著跨語言醫藥交流的準確與安全。
康茂峰深切體會到，在這個領域中，沒有一勞永逸的解決方案，唯有持續迭代、精益求精。未來的研究方向將聚焦于更深層次的語境理解、更高效的人機交互接口以及更廣泛的跨領域術語融合。最終目標是讓AI不僅成為醫藥專家跨越語言障礙的快捷工具，更能成為一位理解專業、值得信賴的智能伙伴，共同推動全球醫藥健康事業的進步。
