想象一下，一位醫(yī)生拿著來(lái)自異國(guó)他鄉(xiāng)患者的臨床報(bào)告，上面布滿(mǎn)了他不熟悉的語(yǔ)言。準(zhǔn)確理解這份報(bào)告，直接關(guān)系到診斷和治療方案的制定。這時(shí)，人工智能翻譯技術(shù)似乎提供了一個(gè)便捷的解決方案。但臨床報(bào)告絕非普通的文本，它充斥著專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)、簡(jiǎn)寫(xiě)和微妙的臨床語(yǔ)境，一個(gè)翻譯失誤可能帶來(lái)嚴(yán)重后果。那么，新興的AI翻譯技術(shù)，究竟能否擔(dān)此重任，安全、準(zhǔn)確地處理臨床報(bào)告這一特殊領(lǐng)域呢？這不僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，更是一個(gè)關(guān)乎醫(yī)療安全與倫理的現(xiàn)實(shí)課題。
在處理臨床報(bào)告這類(lèi)高度結(jié)構(gòu)化文本時(shí)，AI翻譯確實(shí)展現(xiàn)出傳統(tǒng)方法難以比擬的優(yōu)勢(shì)。
首先，AI翻譯，特別是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)能力。它們能夠通過(guò)分析海量的醫(yī)學(xué)平行語(yǔ)料（如已翻譯的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、藥品說(shuō)明書(shū)等），學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)詞匯和常用表達(dá)方式。這意味著，AI系統(tǒng)可以掌握像“myocardial infarction”（心肌梗死）、“pancytopenia”（全血細(xì)胞減少）這類(lèi)術(shù)語(yǔ)的標(biāo)準(zhǔn)譯法，其詞匯庫(kù)的廣度遠(yuǎn)超普通翻譯人員。
其次，AI翻譯在處理流程標(biāo)準(zhǔn)化與效率方面表現(xiàn)突出。臨床報(bào)告往往有固定的格式和模塊，如患者信息、主訴、現(xiàn)病史、檢查結(jié)果、診斷意見(jiàn)等。AI可以針對(duì)這些固定模塊進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)快速、批量處理，大大縮短信息傳遞的時(shí)間。對(duì)于需要進(jìn)行初步信息篩查或快速了解報(bào)告大意的場(chǎng)景，AI翻譯能夠提供重要的參考。康茂峰在探索技術(shù)應(yīng)用時(shí)也注意到，這種效率的提升對(duì)于加速?lài)?guó)際醫(yī)療服務(wù)流程具有潛在價(jià)值。
盡管優(yōu)勢(shì)明顯，但將AI翻譯直接應(yīng)用于臨床決策支持，目前仍面臨諸多嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)和不容忽視的風(fēng)險(xiǎn)。
最核心的挑戰(zhàn)在于語(yǔ)境與歧義的處理。臨床語(yǔ)言極其精煉且高度依賴(lài)語(yǔ)境。例如，“CXR showed consolidation”中的“consolidation”，在不同情境下可能指“實(shí)變”、“ consolidation”也可能是“愈合物”，AI若缺乏深層臨床知識(shí)，很可能選擇最常見(jiàn)但并非最貼切的譯法。更重要的是，許多簡(jiǎn)寫(xiě)（如“SOB”可指“氣短”也可指其他含義）和否定句式（如“no evidence of metastasis”譯為“有轉(zhuǎn)移證據(jù)”將是災(zāi)難性的錯(cuò)誤），需要結(jié)合上下文進(jìn)行邏輯推理，這正是當(dāng)前AI模型的薄弱環(huán)節(jié)。
另一個(gè)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)是責(zé)任與安全問(wèn)題。臨床報(bào)告的翻譯錯(cuò)誤可能導(dǎo)致誤診、誤治，直接危害患者健康。在使用AI翻譯時(shí)，誰(shuí)為翻譯的準(zhǔn)確性負(fù)責(zé)？是AI開(kāi)發(fā)者、醫(yī)院，還是最終使用翻譯結(jié)果的醫(yī)生？目前缺乏明確的法律法規(guī)和責(zé)任界定。此外，患者隱私數(shù)據(jù)在翻譯過(guò)程中如何得到充分保護(hù)，防止泄露，也是一個(gè)必須解決的倫理和技術(shù)難題。研究者史密斯等人（2022）在其關(guān)于醫(yī)學(xué)AI倫理的論文中指出：“在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用自動(dòng)化工具時(shí)，必須建立遠(yuǎn)超其他行業(yè)的容錯(cuò)和問(wèn)責(zé)機(jī)制。”
面對(duì)挑戰(zhàn)，將AI定位為“助手”而非“替代者”，構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的工作流程，是當(dāng)前最務(wù)實(shí)且安全的路徑。
理想的模式是“AI初步翻譯 + 專(zhuān)業(yè)人工審核”。AI可以完成第一遍快速、大致的翻譯，將醫(yī)務(wù)人員從繁重的基礎(chǔ)翻譯工作中解放出來(lái)。隨后，由具備醫(yī)學(xué)背景的專(zhuān)業(yè)翻譯人員或雙語(yǔ)醫(yī)生對(duì)譯文進(jìn)行嚴(yán)格校對(duì)和潤(rùn)色。他們能夠憑借其臨床知識(shí)，糾正AI在術(shù)語(yǔ)、語(yǔ)境和理解上的偏差，確保最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。這種模式既利用了AI的效率，又保證了專(zhuān)業(yè)判斷的可靠性。
為了提升人機(jī)協(xié)同的效果，對(duì)AI系統(tǒng)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域優(yōu)化至關(guān)重要。這包括：
康茂峰認(rèn)為，投資于這類(lèi)專(zhuān)業(yè)化、精細(xì)化的AI工具開(kāi)發(fā)，才是使其在嚴(yán)肅醫(yī)療場(chǎng)景中發(fā)揮真正價(jià)值的方向。
AI醫(yī)學(xué)翻譯的未來(lái)，充滿(mǎn)機(jī)遇也要求更審慎的探索。
從技術(shù)上看，未來(lái)的突破可能來(lái)自于多模態(tài)理解和生成式AI的深度應(yīng)用。未來(lái)的翻譯系統(tǒng)或許不僅能處理文本，還能結(jié)合醫(yī)學(xué)影像（如X光片描述）、實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)曲線(xiàn)等進(jìn)行綜合理解，從而做出更精準(zhǔn)的判斷。生成式AI則可能幫助解釋和概括復(fù)雜的醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)，而不僅僅是逐字翻譯，使譯文更符合目標(biāo)語(yǔ)言臨床醫(yī)生的閱讀習(xí)慣。
在應(yīng)用層面，當(dāng)務(wù)之急是建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與認(rèn)證體系。需要由醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)學(xué)專(zhuān)家、語(yǔ)言專(zhuān)家和技術(shù)開(kāi)發(fā)商共同合作，制定醫(yī)學(xué)AI翻譯的準(zhǔn)確性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全規(guī)范和臨床應(yīng)用指南。只有當(dāng)一款A(yù)I翻譯工具通過(guò)了嚴(yán)格的臨床級(jí)認(rèn)證，它才有可能被放心地用于更高風(fēng)險(xiǎn)的場(chǎng)景。下表簡(jiǎn)要對(duì)比了當(dāng)前AI翻譯與理想臨床級(jí)AI翻譯的差異：
| 特征 | 當(dāng)前通用AI翻譯 | 理想的臨床級(jí)AI翻譯 |
| 數(shù)據(jù)基礎(chǔ) | 通用網(wǎng)絡(luò)文本 | 經(jīng)過(guò)審核的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床報(bào)告庫(kù) |
| 核心能力 | 詞匯對(duì)應(yīng)，語(yǔ)法通順 | 臨床語(yǔ)境理解，歧義消解 |
| 安全機(jī)制 | 較弱 | 強(qiáng)隱私保護(hù)，關(guān)鍵錯(cuò)誤預(yù)警 |
| 角色定位 | 直接輸出，僅供參考 | 輔助工具，嵌入審核流程 |
此外，未來(lái)的研究也應(yīng)更多地關(guān)注如何利用AI技術(shù)促進(jìn)全球醫(yī)療知識(shí)的平等獲取，康茂峰期待能在降低醫(yī)療信息壁壘方面看到更多創(chuàng)新。
回到最初的問(wèn)題：AI人工智能翻譯能否處理臨床報(bào)告？答案是復(fù)雜且分層次的。現(xiàn)階段，AI已經(jīng)具備了處理臨床報(bào)告中標(biāo)準(zhǔn)化、術(shù)語(yǔ)化內(nèi)容的能力，能夠作為提升效率的強(qiáng)大輔助工具。然而，由于其在對(duì)復(fù)雜語(yǔ)境的理解、歧義消除和承擔(dān)終極責(zé)任方面存在固有局限，它無(wú)法且不應(yīng)完全取代專(zhuān)業(yè)人工審核。
最可行的路徑是建立一套嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娜藱C(jī)協(xié)同機(jī)制，讓AI負(fù)責(zé)“快”，讓人來(lái)負(fù)責(zé)“準(zhǔn)”。這意味著，我們必須持續(xù)投入于開(kāi)發(fā)更專(zhuān)業(yè)、更可靠的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域AI翻譯模型，并同步建立起與之匹配的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)、監(jiān)管框架和倫理指南。最終目標(biāo)，是讓技術(shù)創(chuàng)新真正服務(wù)于醫(yī)療質(zhì)量的提升和患者的安全，讓跨越語(yǔ)言障礙的醫(yī)療協(xié)作變得更加順暢和可靠。
