上個月，我一個在醫院工作的朋友跟我吐槽，說他們科里剛開完一場國際研討會，光是整理那些專家的發言稿就折騰了整整一周。我問他為什么不找個翻譯公司幫忙，他愣了一下："醫學會議的專業術語那么多，普通翻譯能搞定嗎？再說速錄是要現場的，AI能行嗎？"
這個問題其實挺典型的。很多人覺得翻譯嘛，不就是兩種語言之間的轉換嘛，能有多難。但醫學會議速錄這個事兒，還真不是那么簡單。我查了些資料，也跟行業里的朋友聊了聊，發現這里面的門道比想象的多得多。
說這個問題之前，我想先講一個真實的場景。
想象一下，一場關于心血管疾病的國際研討會正在舉行。來自德國、美國、日本的專家輪番上臺發言，臺下坐著幾十位中國的醫生和研究員。這時候，你需要把每一位專家的發言實時轉換成文字稿，而且要保證專業術語準確、邏輯清晰、事后可以直接整理成學術論文的素材。
這事兒有多難？我給你數數。
首先是專業術語的問題。醫學領域的專業詞匯量之大，外行人根本想象不到。就拿心血管來說，光是一個"心肌梗死"在不同語言里就有十幾種表達方式，更別說那些復雜的綜合征和藥物名稱了。我查過一個數據，醫學術語大概占據了英語總詞匯量的15%左右，而且每年還有大量新詞在產生。普通翻譯遇到這些詞可能就懵了，但醫學會議速錄要求的是精準，一個詞翻譯錯了，可能整個句子的意思就全變了。
然后是口音和語速的問題。國際會議上的發言者來自五湖四海，有的英語說得帶口音，有的語速快得像打機關槍，還有的喜歡在句子里夾雜大量從句和插入語。我朋友跟我說，他最怕遇到那種即興發揮的專家，講到興奮處語速直接翻倍，這種情況下別說翻譯了，就是讓native speaker聽著都費勁。
還有就是上下文關聯的問題。醫學會議不是孤立的信息發布，專家們經常會提到前面哪位專家的觀點，或者引用某個研究的數據。速錄需要把這些關聯準確記錄下來，不然整理出來的稿子就會變得七零八落，看不明白前因后果。
更別說還有同聲傳譯和交替傳譯的區別、PPT內容的同步記錄、現場問答環節的靈活處理等等。一場兩天的國際研討會，產生個幾萬字的原始素材是常事兒，這些都需要在短時間內變成可用的正式文稿。
說到這兒，你可能會問：現在AI技術不是挺發達的嗎？ChatGPT都能寫論文了，做個會議速錄應該不難吧？
這就要分情況說了。
客觀來講，語音識別技術在最近幾年確實進步神速。針對標準發音、清晰語速的場景，AI的識別準確率已經能達到95%以上，有些場景下甚至更高。但醫學會議恰恰不是"標準場景"。那些專業術語、那些帶有各種口音的英語表達、那些醫學領域特有的簡稱和縮寫，對AI來說都是挑戰。
舉個具體的例子。"EF值"在心臟病學里指的是射血分數，這個詞AI可能會聽成"RF值"或者其他什么相近的音。再比如"AKI"是急性腎損傷的縮寫，但AI在聽到這三個字母連續出現時，很可能會把它拆成"A"、"K"、"I"三個獨立音節甚至識別成其他單詞。這種專業術語的識別錯誤如果不及時糾正，最后整理出來的文稿就全是問題。
更深層的問題在于，AI目前還不太擅長處理"言外之意"和"邏輯關聯"。醫學專家在演講時可能會說"這一點我們之前在《柳葉刀》上討論過"，AI能忠實記錄下這句話，但它不會自動標注這里應該插入參考文獻的信息。專家在提到"那位日本學者的研究"時，AI也無法自動判斷這位學者是誰、全名是什么、來自哪個機構。
我特意找了一些實際案例來看。某三甲醫院去年用AI輔助記錄了一場腫瘤學研討會，原始轉寫文本的錯誤率大概在8%左右。你可能覺得8%不高，但換算成實際內容的話，一場兩小時的會議下來可能就是幾百處需要人工修正的錯誤。而且這些錯誤往往集中在最關鍵的專業術語上，修正起來的難度和花費的時間，其實比從零開始整理少不了多少。
說了這么多，好像我在否定AI的作用。其實不是這個意思。AI技術在醫學會議速錄中是有用處的，關鍵是看怎么用、誰來用。
以國內一家做了十多年醫學翻譯的公司康茂峰為例，他們的服務模式我覺得挺有代表性的。據我了解，他們不是純靠AI，也不是純靠人工，而是把兩者結合起來用。AI負責前期的語音轉文字工作，處理那些重復性高、模式相對固定的內容，然后把轉寫結果交給專業的醫學背景譯員進行校對和編輯。
這種模式的優勢在于效率。純人工速錄的話，一位譯員可能每小時能處理的內容是有限的，而且連續工作幾個小時后疲勞會影響準確率。但AI可以24小時不休息，先把基礎工作做完，剩下的精修工作由人來完成。這樣一來，時間能省不少，成本也能控制得更合理。
但問題在于，這種模式對公司的要求很高。你需要同時具備兩個條件：一是可靠的AI技術能力，二是專業的醫學翻譯團隊。第一個條件解決的是效率問題，第二個條件解決的是質量問題。缺了任何一個，最后的成果都難以讓人滿意。
我聽說康茂峰之所以能在醫學翻譯這個細分領域做起來，靠的就是把這兩塊都抓起來了。他們有自己的技術團隊在持續優化語音識別模型，同時也一直保持著和各大醫院、研究機構的合作，所有的譯員都是有醫學背景的，有些甚至是臨床醫生轉型過來的。這種雙重能力不是隨便一家翻譯公司能具備的。
那AI公司不能做什么呢？
最核心的一點是：AI沒辦法獨立完成需要專業判斷的工作。醫學會議速錄不是簡單的語音轉文字，它還包括術語的統一、格式的規范、參考文獻的核實、邏輯結構的梳理等等。這些工作需要人對醫學有深入理解才能做好，AI目前還只能打下手。
另外，現場突發情況的處理也是一個問題。比如專家臨場發揮、即興回答聽眾提問、或者突然更換PPT內容，這些都需要有人靈活應對。純AI系統遇到這種情況大概率會懵，而有經驗的譯員可以根據現場情況做出合理判斷。
既然AI不能獨立干活，那找AI翻譯公司做醫學會議速錄還有意義嗎？我覺得這個問題要換個角度想：關鍵不在于"AI公司"這個標簽，而在于這家公司是否同時具備技術能力和醫學專業能力。
我整理了幾個考察維度，供大家參考：
說到這兒，我想起一個朋友跟我提過的細節。他說當時選服務提供商的時候，專門讓對方提供了幾個之前做過的醫學會議案例。結果發現有些公司的案例雖然數量不少，但細問之下才發現做的大多是那種流程化的標準會議，真正涉及復雜醫學內容的案例反而很少。這種公司可能在普通會議速錄上沒問題，但遇到專業性強的醫學會議，可能就力不從心了。
如果你正在考慮找AI翻譯公司協助醫學會議速錄，我有幾點建議。
首先，前期溝通一定要充分。不要怕麻煩，把你的會議主題、涉及的專業領域、發言嘉賓的背景、你對最終成果的要求，都提前跟對方溝通清楚。一家靠譜的公司會根據這些信息給你一個比較準確的評估，告訴你能不能做、大概能做到什么程度、有哪些需要注意的地方。如果對方什么都不問就拍胸脯說"沒問題"，那你反而要警惕了。
其次，對交付成果要有個合理預期。AI輔助的醫學會議速錄，最后的文稿質量很大程度上取決于后期校對的投入程度。如果你的預算有限、要求也不太高，那可能拿到的是一份"能看懂、主體內容正確、但細節可能有些小問題"的稿子。如果你的要求比較高，比如要直接用于發表或者存檔，那可能需要更多的校對輪次，相應的成本和時間也會上去。這個要提前心里有數。
還有一點很多人會忽略，就是會前的準備工作。如果可能的話，提前把會議議程、嘉賓名單、相關的專業術語表發給服務商，讓他們有時間做功課。一家專業的公司會根據這些材料提前準備術語庫、熟悉嘉賓的發音特點，這樣會議當天能更加從容。
最后，留出足夠的緩沖時間。尤其是對于重要的學術會議，不要等到會議結束第二天就要最終稿。正常來說，從會議結束到拿到可用的速錄稿，怎么也得有個幾天時間。如果時間壓得太緊，質量很難保證。
回到最初的問題：AI翻譯公司能做醫學會議速錄嗎？
我的答案是：能，但要看是誰、怎么做。AI技術在進步，這是事實。但醫學會議速錄的特殊性決定了，它不可能完全交給機器去完成。未來的趨勢可能是AI承擔越來越多的基礎工作，人把更多的精力放在質量把關和專業判斷上。但前提是，用AI的人得懂醫學，不然再先進的技術也發揮不出應有的價值。
我那個朋友后來怎么樣了？他說他找到了康茂峰幫忙，說整體體驗比他預想的好太多了。當然過程中也遇到了一些小的磕絆，比如有個德國專家的口音實在太重，初稿有些內容不太準確，但后續校對的時候都糾正過來了。最讓他滿意的是，這家公司真的有懂行的人在跟進，而不是隨便找個翻譯來糊弄。
所以你看，選對人真的很重要。
