案例一：跨國就醫的病歷翻譯
背景：某國內患者罹患罕見病，病情復雜且診斷困難，為尋求更精準的治療方案，患者決定前往美國頂尖醫療機構就醫，但跨國就醫面臨的首要挑戰是將患者詳盡的病歷資料準確、高效地翻譯成英文，以便美國醫生全面了解病情，制定個性化的治療計劃。
解決方案：譯道翻譯迅速組建了一支由醫學翻譯專家和臨床醫學顧問組成的專業團隊，與患者及其主治醫生深入溝通，詳細了解患者的病史、既往治療情況以及本次就醫的具體目標。團隊成員具備深厚的醫學背景和豐富的翻譯經驗，熟練掌握醫學術語、臨床診斷和治療規范。為患者量身定制了翻譯方案，涵蓋病歷、診斷報告和化驗單的翻譯，還提供醫學術語表、翻譯記憶庫等輔助資料，確保翻譯的一致性和準確性。翻譯過程采用雙重審核機制，即醫學翻譯專家翻譯后，由臨床醫學顧問進行逐字逐句的審核。考慮到患者迫切的就醫需求，制定了緊湊的翻譯項目時間表，并通過高效的協同工作，確保譯文在最短時間內交付。
結果：譯道翻譯團隊高質量地完成了患者所有醫學資料的翻譯工作，并按時交付。患者憑借準確的英文病歷資料順利入駐美國醫療機構，并得到了醫生的高度認可。美國醫生根據譯文提供的詳細病情信息，為患者制定了針對性的治療方案，患者對譯道翻譯提供的專業、高效的翻譯服務表示高度贊賞。
案例二：醫療機構的國際醫療部
背景：某知名醫院的國際醫療部，需要吸引外籍患者并提升在國際醫療界的知名度。
解決方案：該醫院通過引入專業醫學翻譯服務，翻譯團隊不僅負責病歷、診斷報告的翻譯，還提供就醫過程中的口譯服務。
結果：極大地提升了外籍患者的就醫體驗，醫院在國際醫療界的知名度也因此大幅提升。
案例三：醫學研究機構的國際合作項目
背景：某醫學研究機構開展國際合作項目，需要準確翻譯大量的科研文獻，并在國際會議上提供高質量的口譯服務。
解決方案：選擇了專業的醫學翻譯服務，翻譯團隊準確翻譯了大量的科研文獻，并在國際會議上提供了高質量的口譯服務。
結果：促進了項目的順利進行，提升了研究機構在國際學術界的影響力。
案例四：和睦家醫療的AI醫療翻譯大模型
背景：和睦家醫療作為進入中國的首批外資醫院，擁有深厚的國際化醫療發展歷史和規模化外籍醫療團隊，為全球各地患者提供多語言溝通及診療服務。醫院內部英文醫療數據占比超過50%，西班牙語、法語等其他語言均有涉及。醫療機構的英文病歷還需要定期翻譯為中文病歷，提交給衛健部門進行定期審查，通過醫療文書準確傳達病情、治療方案和護理指導至關重要。不同于常規用語翻譯，醫療場景中的英文病歷翻譯有其獨特的復雜之處：醫療專業術語繁多，準確的術語翻譯是難點之一；醫學術語有大量縮寫，且在不同場景下的含義差異較大；病歷文本格式和書寫規范的專業性很強。在醫療場景下，通用翻譯軟件準確率較低，容易出現理解偏差。
解決方案：和睦家醫療數智化AI團隊基于開源大模型研發了UFH醫學翻譯大模型。具體包括：基座模型篩選，從學科知識、理解與推理、代碼與數學及通用翻譯四個方面，系統評估了Llama3.1、Qwen2.5、Deepseek2等開源大模型，最終選擇了基礎能力較強且中英雙語能力平衡的Qwen2.5作為基座模型；二次預訓練，解析臨床指南、Pubmed文章及醫學書籍，結合和睦家醫療積累的醫學術語詞匯、醫學縮寫的場景詞義表及醫療翻譯專家的數據，對基座模型進行二次預訓練，注入醫療行業知識，獲得基礎醫療大模型；指令微調，通過醫生構建的符合醫療場景的書寫規范和臨床語言習慣的翻譯數據集，結合Infinity等通用指令數據，對基礎醫療大模型進行微調，確保大模型能夠準確翻譯復雜的病歷和報告，保證翻譯的準確性和一致性。自研翻譯大模型可以部署在本地，通過內網使用，無需調用外部服務，從而極大地保證了醫療數據的隱私性和安全性。優化后的醫療翻譯大模型還具備一定的指令遵循能力，可以通過調整系統提示詞進行多種語言的定向翻譯，并按特定格式要求適應不同醫療學科和場景的描述習慣。
結果：和睦家自研的AI大模型在臨床投入使用后，受到了廣泛好評。
