一、引言

医学翻译作为连接医疗专业人员与患者的关键媒介，在患者导向的医疗服务模式中扮演着重要角色。根据最新实证研究[1]，医学翻译主要聚焦于面向患者的医疗文本，具体包括知情同意书（73%）、患者说明书（68%）和临床试验方案（61%）等。这些文本的核心挑战在于在保持专业准确性的同时，将复杂医学信息转化为患者可理解的语言。专业术语转化是翻译过程中的主要难点，约38%的专业翻译者认为专业术语处理最为棘手。

欧盟相关指令要求医疗文件必须“清晰、易懂”[2]，这推动医学翻译发展为跨专业、跨文化的复合型交流活动。计算机辅助翻译（CAT）工具通过翻译记忆库和术语数据库，为实现术语一致性和可读性提供了技术支持。本研究将深入探讨CAT工具在医学翻译优化中的应用策略，分析其在提高术语一致性和增强文本可读性方面的作用机制，为医学翻译实践提供理论指导和实操建议。

二、医学翻译的主要挑战与CAT工具的应用

2.1 医学翻译中的主要挑战

医学翻译面临的首要挑战是术语的复杂性。医学语言高度专业化，由大量希腊语和拉丁语词根、专业缩写、首字母缩略词和专有名词构成，这些语言元素对非专业人士构成严重的认知障碍。例如，“Hippocampus”（海马体）不仅在语音上具有挑战性，其解剖学概念的准确理解更需要专业知识背景；而“Cystic fibrosis”（囊性纤维化）等疾病术语，往往成为普通患者理解医学信息的重要屏障。

面向患者的翻译要求构成第二重挑战。与专业医学交流不同，面向大众的医疗文本需要进行深层次的语言重构[1]。这种重构不限于表层的语言对等，而是涉及概念层面的转化。例如，在翻译“Hippocampus”时，需要提供“海马体”的对应译名，并补充“大脑的重要组成部分，负责记忆、空间导航和情感调节等功能”的解释性说明。

第三个挑战源自严格的法规和伦理要求。医疗文件翻译，尤其是知情同意书等，不仅是语言转换，也是一项法律行为[2]。这要求翻译必须保证法律的精确性，同时确保患者的充分理解。这种看似矛盾的要求，给翻译者的专业能力带来了极大考验。

2.2 CAT工具在医学翻译中的作用

CAT工具通过多维度功能有效应对上述挑战。其核心优势首先体现在术语一致性的管理上：通过构建和维护专业术语数据库，CAT工具能够确保文本全程的术语使用统一，这不仅降低了人为错误的发生率，同时为医学文本的专业性提供了技术保障[3]。

实证研究表明，翻译记忆库（TM）的应用能显著提高翻译质量，将错误率从6.5降低至3.7[4]。这一数据充分证实了技术辅助翻译的效能。对于要求高度精确性的医学文本而言，这种基于技术的质量提升具有重要意义。

上述调查显示，65%的医学翻译者已将CAT工具纳入常规工作流程，尤其是在处理药品说明书、临床试验报告等高度结构化、重复性强的文本时[1]。这一使用趋势反映了CAT工具在提升翻译效率和质量方面的不可替代性。

然而需要强调的是，CAT工具应被视为翻译的辅助手段，而非替代品。其核心价值在于帮助翻译者更快速、准确地处理重复性术语和专业领域文本，特别是在处理高度结构化的医学文档时。翻译者需要谨慎地理解、处理和应用这些工具，以支持而非取代人工翻译[5]。

2.3 术语一致性与可读性提升策略

为实现医学翻译质量的全面优化，需要采取系统性、多层次的策略应对。首要任务是术语简化：CAT工具的术语库功能为建立专业术语与通俗表达的标准化对应关系提供了技术基础，使翻译在保持专业准确性的同时，能够实现术语的系统性简化，提升文本可理解性。

语法结构优化同样至关重要。CAT工具可以帮助翻译者识别复杂句式，辅助采用更简洁、易理解的表达方式。例如，将长句拆分、减少被动语态、选择更直白的表达等，都是提高可读性的有效策略。

在以患者为中心的医疗环境中，翻译不仅是语言转换，更是跨文化的知识传递。通过增加解释性注释、采用通俗表达，能够显著提升文本的可及性，并延伸至情感共鸣和同理心传递。

三、结论与展望

本研究系统分析了CAT工具在医学翻译中的应用价值。尽管CAT工具有助于保持一致性和效率，但人类专业知识对于保证原文的科学细微差别和语境仍然是不可或缺的。在处理复杂语境和理解文化内涵方面，人工翻译的专业判断依然不可替代。

随着人工智能技术的快速迭代，CAT工具通过深度学习算法在上下文理解、术语匹配和语义关联分析等领域展现出强大的智能化潜力。然而，人类译者在跨文化理解、情感传递等方面的优势仍然不可替代。

医学翻译的未来发展关键在于构建智能化的人机协作模式，实现技术能力与人文专业判断的深度融合。研究提出三大路径：第一，充分发挥CAT工具与人工翻译的互补优势；第二，加大技术研发投入，建立全面的翻译质量评估体系；第三，强化译者的专业发展，培养精通专业知识和技术工具的复合型人才。

展望未来，医学翻译将更加注重技术与人文的深度融合。尽管当前CAT工具存在局限，但通过持续创新和优化，必将为提升医患沟通效能提供更有力的支持，实现技术赋能与人文关怀的和谐统一。

参考文献：

[1] Chereji， Raluca. "What makes a medical translator？ A survey on medical translators’ profiles， work-related challenges and use of Computer-Assisted Translation and Automatic Speech Recognition tools." The Journal of Specialised Translation 42 （2024）： 39-63.

[2] Karwacka， Wioleta. "Medical translation." Ways to translation （2015）： 271-298.

[3] Tairova， Maxfuza. "USING CAT TOOLS IN SCIENTIFIC TEXTS IN TRANSLATION." Академическиеисследования в современнойнауке3.46 （2024）： 164-168.

[4] Verplaetse， Heidi， and An Lambrechts. "Translation Error Type in Medical and Legal Student Translations： Impact of Dictionary， CAT Tool and Corpus Use." Dragoman Journal of Translation Studies 8.9 （2019）： 64-76.

[5] Han， Bianca. "Translation， from pen-and-paper to computer-assisted tools （CAT Tools） and machine translation （MT）." Proceedings. Vol. 63. No. 1. MDPI， 2020.

作者简介：卢小珊（2003.02），汉族，女，广东汕尾陆丰，本科在读，翻译专业