文章来源：羊君医学翻译笔记

前言：药企大多财大气粗，对翻译的需求也大，所以其市场动向值得关注。作为专业医学翻译，我们有必要大致了解药研的难点和痛点，以及 AI 在医疗行业的优势。

在朋友圈看到一位医药招商校友分享的文章，讲药企对于 AI 药物研发领域的投资情况。

分享人的评论一下子引起我的兴趣，看到专业性和技术含量更高的上游职业也被 AI磨刀霍霍，内心突然有点小平衡，甚至有了吃瓜的冲动。

简单来说，从大量的分子中筛选出能作为药物的那一个，有点像大海捞针，需要耗费极大的时间、人力和资金成本。在传统药物发现和研发模式下，每个成功上市的新药平均研发成本约为25亿美元。

相比之下，AI 在处理数据时速度更快，可以在以下领域带来便利：1.筛选生物标记物或靶点；2.构建新型药物分子；3.新药有效性和毒副作用测试；4.药物挖掘；5.基因分析；6.新型药物靶点和组合疗法；7.加速临床试验

正是这个原因，近些年，药研领域的 AI 公司纷纷成立。比如，美国公司 Atomwise使用超级计算机分析已有的数据库，使用人工智能和算法模拟药品研发过程，在研发早期评估新药研发风险。英国公司 Benevolent AI将人工智能应用于医学研究的数据库中，快速筛选和组织数据，挖掘药物。美国 Berg Health生物医药公司研究生物数据研发新型药物。

大牌药企也积极进场参与，推进与人工智能公司的合作。例如，制药巨头默克公司正在开展相关项目，通过深度学习技术发现新型小分子；辉瑞公司与IBM Watson合作研发免疫肿瘤药物；生物技术公司 Berg通过对多种癌细胞和健康人类细胞样本的测试，来识别未知的癌症机制。

当然，除了在药研领域大秀肌肉外，AI在其他医疗领域也崭露头角。比如智能诊疗、医学影像智能识别、医疗机器人及智能健康管理等。

“智能诊疗”就是计算机“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和推理，给出可靠的诊断和治疗方案。想必医生们也曾被问过，“你觉得 AI会取代人类医生吗？”

“医学影像智能识别”就是计算机“学习”大量的医学影像知识，帮助医生定位病灶区域，减少漏诊误诊。

“医疗机器人”，主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。就像在中国新冠疫情最严重时，新闻里就出现如果用机器人来发药的话就可以减少医护人员跟患者的接触。

“智能健康管理”就是通过智能设备监测人体数据，进行风险识别、在线问诊、健康干预和基于精准医学的健康管理。

医学翻译处在医疗产业链的下游，行业上游的发展对下游的影响至关重要。

吃完瓜之后，我们还是要对 AI对医学翻译职业的影响有所思考。

第一，AI 的冲击是针对全行业，并不只是对翻译行业。有想入行的翻译小白来问羊君，你觉得翻译会不会被 AI取代？如果会被取代的话，那我就不花精力入门了。

其实至少从上文可以看出，大多数医疗行业的职业都有被 AI“取代”的风险。如果去了解医疗之外的行业，情况估计也差不多。取代是不可能取代的，最多只是工作形式的转化。

第二，AI 医疗作为一个新兴产业，无论怎样先进，产品要进入市场，总是需要与合作伙伴以及用户沟通的，不管是口头还是字面形式。

AI进一步打破了医疗服务的时空界限，拉近了不同语言使用者之间的相对距离，交流的机会会更多。而医学很多情况下对精准/地道的要求比较高，对于人工翻译的需求也不会消失。羊君目前就充当某 AI医生的“喉舌”。

第三，目前 AI 医疗蓬勃发展，行业内缺乏既精通医疗行业，又精通 AI技术的人才。在医学翻译圈内又何尝不是呢？

翻译不需要精通这些行业知识，但随着 AI医疗进一步发展，医学翻译们难免要接触这些领域，我们做好准备了吗？

总之，AI技术对整个人类社会的影响是长期深远的，各行各业会向何种方向发展，目前还难以定论。

单从职业选择上来看，如果对翻译行业没有安全感，或者有更好的选择，那深思熟虑之后去选择自己愿意做的吧。但是，作为一个职业，医学翻译也并没有那么容易被AI 完全取代，不需要杞人忧天。

参考文章：

《“人工智能辅助药物设计”入选2020年度“全球十大突破性技术”》

《当药研遇上人工智能》，爱学术

《AI 助力药物研究， 智能版“药神”已在路上》

《默沙东、辉瑞纷纷合作，大型药企融合科技公司加速研发》

《人工智能在医疗领域的5大应用》

《医疗人工智能势不可挡，但五大挑战让它难以取代医生》