海立桥专栏 | AI时代，医院国际患者翻译服务正在发生什么变化？

来源：HIT专家网  作者：王琼 博士

当医院开始服务来自不同国家和地区的患者时，语言问题往往是最先被看见的挑战。过去，医院谈到国际患者语言支持，最容易想到的是英文接待、双语导诊、病历翻译，或者安排外语能力较好的工作人员陪同就诊。这些工作当然重要，也是国际患者服务中最基础、最容易被理解的部分。

但在真正的医疗场景里，语言服务从来不只是“把一句话翻译成另一种语言”。从预约挂号、病史采集、检查安排，到知情同意、手术沟通、用药教育、保险支付、出院指导和诊后随访，语言沟通贯穿了患者进入医院后的完整路径。信息是否准确、表达是否清晰、沟通过程是否可追溯，不仅影响患者体验，也关系到临床协作、医疗安全和医院运营效率。因此，当医院的服务对象开始跨越语言和文化边界，语言服务就不再只是国际医疗部或前台接待的辅助工作，而逐渐成为医院国际化运营和信息化建设中的一项基础能力。

在 AI、大语言模型、语音识别、远程视频口译和结构化医疗信息处理技术快速发展的今天，医院处理跨语言沟通的方式正在发生变化。但在讨论具体工具之前，更值得先回答的是两个问题：

为什么多语言服务正在成为医院信息化的新课题？成熟的国际医院，又是如何把语言服务嵌入临床流程，而不是仅仅停留在翻译支持？

一、当医院的服务对象开始跨越语言边界

过去，医院信息化主要服务院内医生、护士、药师和行政人员，以及医院周边相对固定的本地患者。系统设计首先考虑的是提高医护效率，以及方便本地患者预约、就诊、缴费和查看报告。

当医院建设国际医疗部，或主动服务来自不同国家和地区的患者时，原有的信息化边界随之改变。医院面对的不再只是使用同一种语言、熟悉本地医疗制度的患者。国际患者可能使用英语、阿拉伯语、俄语、西班牙语、日语或其他语言，也可能完全不了解医院的预约规则、就诊流程、保险支付方式和医患沟通习惯。

在美国等多语言患者较集中的医疗体系中，语言服务早已不是国际患者中心的附加服务，而是医院日常运营和患者安全体系的一部分。医院通过现场、电话和视频口译、双语工作人员及移动终端，帮助不同语言的患者完成挂号、问诊、检查、知情同意、用药教育和出院随访。

这意味着，语言问题不再只是“安排一个会英语的人陪同”，而是医院信息化人员必须参与解决的系统问题。进入AI时代，医疗IT团队需要思考：如何利用软件、硬件和人工智能连接不同语言的患者与医护人员；如何将语音识别、机器翻译、视频口译和专业人工口译嵌入临床流程；如何让语言需求进入预约、电子病历、护理和患者服务系统；又如何保障医学准确性、患者隐私、责任边界与审计留痕。

表面上，这是一项翻译工作；但从医院数字化运营角度看，它涉及患者身份、临床信息、任务流转、服务调度、质量控制和数据治理。医学语言转换也远比日常翻译复杂：不仅要准确传递疾病名称、药物剂量、检查结果、风险程度和不确定性，还要处理患者隐私、文化差异、情绪沟通和临床责任。

二、成熟医院的语言服务，早已不只是“人工陪同”

美国大型医疗机构通常已形成多层次的语言服务体系。UCLA Health公开提供现场、电话和视频远程口译，部分视频服务通过移动推车上的平板设备接入，并支持全天候远程服务。City of Hope提供覆盖200多种语言的全天候电话和视频口译。Mayo Clinic则把语言支持纳入国际患者预约、就诊、财务沟通和后续服务的整体体系。

麻省总医院的实践更能体现语言服务与医院信息系统的结合：除现场口译、双听筒电话、视频远程口译设备和移动通信终端外，临床人员还可在Epic中预约口译员，并将口译员加入远程门诊或住院团队的视频会议。

这些实践说明，成熟医院的语言服务通常包括四种基本形态：

• 现场医疗口译：适用于手术沟通、复杂病情说明、知情同意、家庭会议和敏感沟通。
• 视频远程口译：兼顾视觉交流和即时性，适合门诊、病房及手语服务。
• 电话口译：覆盖语言广、接入速度快，适合突发需求、初步沟通和非视觉场景。
• 书面医学翻译：用于病历摘要、检查报告、用药说明、知情同意文件和患者教育材料。

因此，国外医院里的平板电脑、带摄像头的移动推车、双听筒电话或远程视频终端，并非普通翻译设备。它们连接的通常是一套涵盖身份认证、语言选择、口译调度、供应商管理、服务计时、费用结算和质量追踪的语言服务系统。

三、医疗翻译与普通外语沟通有什么不同？

在医疗环境中，“英语说得不错”不等于“能够担任医疗口译”。医疗沟通专业性强、信息连续且风险较高。疾病名称、解剖部位、检查结果、药物剂量和治疗风险，都要求译员准确理解医学术语及上下文。遗漏否定词、混淆左右侧、错误表达药物剂量，或把“可能需要进一步检查”译成“已经确诊”，都可能影响临床判断和患者决策。

医疗沟通还具有明确的伦理和隐私要求。译员应保持中立，完整传递信息并保护患者隐私，不能擅自解释、删减，或代替患者作出决定。美国卫生与公众服务部对“合格口译员”的要求强调：口译员应具备双语听说能力，能够准确、公正地传递信息，正确使用专业词汇，不擅自增加、遗漏或改变内容，并遵守包括保密在内的职业伦理。

会说两种语言，并不足以证明具备专业医疗口译能力。这也是美国形成较完整医疗口译培训与认证体系的原因。代表性机构包括Certification Commission for Healthcare Interpreters（CCHI）和National Board of Certification for Medical Interpreters（NBCMI）。认证通常不仅考察语言能力，还覆盖医学术语、伦理判断、文化沟通、口译技巧和实际表现。

UCLA Health还区分专业医疗口译员、通过语言能力评估的双语医护人员，以及普通会外语但未经临床语言能力评估的员工。三者职责不同，能够承担的风险也不同，不能简单互相替代。

四、AI正在改变什么？

AI首先改变了语言服务的成本结构、覆盖范围和响应速度。医学语言模型、机器翻译、语音识别和术语库，可在国际患者服务的多个环节提供支持。

多语言咨询入口：患者可以使用自己的语言描述病情，系统完成语音转文字、语言识别和初步翻译，再将信息结构化为症状、诊断、既往治疗、药物和就医诉求。

医疗资料预处理：AI可对病历、检查报告和影像报告进行文字提取、语言识别、术语标准化和初步翻译，帮助团队快速判断资料是否完整。

医患沟通辅助：在低风险、标准化场景中，系统可以提供实时字幕、常见问题回答和双语提示，例如检查地点、预约时间、空腹要求和资料补充。

患者教育材料生成：医院可基于审核后的中文内容，生成不同语言版本的疾病介绍、检查准备、住院须知和出院教育材料。

术语一致性管理：通过医院自有术语库，统一科室、疾病、手术、药物和品牌表达，减少不同人员、不同供应商之间的翻译差异。

翻译质量辅助检查：AI可重点核查数字、单位、药品、日期、左右侧和否定词等高风险信息是否前后一致，并提示人工复核。

AI带来的真正变化，并不是“医院以后不需要翻译员”，而是形成新的专业分工：AI提高速度、覆盖率和一致性；专业人员负责复杂语境、临床风险、伦理判断和最终质量。

五、为什么不能把通用AI翻译直接用于所有医疗场景？

一是语义准确性风险。医学语言高度依赖上下文。生成式AI有时会为了使语言更通顺而补充原文没有的信息，或弱化原文的不确定性。

二是数字和否定信息风险。药物剂量、频次、检验数值、孕周、肿瘤大小、左右侧和否定词，容错空间极小。

三是隐私与数据跨境风险。医院需要明确数据存储位置、是否用于模型训练、访问权限、保存期限、删除机制和跨境传输安排。

四是责任边界风险。AI生成结果由谁确认，必须在医生、护士、国际医疗协调员、翻译人员、信息部门和供应商之间明确。

五是复杂人际沟通风险。重大诊断、手术风险、精神健康、儿童医疗和家庭会议涉及情绪、文化与伦理，机器难以独立承担。

六、医院需要的不只是一个翻译软件，而是语言服务工作流

医院真正需要的不是一个孤立的翻译软件，而是一套可以被管理、调度、记录和质控的语言服务工作流。这套工作流至少应包括六个环节：

1.语言需求识别

在患者注册、咨询或预约阶段，医院就应明确记录患者的语言需求。例如：患者主要使用哪种口语语言，是否需要书面材料翻译，是否需要口译支持，是否存在听力、视力、认知或表达障碍，以及患者是否希望家属参与沟通。这一步的意义在于：医院不能等患者到了诊室、医生开始问诊时，才发现双方无法有效沟通。语言需求应当像门诊导航、联系方式和支付方式一样，成为患者服务信息的一部分，提前进入预约和接诊流程。

2.场景风险分级

不同医疗场景对语言准确性的要求不同。交通指引、预约提醒、服务介绍等低风险场景，可以使用审核后的模板或 AI 辅助翻译；病史采集、检查准备、一般用药教育等中风险场景，应由受训双语人员或专业口译员参与；知情同意、重大诊断、手术风险说明、出院用药等高风险场景，则应优先安排合格医疗口译员，并保留必要记录。

3.语言资源调度

医院应根据患者语言、就诊科室、服务场景、预约时间和风险等级，选择合适的语言服务资源。可选方式包括现场口译、视频远程口译、电话口译、受训双语人员、书面医学翻译或 AI 辅助工具。关键不是所有场景都使用同一种方式，而是让资源配置与临床风险相匹配。

4.与临床系统协同

语言需求不应只存在于国际医疗部的微信群、Excel 表格或人工备注里，应尽量与预约系统、电子病历、护理工作站、远程医疗平台和患者门户协同。这样，医生、护士、国际患者协调员和客服人员都能在合适的节点看到患者的语言需求和已安排的口译方式。

5.服务记录与过程留痕

每一次语言服务都应有基本记录，包括服务时间、服务方式、使用语言、口译人员或供应商、对应临床场景、是否出现沟通问题，以及患者是否确认理解关键内容。尤其在高风险场景中，留痕不是形式主义，而是医疗安全、医疗质量和责任边界管理的一部分。

6.质量评价与持续改进

医院不能只统计“今天翻译了多少次”，还应关注语言服务是否真正支持了临床流程。例如：电话或视频口译的接通时间、预约满足率、中断率、患者等待时间、高风险场景中专业医疗口译的使用比例、患者投诉、沟通差错和异常事件等。这些指标可以帮助医院判断：语言服务是否足够及时、是否匹配风险、是否真正改善了国际患者体验和临床协作效率。

表1所示是一个可落地的风险分级框架。

表1

风险分级的关键，不是让每份材料都经历同样复杂的审批流程，而是根据临床风险配置相应的人员、技术，并明确责任。

七、未来可能形成“AI初译—专业复核—临床确认”的三级模式

第一层：AI辅助处理。负责语音识别、初步翻译、文件分类、格式转换、术语匹配和风险提示。

第二层：专业语言复核。由医疗翻译人员处理术语、语境、文化差异和高风险信息，纠正AI可能产生的遗漏或误译。

第三层：临床确认。由医生、护士或相应专业人员确认翻译是否准确表达临床意图，特别是治疗方案、用药和风险告知。

这一模式的核心不是增加审批层级，而是让智能化程度与临床风险相匹配：标准化、低风险内容可以提高智能化程度；个体化病历和临床沟通需要专业复核；影响诊疗决策的内容必须保留临床确认。

结语

AI正在改变医院国际患者翻译服务：它让多语言沟通更快、更易获得，也显著提高了病历处理、医患交流及咨询响应的效率。

但医疗翻译的核心从来不只是语言转换。它涉及医疗安全、临床责任、隐私保护、工作流程和跨文化理解。医院真正需要建设的不是一个孤立的翻译工具，而是一套连接患者、口译人员、临床团队和信息系统的语言服务体系。

未来优秀的国际医疗机构，不一定拥有最多的翻译人员，但应能根据不同风险，合理组合AI、专业口译、双语医护人员和数字化工作流。这是国际患者服务数字化建设中容易被忽视、却十分基础的能力。

【参考资料与延伸阅读】

1.UCLA Health Language Services

2.UCLA Health: Building a health system that speaks your language

3.City of Hope: In Your Language

4.Mayo Clinic International Patient Support

5.Massachusetts General Hospital Interpreter Services

6.U.S. HHS: Section 1557 Language Access Resources

7.Certification Commission for Healthcare Interpreters (CCHI)

8.National Board of Certification for Medical Interpreters (NBCMI)

【作者简介】

王琼（Jade Wang）博士，海立桥（HelixBridge）创始人，医学信息学博士，波士顿大学（Boston University）工商管理硕士，美国德州医学中心访问学者。拥有近20年医疗信息化与数字化转型经验，先后在北京、上海、广州大型三甲医院及香港医院管理局（总部）工作，历任医院信息中心高级工程师、副主任及香港医管局系统分析师。长期从事医疗信息化建设、临床数据治理、医院运营管理、数字化转型及医疗人工智能应用研究。近年来持续关注医院国际化发展，国际患者服务体系建设，跨境医疗协同以及医疗AI在医院运营中的应用。

海立桥（HelixBridge）总部位于香港，已入驻香港数码港（Cyberport），致力于为国际患者规划清晰赴华就医路径，对接中国优秀医疗资源，推动国际患者服务告别传统接待模式，构建数字化、标准化、可持续运营服务体系。

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