垂直產業
多方法驗證大型語言模型醫療翻譯在高資源與低資源語言中的表現
Multi-Method Validation of Large Language Model Medical Translation Across High- and Low-Resource Languages
arXiv cs.CL · 2026-03-25
摘要
研究團隊使用 GPT-5.1、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro、Kimi K2 等四款前沿 LLM，評估其將 22 份醫療文件翻譯成 8 種語言的能力，涵蓋西班牙文、中文、俄文、越南文、韓文、阿拉伯文、菲律賓文、海地克里奧爾文等高中低資源語言。研究發現所有模型在語義保留上表現優異（LaBSE > 0.92），高低資源語言之間無顯著差異，打破了業界對低資源語言翻譯品質的疑慮。這對解決 2,730 萬名非英文使用者的醫療溝通障礙具有重大臨床意義。
●開發者：可考慮將多語言 LLM 整合至醫療應用，降低翻譯成本
●投資人：醫療 AI 翻譯服務市場潛力巨大，全球低資源語言患者群體龐大
●一般用戶：未來患者可更便利地獲得母語醫療指導與病歷翻譯
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