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了解 RIVM 与 Acolad 如何利用专用 AI 引擎加专家人工审校，将 WHO ICD-11 翻译为荷兰语。
ICD 是记录和分类疾病、健康状况及死亡原因的国际标准。由 WHO 维护，使各国能够编制具有国际可比性的卫生统计数据资料。WHO 已要求成员国在 2027 年底前开始使用最新修订版 ICD-11 报告死亡率和发病率统计数据。
从 ICD-10 到 ICD-11 的升级幅度巨大：除了约 150 万字的新增和修订内容外，还带来了结构性的变化和新的章节。以往的修订版本由专家长期手动翻译，这种方法虽然仍然有效，但会受限于专家的产出能力。在固定截止日期和明确预算的限制下，RIVM 必须在速度与准确性之间取得平衡，而准确性至关重要：因为 ICD 是分类体系，而非普通文本，一个术语错误就可能导致诊断归入错误代码，从而扭曲最终的统计数据。
可靠的荷兰语版本不仅对荷兰本国意义重大。临床医生使用荷兰语进行记录和沟通，而 RIVM 负责所有荷兰语地区的分类工作，这使得该版本成为可比较健康数据所依赖的基础。
RIVM 与 Acolad 将 ICD-11 更新项目视为大规模应用 AI 的机会，针对高度专业化的术语，将自动翻译与专家人工审校相结合，以确保准确性、一致性和可用性。
专用的安全 AI 引擎。我们开发了一个针对该项目的引擎，基于 RIVM 现有术语进行训练，并在 Acolad 自身的安全环境中运行，以满足公共部门所需的安全要求。
可扩展的工作流程。首先在 RIVM 预计最难处理的一组术语样本上进行测试，然后再应用于整个分类体系。
专家审查。具有领域特定术语专业知识的语言专家对 AI 输出进行语言质量审查，这是自动化评分单独无法提供的保障层。
该项目交付了更新版分类体系的完整荷兰语初稿，经过语言质量审查，可供 RIVM 进行专家验证。
RIVM 需要的是一份可靠、高质量的翻译基础，不是成品文章，而是对此等重要性分类体系进行专家审查所依赖的坚实根基。这正是该项目所交付的成果。该机构坦言，完整的效率情况尚在评估中，因为质量是重中之重，他们正在对输出内容进行全面审查，最终的净节省将取决于该项工作的结果。
对于 RIVM 和 Acolad 而言，该项目标志着将 AI 应用于大规模术语工作的重要一步。它清晰地展示了安全的自动化与专家人工验证如何协同工作：AI 带来速度和规模化能力，而人类专业知识则保障准确性、语境和分类体系的完整性。
其中有两个教训尤为突出。第一，对于如此高要求的项目，人工审校的价值无可替代，因为自动质量评估在术语库等内容上并不总能发挥最佳效果。其次，AI 辅助流程的表现与稳定的人工翻译有所不同。初始阶段因前期准备工作而启动较慢：包括数据收集与清洗、翻译记忆库构建、提示词工程以及定制化翻译引擎的搭建等基础工作。这些就绪之后，工作流程便能以更快的速度大规模产出内容，而全面评估则是接下来必不可少的一步。
项目的规模反映在下一阶段：RIVM 的专家审查目前正在进行中，预计将持续约两年时间。该项工作的一部分是优化 AI 生成的同义词：有些同义词虽然在语言学上正确，但需要在层级结构中重新定位，以确保疾病按照统计分类的要求归入正确的代码并计入相应的类别。
对于 RIVM 而言，一个重要的成果是项目本身的经验积累，即更清晰地认识到 AI 在哪些方面有所帮助，哪些方面人类专业知识不可或缺，以及如何让两者更好地协同工作的宝贵见解。
“每个组织都在更多地使用 AI，项目做得越多，学到的就越多，积累的经验也越丰富。这是您可以分享的，机构本身也在不断学习。”
