然而，创建高质量的多语言多媒体内容可能是一个复杂的过程，不仅要翻译各种格式的内容，如文本、视频和图像，还要确保这些内容在不同的目标语言中准确且符合相关文化。

人工智能（artificial intelligence，简称AI）和生成式人工智能（generative AI，简称GenAI）已经改变了各行各业的组织创建和翻译内容的方式。通过GenAI，特别是大语言模型（large language models，简称LLMs），生命科学组织可以大规模生成多语言多媒体内容。

生命科学中的多媒体

医学术语非常复杂，有时使用多媒体可以更容易地说明和解释这些术语。这就是为什么多媒体在制药、生物技术、医疗设备和临床试验中是一个至关重要的工具。

药品

制药公司使用多媒体教患者有关药物和治疗方案的信息，推广新产品，并根据最新的治疗方法培训医疗保健专业人员。以下是一些例子：

• 解释不同药物的风险和益处的互动视频
• 说明药物如何在体内发挥作用的动画
• 帮助患者处理症状的移动和网络应用程序
• 解释复杂医疗程序的动画视频
• 培训销售代表如何推出新药的电子学习模块
• 模拟真实场景的交互式培训计划，让医疗专业人员在安全的环境中练习技能

生物技术

生物技术公司使用多媒体来说明复杂的生物过程，并向投资者、合作伙伴和公众传达其产品和服务的价值。例如：

• 介绍创新技术和产品管道的讲解视频
• 记录临床试验进展、分享研究成果的多媒体内容

医疗器械

医疗器械制造商使用多媒体来培训医疗保健专业人员安全有效地使用他们的产品。他们还利用多媒体向病人和医疗保健供应商推销他们的产品。以下是一些真实的例子：

• 展示其产品在真实环境中使用的手术视频
• 解释如何在家中使用医疗设备的患者教育视频
• 为医疗保健专业人员提供设备使用和维护方面的多媒体培训

临床试验

多媒体在临床试验中的用途包括招募参与者，培训试验过程，收集参与者数据，以及培训审查人员。例如：

• 说明研究目标和参与的风险和益处的视频
• 收集参与人员反馈意见的互动调查

但是，为全球观众创建多语言多媒体内容可能具有挑战性。

AI革新多语言多媒体，惠及患者和客户

AI和GenAI技术，特别是LLMs、自然语言处理（natural language processing，简称NLP）和机器翻译（machine translation，简称MT），可以帮助生命科学组织克服创建多语言多媒体内容的挑战。

• LLMS：LLMs可以生成多语言多媒体内容，如教育视频、营销材料和临床试验模拟。LLMs还可以自动生成类人文本，如多媒体内容的脚本。GenAI可以让组织创建高质量的图像和视频，包括模仿人类的AI虚拟形象。它还可以在创建内容时同时进行翻译。
• NLP：NLP算法增强了对医学术语的上下文理解，确保了翻译的准确性和上下文相关性。生命科学组织可以使用NLP来分析多媒体内容并提取关键信息，如主题、情感和实体。NLP还可以分析文本和语音数据，使组织能够识别患者反馈的模式和趋势。
• MT：通过MT，生命科学组织可以快速有效地将内容翻译成多种语言，并通过人工后期编辑来增加输出。MT可以简化流程，以最少的人工干预提供实时翻译。

AI应用案例研究及成功案例

一些生命科学组织已经成功地在他们的通信中实现了人工智能。例如：

• 辉瑞：辉瑞利用AI创造的聊天机器人可以用多种语言回答关于其产品的问题。聊天机器人使用NLP来理解用户的问题，并提供准确的回答。
• 美国强生：强生公司使用AI制作个性化的患者教育视频。它还使用AI算法来编辑和显示手术室手术录像。
• 诺华：诺华使用AI扫描数十亿条记录和文件以寻找和招募参与试验的患者。

未来趋势和可能性

人工智能和多媒体技术的新兴趋势为生命科学组织提供了新的可能性。其中包括虚拟现实（virtual reality，简称VR）、增强现实（augmented reality，简称AR）和个性化技术。

VR和AR

VR和AR可用于创建模拟真实世界场景的沉浸式培训程序，使医疗保健专业人员能够在安全的环境中练习技能。例如，VR模拟可以使医疗保健专业人员安全有效地使用新的医疗设备和治疗方法，并在虚拟环境中练习执行复杂的程序。

另外，VR模拟的患者教育体验可以提供沉浸式感受，让患者可视化自己的医疗程序，了解某些因素对身体的影响。VR和AR在临床试验模拟中提供了更真实的感受，改善了试验人员的培训。

个性化

生命科学行业多媒体的未来可能会更加关注个性化内容。AI算法可以分析个人偏好、语言能力和学习风格，为医疗保健专业人员、患者和其他利益相关者量身定制多媒体材料。

AI还可以为每个患者提供个性化的多媒体内容。例如，AI算法可以根据患者的需求和偏好向他们推荐教育视频。AI驱动的虚拟助理可以回答患者的问题，并就他们对材料的理解提供实时反馈。

将GenAI用于多语言多媒体应用程序

通过提高患者参与度、加强培训计划，简化全球沟通，AI和GenAI有可能革新生命科学产业。通过自动化内容创建和翻译过程，AI可以帮助生命科学组织向国际受众提供大规模的高质量多媒体内容。