近年來，醫療行業的發展呈現數字化、網絡化、信息化的特點，數字醫療的概念應運而生。醫療機構普遍需要TB級（萬億字節）的數據量來支持數字醫療數據應用和治理，我國醫療行業的數據總量在過去的2021年達到歷史最高水平。醫療數據是指個人健康醫療數據以及由個人健康醫療數據加工處理之后得到的健康醫療相關電子數據（經過對群體健康醫療數據處理后得到的群體總體分析結果、趨勢預測、疾病防治統計數據等）。

其主要類別有：個人屬性數據、健康狀況數據、醫療應用數據、醫療支付數據、衛生資源數據、公共衛生數據。由于醫療數據的特殊性，中文領域很少有公開的數據，而國外則有大量公開的數據集，因此為了研究與利用方便，從而產生了醫療醫藥行業數據集翻譯的需求。

目前，發達國家已搭建較為成熟的健康醫療大數據服務平臺，并在有效管理和技術升級上展開激烈競爭。以美國為例，2014 年6 月，美國FDA 的公共數據開放項目OpenFDA正式上線。OpenFDA前期開放了2014—2013年間的300萬份藥物不良反應和醫療過失記錄，以及醫療器械報告和執法報告，并且每年更新發布新的報告數據集。而英國則斥資55億英鎊建設全國一體化醫療照護信息儲存服務系統，收集和儲存了超過23000個醫療信息系統數據，覆蓋超過5000萬居民醫療信息，并已為130萬名醫務人員提供服務。

為什么要對醫療醫藥行業數據集進行翻譯？這是因為醫療醫藥行業數據可以在臨床科研、公共衛生、行業治理、管理決策、惠民服務和產業發展等方面影響整個醫療行業。比如說，在新藥研制方面，通過對于國外相關的醫療醫藥行業數據集翻譯，可以使得新藥研發減少錯誤的嘗試，更快地尋找到正確的方向。新藥研發動輒需要數千萬乃至上億元的資金，在龐大的新藥開發流程中，假如可以減少一些錯誤思維的干擾，就能夠節省很多的研發資金。

醫療醫藥行業數據集翻譯具有較高的難度。一方面，因為醫藥行業本身就具有較強的專業性，這就使翻譯者必須具備醫藥行業的相關知識。從詞匯上來說，醫藥詞匯大多是從希臘文與拉丁文演變而來的，大部分都是復合詞，是將已存在的詞根或詞素結合構成新詞形，新詞形含兩個或多個詞根，但指稱單一概念。因此在翻譯上是很有難度的。由這些詞根相互交叉結合，組成了大量的醫藥專業詞匯。對于翻譯人員來說，他們必須要逐一查詢相關的醫藥學資料以及專著才能對其進行翻譯，進而極大地降低了醫藥翻譯的效率。

另一方面，醫療醫藥行業數據集不單是需要對醫藥知識熟悉，還需要熟悉相關的數據格式，以SAS格式和XPT格式數據集的翻譯為例，如果對SAS和CDISC相關知識和要求不熟悉，沒有格式相關藥物或醫療器械臨床數據的翻譯經驗，會對翻譯的質量造成很大影響。

醫藥行業的翻譯是一個不斷積累的過程，沒有深厚的語言功底和持續的學習是無法勝任翻譯工作的。匯泉翻譯官在業界首創“翻譯生產中心”服務模式，整合國內外優質醫療醫藥行業數據集翻譯團隊，成立醫療醫藥行業數據集翻譯定制小組。在翻譯時，要求行業相關譯員的行業內從業經驗及相關專業經驗至少兩年以上；并且通過建立起行業專屬術語庫，在內部儲存了上億條專業術語，可以為醫療醫藥行業數據集翻譯提供高質量的解決方案。歡迎前來咨詢醫療醫藥行業數據集翻譯業務，我們會秉承“以質量為核心，客戶滿意為標準”的經營理念，為客戶提供高質量、高標準的醫療醫藥行業數據集翻譯服務。