Maschinelle Übersetzung – Risiken für Pharmaunternehmen
- 23. Jan.
- 12 Min. Lesezeit
Die Anforderungen an Übersetzungsabteilungen in Europäischen Pharmaunternehmen sind eindeutig: Übersetzungen müssen nicht nur präzise, sondern auch absolut vertraulich sein. Maschinelle Übersetzung bietet viele Vorteile, doch bei sensiblen Dokumenten wie klinischen Studien und Patientendaten drohen echte Risiken. Datenschutz und Kontrollverlust bei Cloud-basierten Übersetzungstools sind zentrale Herausforderungen. Wer regulatorisch auf der sicheren Seite bleiben und Qualitätsstandards erfüllen will, findet hier praxisnahe Orientierung, wie moderne Übersetzungstechnologien wirklich sicher und zuverlässig funktionieren.
Inhaltsverzeichnis
Wichtige Erkenntnisse
Punkt | Details |
Maschinelle Übersetzung vs. CAT | Maschinelle Übersetzung erfolgt ohne menschliche Kontrolle, während CAT-Tools menschliche Übersetzer einbeziehen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. |
Technologie und Sicherheit | Neuronale Maschinenübersetzung bietet kontextbezogene Ergebnisse, birgt jedoch Datenschutzrisiken, insbesondere bei sensiblen Daten. |
Compliance-Risiken in der Pharma | Die Nutzung öffentlicher Übersetzungstools kann gegen GDPR und HIPAA verstoßen, was zu schwerwiegenden rechtlichen Folgen führen kann. |
Proprietäre Lösungen bevorzugen | Private, auf EU-Servern gehostete Systeme wie die von AD VERBUM garantieren Datenschutz und Versionskontrolle, essentiell für die Pharmabranche. |
Was versteht man unter maschineller Übersetzung?
Maschinelle Übersetzung ist die automatische Übersetzung von Texten durch Computerprogramme, ohne direkte menschliche Intervention während des Übersetzungsprozesses. Dies unterscheidet sich grundlegend von computergestützter Übersetzung (CAT), bei der Menschen an den Prozess beteiligt bleiben und die Maschine nur als Hilfswerkzeug fungiert. Bei maschineller Übersetzung übernimmt das System eigenständig die Aufgabe, während bei CAT-Tools wie Translation Memories der Übersetzer in Kontrolle bleibt.
Die Technologie basiert auf der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Seit den 1950er Jahren haben sich die Systeme dramatisch weiterentwickelt. Was damals noch auf einfachen heuristischen Algorithmen und regelbasierten Ansätzen beruhte, funktioniert heute durch komplexe neuronale Netzwerke und Deep Learning. Moderne Ansätze verwenden künstliche intelligenz übersetzer, die End-to-End-Modelle nutzen und kontextbezogen arbeiten. Diese Systeme benötigen weniger explizite Programmierregeln, da sie selbstständig lernen, wie Sprache funktioniert und Bedeutungen übertragen werden.
Die modernen Systeme verarbeiten größere Wortsequenzen und erfassen Kontext auf eine Weise, die frühere Generationen nicht konnten. Ein ki übersetzungstool von heute kann verstehen, dass das Wort “Bank” je nach Kontext “Sitzgelegenheit” oder “Finanzinstitution” bedeutet. Diese Kontextanalyse ist entscheidend, besonders in regulierten Bereichen wie der Pharmazie. Allerdings gibt es zwischen den verschiedenen Technologien erhebliche Unterschiede in Bezug auf Genauigkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit. Ein ki übersetzungstool wie ChatGPT zu verwenden ist beispielsweise problematisch für sensible Dokumente, da es keine Garantie für Präzision bietet und Datenschutzrisiken mit sich bringt.
Für Pharmaunternehmen ist es kritisch zu verstehen, dass nicht alle Übersetzungstechnologien gleich sind. Die neuronale maschinelle Übersetzung verwendet von öffentlichen Diensten wie DeepL kann zwar fließenden Text produzieren, ist aber anfällig für Halluzinationen und Datenschutzverletzungen. Sie können sensible Patientendaten, unveröffentlichte Forschungsergebnisse oder proprietäre Formulierungen nicht einfach in öffentliche Tools eintragen. Eine professionelle Übersetzung mit eigenständiger Infrastruktur, wie sie AD VERBUM durch sein proprietäres, auf EU-Servern gehostetes System bietet, garantiert, dass Ihre sensiblen Inhalte niemals in öffentliche Systeme gelangen.
Pro-Tipp: Wenn Sie maschinelle Übersetzung in Ihrer Abteilung evaluieren, fragen Sie immer nach dem Hosting-Modell, der Datensicherheit und ob das System Ihre Terminologie und Style Guides durchsetzen kann. Öffentliche NMT-Systeme erfüllen diese Anforderungen für regulierte Industrien nicht.
Typen maschineller Übersetzung und Unterschiede
Maschinelle Übersetzungssysteme haben sich über Jahrzehnte entwickelt und funktionieren heute nach völlig unterschiedlichen Prinzipien. Die ältesten Systeme basierten auf regelbasierten Ansätzen, bei denen Linguisten explizit Übersetzungsregeln programmierten. Diese Methode war extrem zeitaufwändig und konnte nur begrenzte Kontexte abdecken. Dann kamen statistische Systeme, die aus großen Textmengen lernten, welche Wörter und Phrasen zusammenpassen. Der große Sprung entstand mit Neuronalen Maschinellen Übersetzungssystemen, die tiefe neuronale Netzwerke nutzen und auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden. Diese Systeme verstehen nicht nur einzelne Wörter, sondern erfassen Bedeutung und Kontext auf eine Weise, die den früheren Generationen unmöglich war.
Heute dominieren drei Kategorien die Landschaft der Übersetzungstechnologie. Erstens gibt es die regelbasierten Systeme, die heute noch in spezialisierten Bereichen zum Einsatz kommen, etwa wenn extrem präzise Terminologie erforderlich ist. Zweitens existieren statistische maschinengestützte Übersetzungssysteme, die wahrscheinlichkeitsbasiert arbeiten und aus Millionen von Satzpaaren gelernt haben. Drittens, und heute am weitesten verbreitet, sind neuronale Systeme, die Deep Learning verwenden. Die öffentlich zugänglichen ki übersetzungstools wie DeepL oder Google Translate arbeiten auf Basis von Neuronalen Netzwerken. Sie liefern oft flüssiger klingende Ergebnisse, sind aber für regulierte Industrien problematisch, da sie nicht transparent arbeiten und Ihre Daten potentiell für das Training weiterer Modelle verwenden.
Die folgende Tabelle zeigt die Unterschiede zwischen den wichtigsten maschinellen Übersetzungstypen im Überblick:
Übersetzungstyp | Arbeitsweise | Vorteile | Typische Anwendungsbereiche |
Regelbasierte Systeme | Linguistische Regeln | Hohe Nachvollziehbarkeit | Spezialisierte Terminologie |
Statistische Systeme | Wahrscheinlichkeitsmodelle | Gute Skalierbarkeit | Allgemeine Texte, mittlere Präzision |
Neuronale Systeme (NMT/LLM) | Künstliche Intelligenz | Kontextsensitive Übersetzungen | Fließende Texte, hohe Flexibilität |
Ein kritischer Unterschied besteht zwischen maschineller Übersetzung und computergestützter Übersetzung (CAT). Bei CAT-Systemen bleibt der menschliche Übersetzer in Kontrolle und nutzt Tools wie Translation Memories und Terminologiedatenbanken, um schneller und konsistenter zu arbeiten. Maschinelle Übersetzung hingegen produziert eigenständig Übersetzungen ohne menschliche Steuerung vor dem Ergebnis. Ein weiterer wichtiger Begriff ist automatisierte Übersetzung, die sich auf die Automatisierung von Arbeitsprozessen bezieht, etwa das automatische Routing von Dokumenten oder die Integration mit Systemen. AD VERBUM nutzt einen hybriden Ansatz, der sich grundlegend von reiner maschineller Übersetzung unterscheidet: Unser AI+HUMAN-Workflow kombiniert die Geschwindigkeit unserer proprietären, auf EU-Servern gehosteten künstlichen Intelligenz übersetzer mit der Expertise von 3.500 Fachlingisten. Das bedeutet, dass spezialisierte Ärzte, Jurist oder Techniker Ihre Pharmazie-Dokumente überprüfen und korrigieren. Das ist nicht ChatGPT oder DeepL. Das ist wahre fachübersetzung mit echten Qualitätsgarantien.
Für Pharmaunternehmen ist zu verstehen, dass moderne übersetzungstechnologien grundlegend unterschiedliche Risiken mit sich bringen. Öffentliche NMT-Systeme sind schnell und kostenlos, aber sie halluzinieren, können sensible Daten preisgeben und bieten keine Terminologiekontrolle. Regelbasierte Systeme sind explizit nachvollziehbar, aber zu starr für moderne, kontextbezogene Anforderungen. Statistische Systeme liefern mittlere Ergebnisse, sind aber auch veraltet. Die beste Lösung für hochregulierte Dokumentation ist ein proprietäres, sicheres KI-System mit menschlicher Überprüfung durch Experten. Das stellt sicher, dass Ihre Studienergebnisse, Dosierungsanweisungen und regulatorischen Filings perfekt und sicher übersetzt werden.
Pro-Tipp: Evaluieren Sie niemals maschinelle Übersetzung allein nach Geschwindigkeit oder Kosten. Prüfen Sie, ob das System Ihre Terminologie durchsetzen kann, wo Ihre Daten gehostet werden und ob menschliche Experten vor der Veröffentlichung überprüfen. Für Pharmadokumente ist dieser letzte Schritt nicht optional.
Risiken für Datenschutz und Vertraulichkeit
Wenn Sie ein Pharmaunternehmen leiten und täglich mit klinischen Studienberichten, Patientendaten oder unveröffentlichten Forschungsergebnissen arbeiten, dann kennen Sie das Dilemma. Sie benötigen schnelle Übersetzungen, aber Sie können es sich nicht leisten, sensible Informationen zu verlieren oder in falsche Hände geraten zu lassen. Hier liegt das zentrale Risiko von maschineller Übersetzung: Cloud basierte Übersetzungsdienste speichern häufig Eingabedaten, was erhebliche Datenschutzrisiken birgt. Wenn Sie Ihr klinisches Studienergebnis in DeepL hochladen, wird dieser Text in den Servern des Anbieters gespeichert. Ob er dort verschlüsselt ist, wie lange er dort bleibt und wer potentiell darauf zugreifen kann, ist oft unklar. Das ist nicht nur ein technisches Problem, es ist ein regulatorisches und ein strafrechtliches Risiko.
Viele internationale Pharmaunternehmen greifen zu öffentlichen NMT-Tools, weil sie schnell sind. Aber dies verletzt häufig GDPR, HIPAA und die Medizinprodukteverordnung. Stellen Sie sich vor, Sie übersetzen Dosierungsanweisungen oder Nebenwirkungsprofile. Maschinelle Übersetzung birgt Risiken durch unkontrollierte Verarbeitung und Speicherung von sensiblen Dokumenten und Daten beim Upload auf Cloud Dienste. Das führt zu Risiken wie Datenlecks und unberechtigtem Zugriff. Ein ehemaliger Mitarbeiter eines konkurrierenden Unternehmens könnte theoretisch Ihre unveröffentlichten Studiendaten sehen. Ein Hacker könnte Patienteninformationen stehlen. Die Server könnten sich in einem Land befinden, dessen Datenschutzgesetze schwächer sind als die der EU. Diese Szenarien sind nicht hypothetisch, sie passieren regelmäßig.
Die Lage wird komplizierter durch unterschiedliche rechtliche Rahmenbedingungen. Unterschiedliche Datenschutzgesetze je nach Serverstandort und fehlende Verschlüsselung erhöhen die Gefahr unbefugten Datenzugriffs erheblich. Wenn Sie mit einem französischen Kooperationspartner arbeiten, muss die Übersetzung die französischen Datenschutzanforderungen erfüllen. Wenn Sie klinische Daten verarbeiten, greift HIPAA. Wenn Sie in der EU tätig sind, müssen Sie die GDPR einhalten. Ein einzelnes öffentliches Übersetzungstool kann diese unterschiedlichen rechtlichen Anforderungen nicht erfüllen. Nutzer sind oft uninformiert darüber, wie ihre Daten verarbeitet und gespeichert werden, weil die Bedingungen in legalischer Sprache verfasst sind und ständig ändern. AD VERBUM arbeitet dagegen mit vollständiger Transparenz. Unsere proprietäre AI+HUMAN-Infrastruktur ist auf EU-Servern gehostet und ISO 27001 zertifiziert. Das bedeutet, dass Ihre sensiblen Pharma Dokumente niemals auf öffentliche Cloud Plattformen hochgeladen werden. Sie bleiben unter Ihrer Kontrolle und unter der Kontrolle von zertifizierten Datenschutzfachleuten.
Das Kernproblem ist auch ein Kompetenzbewusstsein. Viele Mitarbeiter in Übersetzungsabteilungen verstehen nicht, dass das Hochladen eines Dokumentes in ChatGPT oder DeepL eine potentielle Datenschutzverletzung darstellt. Sie sehen nur die schnelle Übersetzung. Deshalb ist Sensibilisierung entscheidend. Sie müssen Ihre Teams schulen, dass fachübersetzung mit zertifizierten Systemen nicht optional ist, sondern ein Compliance Gebot. Ein professioneller Übersetzungsdienstleister mit sicherer Infrastruktur, geschultem Personal und echten Qualitätsgarantien ist der einzige Weg, Ihre Reputation und Ihre regulatorische Stellung zu schützen. Das kostet mehr als ChatGPT, aber die Alternative ist exponentiell teurer.
Hier sind zentrale Compliance-Risiken und empfohlene Maßnahmen für regulierte Branchen wie Pharmazie im Überblick:
Risiko | Beispiel aus der Praxis | Empfohlene Maßnahme |
Datenlecks durch öffentliche Cloud | Speicherung von Patientendaten auf DeepL | Nutzung von EU-gehosteten, privaten Systemen |
Fehlende Terminologiekontrolle | Inkorrekte Übersetzung von Fachbegriffen | Domänenspezifisches Training & Review |
Unklare Haftung und Verantwortung | Unbestimmte Serverstandorte/Datentransfer | Anbieter mit ISO 27001 wählen |
Pro-Tipp: Erstellen Sie sofort eine interne Richtlinie, die den Einsatz öffentlicher Übersetzungstools verbietet. Verweisen Sie stattdessen alle sensiblen Inhalte an einen vertrauenswürdigen Partner mit EU Datenspeicherung, Verschlüsselung und ISO 27001 Zertifizierung. Dokumentieren Sie diese Entscheidung für Audits.
Sicherheitslücken und Compliance-Verstöße vermeiden
Die gute Nachricht: Sicherheitslücken und Compliance-Verstöße sind nicht unvermeidlich. Sie entstehen durch spezifische Entscheidungen, die Sie treffen können oder nicht treffen. Das Kernproblem liegt in der Infrastruktur. Cloud-basierte maschinelle Übersetzungen sind durch Datenschutz- und Sicherheitsrisiken problematisch, insbesondere bei sensiblen Daten aus Recht und Pharma. Wenn Ihre Übersetzungstechnologie in der öffentlichen Cloud läuft, können Sie nicht garantieren, dass Ihre Daten geschützt sind. Sie können nicht kontrollieren, wer Zugriff hat. Sie können nicht nachvollziehen, wie lange Ihre Daten gespeichert werden. Und Sie können nicht garantieren, dass Ihre Terminologie und Ihre Geschäftsgeheimnisse nicht für zukünftige KI-Trainings verwendet werden. Das ist nicht theoretisches Risiko, das ist operative Realität bei Anbietern wie ChatGPT, Google Translate oder selbst DeepL.
Die Lösung besteht darin, von Cloud-Lösungen zu Vor-Ort-Lösungen oder zu privaten, EU-gehosteten Infrastrukturen zu wechseln. Vor-Ort-Lösungen bieten bessere Kontrolle, Anpassbarkeit und Datenschutz. Das bedeutet, dass Ihre Übersetzungstechnologie auf Ihren eigenen Servern oder auf dedizierten, kontrollierten Servern läuft, nicht auf einer gemeinsamen Cloud-Infrastruktur. AD VERBUM funktioniert genau nach diesem Modell. Unsere proprietäre AI+HUMAN-Infrastruktur ist auf EU-Servern gehostet, was bedeutet, dass Ihre Daten niemals die Europäische Union verlassen. Das ist nicht nur ein technisches Detail, das ist Ihre Compliance-Garantie. Ihre Studiendaten, Ihre Dosierungsanweisungen, Ihre Qualitätskontrolldokumente bleiben unter Ihrer Kontrolle und unter der Kontrolle von ISO 27001 zertifizierten Fachleuten.
Bei der Wahl zwischen Cloud und On-Premises sollte Ihre Entscheidung auf Basis von Datensensibilität, Volumen und regulatorischen Anforderungen getroffen werden. Für Pharmaunternehmen ist die Antwort einfach: Ihre Daten sind hochsensibel. Sie unterliegen GDPR, HIPAA, der Medizinprodukteverordnung und einer Vielzahl von nationalen Vorschriften. Das Volumen ist häufig groß, besonders wenn Sie klinische Studien durchführen oder globale Zulassungsanträge einreichen. Die regulatorischen Anforderungen sind nicht verhandelbar. Das bedeutet, dass Sie keine öffentliche Cloud-Lösung verwenden können. Sie benötigen eine private Infrastruktur mit vollständiger Transparenz, mit zertifizierten Datenschutzmassnahmen und mit Menschen dahinter, die verstehen, was auf dem Spiel steht. Ein weiterer kritischer Punkt ist die MTPE, also die maschinelle Übersetzung mit Nachbearbeitung durch einen Menschen. Öffentliche Systeme sind hier problematisch, weil Ihr Nachbearbeiter (ein Übersetzer oder ein Experte) die ursprüngliche Maschinelle Übersetzung sehen muss. Das bedeutet, dass Ihre sensiblen Daten in zwei Systemen vorhanden sind: im öffentlichen Übersetzungstool und im lokalen Überprüfungssystem. Ein geschlossenes System wie das von AD VERBUM verhindert dieses Risiko, weil die gesamte Pipeline sicher ist.
Zusätzlich zur technischen Infrastruktur benötigen Sie auch Governance und Training. Viele Compliance-Verstöße entstehen nicht durch böswillige Absicht, sondern durch Unwissenheit. Ein Mitarbeiter in Ihrer Abteilung denkt, dass DeepL schnell und kostenlos ist, und lädt einfach ein Dokument hoch. Das ist ein Verstoß. Das ist dokumentierbar, prüfbar und für Ihr Unternehmen kostspielig. Deshalb müssen Sie klare Richtlinien etablieren. Verbieten Sie öffentliche Übersetzungstools schriftlich. Schulen Sie Ihre Teams über die Risiken. Setzen Sie klare Prozesse auf, die alle sensiblen Inhalte an einen vertrauenswürdigen, kontrollierten Partner weiterleiten. Dokumentieren Sie diese Entscheidungen für Audits und Behördenprüfungen. Das ist nicht übertrieben, das ist Standard-Compliance in regulierten Industrien.
Pro-Tipp: Führen Sie sofort ein Audit durch, um festzustellen, welche Übersetzungssysteme derzeit in Ihrer Organisation verwendet werden. Wenn Sie öffentliche Systeme entdecken, ersetzen Sie sie sofort durch ein zertifiziertes, privates System. Erstellen Sie dann ein Schulungsprogramm für alle Mitarbeiter, das klar macht, welche Tools erlaubt sind und warum.
Technologischer Vorsprung durch sichere LLM-Lösungen
Der Unterschied zwischen maschineller Übersetzung und echter künstlicher Intelligenz liegt in der Architektur. Öffentliche NMT-Systeme wie DeepL sind neuronale Netzwerke, die trainiert wurden, um Muster in Textpaaren zu erkennen. Sie funktionieren nach Wahrscheinlichkeiten, nicht nach Verstand. Ein großes Sprachmodell (LLM) hingegen funktioniert anders. Große Sprachmodelle wie GPT-4 Turbo und Gemini 1.5 haben 2025 eine neue Ebene in Übersetzungsgenauigkeit erreicht, mit deutlich besserem Kontextverständnis. Das ist nicht einfach schneller, das ist qualitativ anders. Ein LLM versteht nicht nur, dass “drug” “Medikament” bedeutet, es versteht auch, warum in diesem spezifischen Kontext die Übersetzung “Wirkstoff” oder “Arzneimittel” korrekter wäre. Es erfasst Nuancen, Regulierungsanforderungen und fachliche Implikationen. Das ist der Grund, warum AD VERBUM’s proprietäres LLM-System für Pharmaunternehmen überlegen ist. Nicht weil es schneller ist als DeepL, sondern weil es die komplexe regulatorische und fachliche Realität von Pharmazie versteht.
Durch den Einsatz von domänenspezifisch trainierten LLMs können Unternehmen, insbesondere in regulierten Branchen wie Pharma, Fachterminologie und regulatorische Anforderungen besser abbilden. Das bedeutet, dass unser System mit Ihrer spezifischen Terminologiedatenbank, Ihren Style Guides und Ihren regulatorischen Vorgaben trainiert wird. Wenn Sie sagen “übersetze ‘Qualitätskontrolle’ immer als ‘Qualitätsprüfung’ und niemals anders”, dann macht unser LLM das konsequent über tausende Seiten hinweg. Ein öffentliches System kann das nicht. Es kann empfehlen, aber nicht garantieren. AD VERBUM’s AI+HUMAN Hybrid Workflow kombiniert die Kontextfähigkeit unseres propriätären LLM mit der Expertise von Fachlingisten, die medizinische oder technische Hintergründe haben. Das bedeutet, dass unsere KI nicht allein arbeitet. Sie erzeugt hochwertige Vorübersetzungen, die dann von einem Arzt, einem Juristen oder einem Ingenieur überprüft werden. Das ist das Gegenteil von ChatGPT. ChatGPT generiert Text und hofft, dass es richtig ist. AD VERBUM generiert Text und überprüft es durch einen Menschen, der wirklich versteht, worum es geht.
Der technologische Vorsprung ist auch eine Frage der Sicherheit. Sichere LLM-Plattformen beinhalten Datenschutzmassnahmen, die öffentliche Systeme einfach nicht bieten können. Unsere Infrastruktur ist auf EU-Servern gehostet, ISO 27001 zertifiziert und unter vollständiger Kontrolle. Ihre klinischen Studiendaten, Ihre Dosierungsprotokolle, Ihre regulatorischen Unterlagen werden nicht in öffentliche Clouds hochgeladen. Sie werden nicht für zukünftige KI-Trainings verwendet. Sie werden nicht einmal in den USA gespeichert. Das gibt Ihnen nicht nur technologischen Vorsprung, das gibt Ihnen rechtliche Sicherheit. Viele internationale Pharmaunternehmen glauben fälschlicherweise, dass sie ChatGPT oder DeepL für interne Arbeiten verwenden können und dass das keine Compliance-Verletzung ist. Das ist falsch. GDPR und HIPAA sagen klar: Wenn sensible Daten an einen dritten Anbieter gehen, muss dieser Anbieter zertifiziert sein und Datenschutzverträge unterzeichnet haben. Ein öffentliches Tool erfüllt diese Anforderung nicht. AD VERBUM erfüllt sie vollständig.
Der Unterschied wird greifbar, wenn man konkrete Anforderungen betrachtet. Wenn Sie ein klinisches Studienergebnis übersetzen, muss die Terminologie perfekt sein. Eine Halluzination oder eine unscharfe Übersetzung kann zu Fehlinterpretationen führen, zu Nicht-Einhaltung von Behördenrichtlinien oder sogar zu Sicherheitsproblemen für Patienten. Ein domänenspezifisch trainiertes LLM mit menschlicher Überprüfung durch Fachexperten reduziert diese Risiken auf ein Minimum. Es ist nicht perfekt, aber es ist so nah dran wie möglich. Ein öffentliches System kann das einfach nicht bieten. Die Kombination aus sicherer Infrastruktur, domänenspezifischem Training und menschlicher Expertise ist nicht nur ein technologischer Vorsprung, es ist ein Compliance- und Sicherheitsvorteil, der sich in jedem Audit, in jeder Behördenprüfung und in jeder Risikoanalyse manifestiert.
Pro-Tipp: Fordern Sie von potenziellen Übersetzungsanbietern konkrete Antworten auf drei Fragen: Wo werden meine Daten gehostet? Welche Zertifizierungen hat Ihre Infrastruktur? Wer überprüft die Übersetzungen vor der Freigabe? Wenn ein Anbieter nicht alle drei Fragen befriedigend beantworten kann, ist er nicht geeignet für hochregulierte Pharmazie.
Sichere maschinelle Übersetzung für Pharmaunternehmen mit AD VERBUM
Pharmaunternehmen stehen vor großen Herausforderungen durch die Risiken der maschinellen Übersetzung. Datenschutzverstöße, ungenaue Terminologie oder Datenlecks gefährden nicht nur Patienten, sondern auch die Einhaltung von GDPR, HIPAA und Medizinprodukteverordnungen. Hier setzt AD VERBUM an. Unser proprietäres, auf EU-Servern gehostetes AI+HUMAN-System kombiniert modernste LLM-Technologie mit der Expertise von über 3.500 Fachübersetzern. So gewährleisten wir präzise Übersetzungen, die regulatorischen Anforderungen entsprechen – ohne Kompromisse bei Datensicherheit und Terminologiekontrolle.
Vertrauen Sie nicht auf öffentliche NMT-Dienste, deren unkontrollierte Datenverarbeitung kritische Sicherheitslücken öffnet. Entscheiden Sie sich für eine maßgeschneiderte Lösung mit sicherer EU-Infrastruktur, vollständiger Terminologiekontrolle und menschlicher Qualitätsprüfung. So schützen Sie Ihre sensiblen Pharma-Daten und erfüllen gleichzeitig höchste Standards in Präzision und Compliance.
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Häufig gestellte Fragen
Was sind die Risiken der maschinellen Übersetzung für Pharmaunternehmen?
Maschinelle Übersetzung birgt erhebliche Risiken, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Vertraulichkeit. Sensible Patientendaten oder vertrauliche Forschungsergebnisse können ungewollt in öffentliche Cloud-Dienste hochgeladen werden, was zu Datenschutzverletzungen führen kann.
Wie unterscheidet sich maschinelle Übersetzung von computergestützter Übersetzung (CAT)?
Maschinelle Übersetzung erfolgt autonom durch Computerprogramme ohne menschliche Intervention, während CAT-Systeme menschliche Übersetzer unterstützen und diese in Entscheidungsprozesse einbeziehen, um höhere Präzision zu erreichen.
Welche Übersetzungstypen gibt es und wie unterscheiden sie sich in der Qualität?
Es gibt drei Haupttypen: regelbasierte Systeme, statistische Systeme und neuronale Systeme. Neuronale Systeme bieten die höchsten Qualitätsstandards, da sie Kontext und Bedeutung besser erfassen können, während regelbasierte Systeme meist limitiert und wenig flexibel sind.
Warum ist eine professionelle Übersetzung für pharmazeutische Dokumente notwendig?
Professionelle Übersetzungen gewährleisten nicht nur die Richtigkeit der Terminologie, sondern schützen auch sensible Daten. Sie sind besonders wichtig für die Einhaltung regulatorischer Anforderungen und zur Vermeidung von rechtlichen Konsequenzen.
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