Calidad de las traducciones automáticas en textos médicos: un análisis basado en métricas de evaluación...

Área de la Ciencia:

• La informática médica
• Procesamiento del lenguaje natural

Sus antecedentes:

• La atención de pacientes con enfermedades raras es una cuestión transfronteriza de la UE, y el uso de SE-ATLAS refleja el acceso a diversos idiomas.
• El sitio web de SE-ATLAS ofrece información sobre enfermedades raras para Alemania, pero su contenido solo en alemán crea barreras lingüísticas para los que no hablan alemán.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la calidad de los sistemas comunes de traducción automática de textos médicos.
• Determinar si la traducción automática puede superar las barreras lingüísticas para acceder a la información sobre enfermedades raras.

Principales métodos:

• Análisis de DeepL, ChatGPT y Google Translate para la traducción de textos médicos del alemán al inglés, francés y polaco.
• Evaluación objetiva de la calidad utilizando métricas estandarizadas: BLEU, METEOR y COMET, comparadas con las traducciones de referencia.

Principales resultados:

• Las métricas de METEOR y COMET mostraron una calidad de traducción de moderada a alta, mientras que las puntuaciones de BLEU fueron más bajas.
• Las traducciones al inglés generalmente obtuvieron calificaciones más altas en comparación con las traducciones al francés y al polaco.

Conclusiones:

• No se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la calidad de la traducción entre los tres sistemas, todos los cuales arrojaron resultados aceptables.
• Los factores que van más allá de la calidad de la traducción, como la protección de los datos, el coste y la integración, deben guiar la selección del sistema.