Google übersetzt Arztes in Spanisch und Chinesisch, mit wenigen signifikanten Fehler: Studie findet die meisten Fehler auftreten, wenn ärzte schreiben, lange, jargon-gefüllte Sätze

In multikulturellen Gebieten wie San Francisco, ärzte sind zunehmend auf der Suche, um Google Translate, schriftliche Anweisungen, Ihre Patienten mit nach Hause nehmen können, so dass Sie eine bessere chance folgende medizinische Beratung.

Aber ist Übersetzen vertrauenswürdig?

Forscher an der UC San Francisco sagen, die Antwort ist ja-mit Einschränkungen. Nach der Analyse von 100 sets von Notfall-Entladung Anweisungen übersetzt von Google ‚ s neue machine-learning-Algorithmus, der war ausgerollt, im Jahr 2017, folgerten die Forscher war es 92 Prozent genau für Spanisch und 81 Prozent Genauigkeit für Chinesisch.

Die Forscher fanden heraus, dass nur eine kleine Minderheit der ungenaue übersetzungen — 2 Prozent in Spanisch und 8 Prozent in Chinesen-hatte das Potenzial, verursachen klinisch signifikanten Schaden. Diese waren vor allem auf Grammatik oder typografische Fehler in den ursprünglichen, SCHRIFTLICHEN Englisch-Anweisungen, die jemand, der Lesen konnte Englisch wäre in der Lage gewesen, korrekt zu verstehen.

„Google Translate ist genauer als viele ärzte glauben, und ich denke, es ist definitiv mehr als nützlich, nicht bietet, überhaupt nichts,“ sagte Elaine Khoong, MD, MS, ein UCSF primary care research fellow und Erstautor der Studie, veröffentlicht Feb. 25, 2019, in JAMA Innere Medizin. „Wir behutsam unterstützt seine Verwendung.“

Der Algorithmus, der in Schwierigkeiten geriet, jedoch, wenn ärzte verwendet umgangssprachliche Begriffe, wie „überspringen einer Mahlzeit,“ eine phrase, die Google ins chinesische übersetzt als „überspringen“ einer Mahlzeit.

Eine weitere beunruhigende übersetzungsfehler aufgetreten, als der Arzt sagte dem Patienten zu „halten Sie die Nieren-Medizin“, das heißt, die Einnahme von es. Der Algorithmus übersetzt, in Spanisch, „bewahren Sie die Medikamente“ und auf Chinesisch als „halten“ die Medikation, Fehler, die das Forscherteam als „lebensgefährlich.“

Maschinelle übersetzung Fehler wurden auch im Zusammenhang mit der Nutzung von medizinischen jargon, und eine lange, komplizierte Sätze, wie, „Bitte zurück in die Notaufnahme für die Verschlechterung Bauchschmerzen, die Unfähigkeit, zu Essen oder zu trinken durch Erbrechen, blutiger Durchfall, wenn Sie ohnmächtig werden oder andere über symptom.“

Google der chinesischen übersetzung war, „Wenn Sie sich übergeben, Erbrechen, blutiger Durchfall, nicht Essen oder trinken oder irgendwelche anderen Symptome; kommen Sie zurück in die Notaufnahme für die Behandlung.“

Der Forscher erachtet dies eine klinisch signifikante Fehler, obwohl Sie sagte, es war nicht lebensbedrohlich.

„Es verwirrt die Maschine, weil der Satzbau war so kompliziert,“ Khoong sagte. „Es ist sicherlich ein argument für die ärzte zu prüfen, sich selbst, wenn Sie schreiben Anweisungen. Wir bekommen verwendet, um die Kommunikation in diese sehr komplizierte Sätze.“

Die Forscher sagten, Google Translate ist am besten in Kombination mit menschlichen Interpreten, auch wenn Sie nicht in den Raum, wer kann das interpretieren der Arzt verbale Anweisungen für den Patienten, über das Telefon oder per video, während der Arzt zeigt dem Patienten die schriftliche übersetzung auf dem Computerbildschirm oder beim Ausdruck. So können Patienten Kennzeichnen Fehler oder verwirrende Passagen, wie Sie hören und Lesen.

Das team wird auch empfohlen, dass ärzte geben Ihren Patienten die englische version der SCHRIFTLICHEN Weisungen, so Englisch-sprechenden Familienmitglieder oder Freunde können Sie vergleichen um die maschinelle übersetzung.

Khoong sagte, Patienten würden schlechter gestellt werden ohne schriftliche übersetzung. Sie beschrieb eine nicht-Englisch Sprechende Patienten mit einer Nacken-Verletzung, die Links die Notaufnahme mit einem Gebärmutterhalskrebs Kragen aber nicht verstehen, die müssen Sie auf.

Die Patienten später zeigte sich mit dem Halsband in der hand, und die englische Entladung Anweisungen in der anderen, die sagen: „ich weiß, dass diese wichtig sind. Können Sie mir sagen, was Sie sagen?“

Autoren Elaine Khoong, MD, MS; Eric Steinbrook; Cortlyn Brown, MD; und Alicia Fernandez, MD, alle von der UCSF.

Die Studie wurde finanziert durch das National Institute of Diabetes and Digestive und Nierenerkrankungen (K24DK102057) und National Research Service Award (T32HP19025).