Medicina e traduzione automatica: una ricerca atipica

All’interno del nostro blog abbiamo più volte parlato dei vantaggi legati all’utilizzo della traduzione automatica per i testi altamente specialistici provenienti da diversi settori, quali la medicina, la proprietà intellettuale e il settore legale.

In questi testi abbiamo spesso sottolineato come l’avanzamento tecnologico sia riuscito negli anni a rivoluzionare il lavoro del traduttore. La machine translation ha quindi avuto a più riprese un ruolo di rilievo nelle nostre riflessioni e approfondimenti.

Oggi, tuttavia, parleremo dei sistemi di traduzione automatica, applicati al settore medico, rivoluzionando i paradigmi tipici della conversione linguistica.

Di recente, il governo degli Stati Uniti ha presentato un’importante iniziativa mirata a promuovere e incentivare un miglior accesso sanitario a tutti i cittadini. Healthy People 2030 si propone infatti di abbattere le barriere capaci di influenzare negativamente la corretta fruizione dei servizi sanitari, inclusa ovviamente la componente linguistica.

L’accesso linguistico in ambito medico rappresenta una delle condizioni necessarie al buon esito dell’intero processo sanitario. Ne abbiamo parlato, ad esempio, in questi due articoli: Superare le barriere linguistiche nel sistema sanitario e Barriere linguistiche e cure mediche: un rischio sanitario.

Ma perché, quindi, ho accennato a un cambio di paradigma? Le barriere linguistiche sono solitamente associate alla presenza di diversi sistemi linguistici nella comunicazione tra medico e paziente, vale a dire quando le due parti non parlano la stessa lingua. Tuttavia, le stesse conseguenze legate alla comunicazione interlinguistica possono presentarsi qualora il paziente non padroneggi adeguatamente il complesso linguaggio medico.

Da qui nasce la ricerca di cui vogliamo parlarvi.

Medicina e traduzione automatica monolingue

I materiali medici presentano spesso tutte le caratteristiche tipiche dei linguaggi settoriali altamente specializzati.

Secondo lo studio condotto dal governo USA, questi documenti non sono pienamente compresi dalla maggior parte dei pazienti, provocando conseguenze negative per la salute e disparità nell’accesso ai servizi sanitari.

Un team di ricercatori provenienti dall’Università di Pittsburgh ha quindi deciso di utilizzare le tecnologie linguistiche per semplificare il linguaggio medico, rendendolo maggiormente comprensibile a un pubblico più vasto.

L’addestramento del motore di traduzione si è basato sull’utilizzo di un dataset composto da oltre 245 000 coppie di frasi (inglese medico – inglese comune), prelevate dai testi presenti su diversi siti governativi e non governativi, arricchendo il tutto con circa 500 coppie semplificate direttamente dall’uomo.

L’addestramento è quindi proseguito seguendo varie fasi, partendo dalla semplificazione effettuata su un singolo vocabolo del segmento di partenza, per giungere infine alla conversione vera e propria dell’intero testo.

Nonostante l’esperimento abbia visto la partecipazione diretta di ricercatori esperti, e nonostante l’utilizzo di procedure rigorose e all’avanguardia, i risultati non sono stati dei migliori.

Le conclusioni dei ricercatori sottolineano come la machine translation, se non adeguatamente supportata da linguisti capaci, riporti errori sostanziali in diversi aspetti del linguaggio.

Ad esempio, nonostante questa tecnologia sia stata in grado di riconoscere e semplificare numerosi termini specifici, le frasi “tradotte” presentavano problemi di incompletezza, mancanza di fluidità e leggibilità.

Inoltre, alcuni termini medici di uso comune sono stati dalla macchina identificati come “complessi”, e quindi inutilmente adattati.

Gli stessi ricercatori proseguono riconoscendo che solamente la traduzione umana (incluso il machine translation post-editing) possa offrire i più elevati livelli di fluidità e leggibilità.

Da qui, la raccomandazione del team di includere nel processo linguisti ed esperti di settore, per garantire che la “traduzione finale” raggiunga lo scopo prefissato: aiutare i pazienti.

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_{Foto di Lucas Guimarães Bueno da Pexels}