Հիվանդների դուրսգրման հրահանգների արհեստական բանականությամբ թարգմանության համար մարդկային-միջավայրի ռազմավարությունների գնահատում. բազմամասնագիտական վերլուծություն

Միացյալ Նահանգների (ԱՄՆ) մարդահամարի տվյալներով՝ ԱՄՆ-ում ավելի քան 25 միլիոն մարդ (ԱՄՆ բնակչության ≈ 7.5%) անգլերեն խոսում է «շատ լավից» պակաս։ Անգլերենից բացի այլ լեզուներ օգտագործող հիվանդները ունենում են ավելի վատ կլինիկական և հիվանդակենտրոն արդյունքներ, այդ թվում՝ առողջապահության ծառայությունների օգտագործման նվազում և ավելի շատ անբարենպաստ դեպքեր։ Այս անհավասարությունների հիմնական շարժիչ ուժը բարձրորակ թարգմանության խոչընդոտներն են։ 

Հոդված, որը հրապարակվել է npj թվային բժշկություն նկարագրվել են մի ուսումնասիրության արդյունքները, որը համեմատել է ChatGPT-4o (արհեստական բանականության (AI) կողմից ստեղծված) և մարդկային հսկողության ներքո ստեղծված (մարդկային հսկողության ներքո ստեղծված արհեստական բանականության) միջոցով ստեղծված ազատ տեքստային հիվանդանոցային դուրսգրման հրահանգների թարգմանությունների որակը վեց լեզուներով՝ արաբերեն, հայերեն, բենգալերեն, պարզեցված չինարեն, սոմալի և իսպաներեն՝ մասնագիտական մարդկային թարգմանությունների հետ՝ գնահատված լեզվաբանների, բժիշկների և ընտանեկան խնամողների կողմից։ 

Արդյունքները ցույց տվեցին, որ ChatGPT-4o-ի արդյունավետությունը անհամապատասխան էր մասնագիտական թարգմանությունների համեմատ, որտեղ ամենացածր գնահատականները ստացվել էին թվային առումով թերներկայացված լեզուների համար: Ի տարբերություն դրա, մարդկային թարգմանությունները բոլոր վեց լեզուների մասնագիտական թարգմանությունների դեպքում գրանցել են համեմատելի և հաճախ ավելի լավ արդյունքներ, այդ թվում՝ ավելի բարձր որակի թարգմանություն: Հեղինակները եզրակացրել են, որ մարդկային թարգմանությունները կարող են հնարավորություն տալ արհեստական բանականության միջոցով թարգմանության անվտանգ, արդյունավետ և արդարացի կիրառմանը կլինիկական պրակտիկայում: