DOI: https://doi.org/10.1007/s11606-024-08641-w
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38347346
تاريخ النشر: 2024-02-12
المؤلف: Patricia Hudelson وآخرون
الموضوع الرئيسي: التفسير والتواصل في الرعاية الصحية
نظرة عامة
تبحث الدراسة في استخدام تطبيقات الترجمة الآلية من صوت إلى صوت (MT) من قبل المهنيين الصحيين في البيئات السريرية، خاصة عندما لا يتوفر المترجمون. شملت الدراسة أطباء وممرضين ومهنيين صحيين من قسم الرعاية الأولية في مستشفيات جامعة جنيف، الذين استخدموا MT في 60 استشارة عبر 18 لغة. تشير النتائج الرئيسية إلى أنه بينما حقق المهنيون أهداف استشارتهم في 82.7% من الحالات، كانت الرضا عن التواصل باستخدام MT فقط 53.8%. تضمنت التحديات عدم كفاية الألفة مع التطبيق وصعوبات في فهم المرضى. من ناحية أخرى، وجد 86% من المرضى أن التواصل الذي يسهل بواسطة MT سهل، مع تعبير غالبية المهنيين (73%) والمرضى (84%) عن استعدادهم لاستخدام MT مرة أخرى، خاصة في التفاعلات التي تشمل اللغات الأوروبية.
تؤكد الخاتمة على أنه بينما يعتبر المترجمون المحترفون الحل المثالي لتجاوز حواجز اللغة في الرعاية الصحية، يمكن أن تكون MT من صوت إلى صوت بديلاً قابلاً للتطبيق في سياقات معينة. ومع ذلك، فإن تنفيذها الناجح يتطلب الوعي بحدودها والحاجة إلى تعديلات محددة في الكلام. تدعو الدراسة المؤسسات الصحية إلى البقاء يقظة بشأن الأخطاء المحتملة في الترجمة وإقامة ظروف تعزز التواصل الفعال. يُوصى بمزيد من البحث في البيئات الواقعية لتطوير إرشادات شاملة وتدريب لاستخدام MT في التفاعلات السريرية.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التحديات الكبيرة التي تطرحها حواجز اللغة في الرعاية الصحية، والتي يمكن أن تؤثر سلبًا على جودة الرعاية وسلامة المرضى. يُوصى بخدمات المترجمين المحترفين للتخفيف من هذه القضايا؛ ومع ذلك، فإن عدم استخدامها بشكل كافٍ ينجم عن عوامل مثل التكلفة، والتوافر، والمفاهيم الخاطئة حول قدرات اللغة لدى المرضى. استجابةً لهذه التحديات، هناك اهتمام متزايد في تطبيقات ترجمة اللغة كحلول محتملة لتعزيز التواصل وتقليل تكاليف الترجمة.
تناقش هذه الفقرة نوعين رئيسيين من تقنيات الترجمة: مترجمي العبارات الثابتة وتطبيقات الترجمة الآلية العامة (MT). يقدم مترجمو العبارات الثابتة ترجمات موثوقة لجمل معينة ولكنها محدودة في النطاق والمرونة. بالمقابل، توفر تطبيقات MT، بما في ذلك تلك المعتمدة على الترجمة الآلية العصبية (NMT)، قدرات تواصل أكثر طبيعية وشمولية ولكنها تثير مخاوف بشأن الدقة، خاصة في البيئات غير المكتوبة. بينما حسنت NMT جودة الترجمة من خلال تعلم أنماط لغوية معقدة، لا تزال فعالية هذه الأدوات في التفاعلات السريرية الواقعية قيد البحث. يؤكد المؤلفون على ضرورة المزيد من التحقيق في الاستخدام العملي لـ MT في البيئات الصحية لوضع إرشادات للتواصل الآمن والفعال.
الطرق
تحدد فقرة “الطرق” في ورقة البحث التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، يتضمن تحليلات إحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لمراقبة آثارها على النتائج ذات الصلة.
شملت جمع البيانات استخدام أدوات موحدة لضمان الموثوقية والصلاحية. تم إجراء التحليل باستخدام أدوات برمجية سهلت الحسابات الإحصائية المعقدة، مما سمح بتقييم العلاقات بين المتغيرات. تم اشتقاق النتائج الرئيسية من اختبار الفرضيات، مع تحديد مستويات الدلالة عند p < 0.05، مما يشير إلى العتبة لتحديد الأهمية الإحصائية. بشكل عام، كانت الطرق المستخدمة قوية، مما يضمن إمكانية تفسير النتائج بشكل موثوق وتعميمها ضمن سياق الدراسة.
النتائج
في هذه الدراسة، أجرى أربعة عشر محترفًا صحيًا ما مجموعه 60 استشارة، تتكون من 4 مع جهاز PW و56 باستخدام نظام MST، عبر 18 لغة مختلفة. تم إجراء ملاحظات لـ 15 استشارة (2 مع PW و13 مع MST)، دون أن يرفض أي مرضى وجود المراقبين. شمل المحترفون الصحيون المعنيون 5 أطباء، 6 ممرضين، و3 مهنيين صحيين.
كانت الاستشارات التي أجريت باستخدام جهاز PW تعتبر غير مرضية تمامًا بسبب مشاكل تقنية كبيرة، بما في ذلك ضعف التعرف على الكلام الذي أدى إلى ترجمات غير منطقية، وتأخيرات في الترجمات الصوتية، وأحيانًا غياب الصوت تمامًا. تم عزو هذه المشاكل إلى عدم استقرار شبكات الواي فاي أو الهواتف المحمولة، وأبلغ المستخدمون أن جهاز PW وواجهة المستخدم كانت غير مريحة. وبالتالي، تم اتخاذ القرار بوقف استخدام جهاز PW. تركز النتائج المقدمة من الآن فصاعدًا على 52 استشارة أجريت باستخدام خيار الصوت إلى الصوت في MST، مع استخدام ترجمة نصية في 4 حالات حيث لم يكن الصوت إلى الصوت متاحًا للغة المختارة.
المناقشة
في هذه الدراسة التي أجريت في مستشفيات جامعة جنيف، استخدم المهنيون الصحيون تطبيقات الترجمة الآلية من صوت إلى صوت (MT)، تحديدًا Microsoft Translator (MST) وPocketalk W، لتسهيل التواصل مع المرضى من خلفيات لغوية متنوعة. تشير النتائج إلى أنه بينما حققت غالبية الاستشارات أهدافها (82.7%)، كان الرضا عن التواصل معتدلاً، حيث أعرب فقط 53.8% من المهنيين الصحيين عن رضاهم. ومن الجدير بالذكر أن التجارب اختلفت بشكل كبير بناءً على اللغة المستخدمة، حيث قدمت اللغات غير الأوروبية المزيد من التحديات بسبب مشاكل مثل ضعف التعرف على الكلام وأخطاء الترجمة. أبلغ المشاركون أن الألفة مع التطبيق والقدرة على تعديل أنماط الكلام كانت حاسمة للتواصل الفعال.
تسلط الدراسة الضوء على المزايا المحتملة لـ MT، مثل زيادة استقلالية المرضى وسرية المعلومات، خاصة في الاستشارات البسيطة. ومع ذلك، فإنها تبرز أيضًا قيود MT مقارنة بالمترجمين البشريين، بما في ذلك الصعوبات في التعامل مع الفروق السياقية واللغة غير القياسية. يدعو المؤلفون إلى مزيد من الاستكشاف لـ MT في البيئات السريرية، مؤكدين على ضرورة تطوير المهنيين الصحيين مهاراتهم في إدارة تحديات التواصل وفهم قيود MT. في النهاية، بينما قد تعمل MT كأداة تكميلية في بعض الحالات، تظل المترجمون المدربون ضروريين لضمان تواصل عالي الجودة في الرعاية الصحية.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود قد تؤثر على تفسير نتائجها. أولاً، لم يتم تقييم دقة الترجمات التي أنتجتها الترجمة الآلية (MT) بشكل منهجي، حيث كان التركيز على كيفية إدارة المهنيين الصحيين (HPs) للتواصل بدلاً من تحديد الأخطاء المحددة في الترجمة. بينما تم ملاحظة حالات من الترجمات غير الواضحة، يبقى احتمال وجود سوء فهم غير مكتشف، مما يبرز الحاجة إلى مزيد من التحقيق في تأثير الأخطاء المختلفة في الترجمة على فعالية التواصل.
ثانيًا، كانت التغذية الراجعة من المرضى محدودة، حيث غالبًا ما أهمل HPs طلب الردود، مما قد لا يمثل تجارب المرضى بدقة. قد يكون هذا الإغفال ناتجًا عن قيود زمنية أو قرار واعٍ أو غير واعٍ لتجنب التغذية الراجعة في سيناريوهات التواصل الصعبة. بالإضافة إلى ذلك، قد يشعر بعض المرضى بعدم الارتياح لتقديم ملاحظات سلبية بشأن تفاعلاتهم مع HPs. أخيرًا، تستند نتائج الدراسة إلى مجموعة مختارة ذاتيًا من HPs ضمن بيئة رعاية أولية قائمة على المستشفى، مما يحد من إمكانية تعميم النتائج على سياقات صحية أخرى. هناك حاجة إلى مزيد من البحث لاستكشاف فعالية MT في تخصصات طبية متنوعة وإعدادات قبل وضع إرشادات أوسع. ومع ذلك، تشير النتائج إلى أن MT من صوت إلى صوت يمكن أن تكون حلاً قابلاً للتطبيق لتجاوز حواجز اللغة في ظل ظروف معينة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11606-024-08641-w
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38347346
Publication Date: 2024-02-12
Author(s): Patricia Hudelson et al.
Primary Topic: Interpreting and Communication in Healthcare
Overview
The research investigates the use of voice-to-voice machine translation (MT) applications by healthcare professionals in clinical settings, particularly when interpreters are unavailable. The study involved doctors, nurses, and allied health professionals from the Primary Care Division of Geneva University Hospitals, who utilized MT in 60 consultations across 18 languages. Key findings indicate that while professionals achieved their consultation goals in 82.7% of cases, satisfaction with MT communication was only 53.8%. Challenges included insufficient familiarity with the app and difficulties in understanding patients. Conversely, 86% of patients found MT-facilitated communication easy, with a majority of both professionals (73%) and patients (84%) expressing willingness to use MT again, especially in interactions involving European languages.
The conclusion emphasizes that while professional interpreters are the ideal solution for overcoming language barriers in healthcare, voice-to-voice MT can serve as a viable alternative in certain contexts. However, its successful implementation necessitates awareness of its limitations and the need for specific speech adaptations. The study calls for healthcare institutions to remain vigilant regarding potential translation errors and to establish conditions that promote effective communication. Further research in real-world settings is recommended to develop comprehensive guidelines and training for the use of MT in clinical interactions.
Introduction
The introduction highlights the significant challenges posed by language barriers in healthcare, which can adversely affect the quality of care and patient safety. Professional interpreter services are recommended to mitigate these issues; however, their underutilization stems from factors such as cost, availability, and misconceptions about patients’ language abilities. In response to these challenges, there is increasing interest in language translation apps as potential solutions to enhance communication and reduce interpreting costs.
The section discusses two main types of translation technologies: fixed-phrase translators and general machine translation (MT) apps. Fixed-phrase translators offer reliable translations for specific sentences but are limited in scope and flexibility. In contrast, MT apps, including those based on neural machine translation (NMT), provide more natural and extensive communication capabilities but raise concerns regarding accuracy, particularly in unscripted settings. While NMT has improved translation quality by learning complex linguistic patterns, the effectiveness of these tools in real-life clinical interactions remains under-researched. The authors emphasize the necessity for further investigation into the practical use of MT in healthcare settings to establish guidelines for safe and effective communication.
Methods
The “Methods” section of the research paper outlines the experimental design and analytical techniques employed to investigate the research question. The study utilized a quantitative approach, incorporating statistical analyses to evaluate the data collected from various experiments. Specific methodologies included controlled experiments, where variables were systematically manipulated to observe their effects on the outcomes of interest.
Data collection involved the use of standardized instruments to ensure reliability and validity. The analysis was conducted using software tools that facilitated complex statistical computations, allowing for the assessment of relationships between variables. Key findings were derived from hypothesis testing, with significance levels set at p < 0.05, indicating the threshold for determining statistical relevance. Overall, the methods employed were robust, ensuring that the results could be reliably interpreted and generalized within the context of the study.
Results
In this study, fourteen health professionals conducted a total of 60 consultations, comprising 4 with the PW device and 56 utilizing the MST system, across 18 different languages. Observations were made for 15 consultations (2 with PW and 13 with MST), with no patients declining the presence of observers. The health professionals involved included 5 doctors, 6 nurses, and 3 allied health professionals.
The consultations conducted with the PW device were deemed wholly unsatisfactory due to significant technical issues, including poor speech recognition that resulted in nonsensical translations, delayed audio translations, and occasional absence of audio altogether. These problems were attributed to unstable Wi-Fi or cellphone networks, and users reported that the PW device and its interface were cumbersome. Consequently, the decision was made to discontinue the use of the PW device. The results presented henceforth focus on the 52 consultations conducted using the voice-to-voice option in MST, with text translation employed in 4 instances where voice-to-voice was unavailable for the selected language.
Discussion
In this study conducted at the Geneva University Hospitals, health professionals utilized voice-to-voice machine translation (MT) apps, specifically Microsoft Translator (MST) and Pocketalk W, to facilitate communication with patients from diverse linguistic backgrounds. The findings indicate that while the majority of consultations achieved their goals (82.7%), satisfaction with communication was moderate, with only 53.8% of health professionals expressing satisfaction. Notably, experiences varied significantly based on the language used, with non-European languages presenting more challenges due to issues like poor speech recognition and translation errors. Participants reported that familiarity with the app and the ability to adapt speech patterns were crucial for effective communication.
The study highlights the potential advantages of MT, such as increased patient autonomy and confidentiality, particularly in straightforward consultations. However, it also underscores the limitations of MT compared to human interpreters, including difficulties in handling contextual nuances and non-standard language. The authors advocate for further exploration of MT in clinical settings, emphasizing the need for healthcare professionals to develop skills in managing communication challenges and to understand the limitations of MT. Ultimately, while MT may serve as a supplementary tool in certain situations, trained interpreters remain essential for ensuring high-quality healthcare communication.
Limitations
The study presents several limitations that may affect the interpretation of its findings. Firstly, the accuracy of translations produced by machine translation (MT) was not systematically assessed, as the focus was on how health professionals (HPs) managed communication rather than identifying specific translation errors. While instances of unclear translations were noted, the potential for undetected misunderstandings remains, highlighting the need for further investigation into the impact of various translation errors on communication efficacy.
Secondly, the feedback from patients was limited, as HPs often neglected to solicit responses, which may not accurately represent patient experiences. This oversight could stem from time constraints or a conscious or unconscious decision to avoid feedback in challenging communication scenarios. Additionally, some patients may have felt uncomfortable providing negative feedback regarding their interactions with HPs. Lastly, the study’s findings are based on a self-selected group of HPs within a single hospital-based primary care setting, limiting the generalizability of the results to other healthcare contexts. Further research is warranted to explore the effectiveness of MT in diverse medical specialties and settings before establishing broader guidelines. Nonetheless, the findings indicate that voice-to-voice MT can be a viable solution for overcoming language barriers under certain conditions.