TLa patiente venait de subir une césarienne et avait maintenant du mal à mettre des mots sur sa douleur chez son Taïwanais natal. La médecin qui faisait des tournées, Natasha Mehandru, avait l’habitude de communiquer avec des patients qui ne parlaient pas l’anglais comme langue maternelle à l’hôpital de son comté de Phoenix. Mais cette fois, appeler un interprète par téléphone ne fonctionnait pas.

« Le service n’était pas vraiment bon », a-t-elle dit – et bientôt, elle s’est rendu compte que le patient et l’interprète ne parlaient même pas le même dialecte. « C’était difficile de communiquer, même avec l’interprète. »

Mehandru s’est donc tourné vers un outil familier : Google Translate. En tapant des traductions d’avant en arrière – du taïwanais vers l’anglais, de l’anglais vers le taïwanais – elle et le patient se sont lentement entendus avec l’aide de l’interprète toujours en ligne. Sa douleur ne provenait pas de la césarienne, dans son abdomen, mais d’un problème distinct et de longue date, plus bas dans son corps. « Cela a changé la façon dont je l’ai gérée ce jour-là », a déclaré Mehandru, qui était à l’époque résidente en gynécologie et est maintenant chirurgienne au Kaiser San Jose Medical Center. Avec l’aide de l’outil de traduction automatique, « nous avons changé de médicaments, puis en quelques jours, elle a fini par se sentir mieux ».

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Comme de nombreux systèmes de santé, l’hôpital s’est conformé aux exigences fédérales en matière d’accès significatif aux services linguistiques en dotant des interprètes en personne pour des besoins fréquents comme l’espagnol, et pouvait appeler des interprètes pour des langues moins couramment parlées. Mais c’était un système imparfait – il y avait parfois des retards, ou un dialecte pour lequel il était difficile de trouver un traducteur – et Google Translate est venu servir de solution de secours.

Google Translate est devenu une partie omniprésente, bien que sous-examinée, des soins aux patients. « C’est en quelque sorte [used] sous la table », a déclaré Elaine Khoong, interniste et professeure adjointe de médecine à l’Université de Californie à San Francisco. La pratique est cachée en partie parce qu’elle est formellement découragée par les systèmes de santé et les conseils d’enregistrement médical des États qui la considèrent comme un handicap. Khoong et d’autres chercheurs poussent de plus en plus à remonter à la surface – à la fois pour étudier l’utilisation et les risques de Google Translate dans la clinique, et pour construire de meilleures versions pour soutenir les services linguistiques traditionnels.

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« Je pense que c’est l’avenir », a déclaré Breena Taira, chercheuse en médecine d’urgence clinique à UCLA Health, dont le récent étudier a évalué les instructions de décharge traduites par Google en sept langues. Les géants de la technologie comme Google et Microsoft, qui ont investi massivement dans les logiciels de reconnaissance vocale, ont exprimé leur intérêt pour l’exploration de la traduction médicale.

« Nous devons juste être vraiment conscients des limites », a déclaré Taira, y compris des taux de précision nettement inférieurs pour les langues qui ne sont pas largement parlées. La traduction automatique pourrait combler une lacune particulièrement importante dans les services pour fournir des instructions écrites personnalisées aux non-anglophones. Sanjana Rao, médecin dans un cabinet de médecine familiale à Tacoma, dans l’État de Washington, a déclaré qu’elle avait vu des collègues fournir aux patients des notes après visite qu’ils avaient traduites dans leur intégralité avec Google Translate sans vérification, une pratique à laquelle elle n’a pas confiance.

« Nous devons faire le travail pour nous assurer que nous pouvons transmettre des informations écrites dans des langues autres que l’anglais de manière sûre », a déclaré Taira.

Recherche de Khoong, Taira et d’autres ont souligné que Google Translate peut être particulièrement dangereux à utiliser pour traduire les instructions de sortie des salles d’urgence, fournissant des résultats inexacts qui pourraient entraîner de graves erreurs. Bien que l’outil soit devenu plus précis depuis que Google a changé son approche algorithmique, les erreurs sont encore courantes lorsque le lexique rempli d’acronymes et de jargon de la communication clinique entre en collision avec un algorithme formé au langage quotidien.

« De toute évidence, Google Translate n’a pas été conçu pour les applications de soins de santé », a déclaré Nikita Mehandru, doctorant en intelligence artificielle clinique à l’Université de Californie à Berkeley et sœur de Natasha. « Peut-être que quelque chose devrait être. »

Avec sa camarade de classe Samantha Robertson et le chercheur en interaction homme-machine Niloufar Salehi, Mehandru a récemment interrogé 20 fournisseurs de soins de santé sur leurs ressources d’interprétation et de traduction, dans le but de comprendre l’ampleur des défis de communication avant d’essayer de concevoir quelque chose comme un Google Translate pour les médecins – en commençant par les instructions écrites emergLes médecins de l’encyclique donnent aux patients quand ils sont libérés.

Ils prévoient de former leur outil sur le texte qu’il vise à traduire: plus de 1 500 dossiers de sortie d’urgence de l’UCSF, consultés en collaboration avec Khoong. « L’une des choses qui en fait un problème difficile est que presque aucun de ces modèles d’apprentissage profond de boîte noire n’est formé sur des données médicales », a déclaré Salehi. « Ils sont principalement formés sur les données de formulaires Web, ils ne fonctionnent donc pas très bien avec les informations médicales. »

Mais ils ne se contentent pas de libérer les réseaux neuronaux sur un nouveau corpus clinique. Les instructions de décharge sont souvent très structurées et modélisées d’après un modèle, « il n’est donc pas vraiment logique d’utiliser un modèle d’apprentissage profond de boîte noire », a déclaré Salehi. Au lieu de cela, ils essaient de combiner l’apprentissage profond avec un dictionnaire pré-traduit de phrases courantes, ce qui rend certains résultats très fiables et laisse le potentiel de montrer aux fournisseurs où l’incertitude demeure. « Nous pourrions dire que 80% de ces informations de décharge sont des traductions vérifiées, et nous pourrions même marquer les parties où nous ne sommes pas si sûrs », a déclaré Salehi.

Comme d’autres outils d’aide à la décision clinique, un tel système pourrait pousser les cliniciens vers des actions plus intelligentes plutôt que de fournir une solution miracle. Un outil pourrait inciter les médecins à écrire leurs instructions en anglais de manière plus simple, par exemple, ce qui rendrait la traduction automatique plus susceptible d’être exacte, a déclaré Khoong.

Même si les outils de traduction automatique s’avèrent suffisamment précis pour une utilisation clinique, il existe encore d’importants obstacles réglementaires et juridiques pour les entreprises et pour que les systèmes de santé les adoptent. Les outils devraient être conformes à la loi HIPAA, et les fournisseurs et les développeurs devraient déterminer qui est responsable des traductions échouées qui causent des dommages, potentiellement de manière très publique.

« Nous utilisons déjà des outils de ML et d’IA dans les soins de santé, mais ils sont généralement cachés sur le backend où les gens ne les voient pas – pour l’interprétation des images, les outils de stratification des risques », a déclaré Khoong. « Mais lorsque vous l’amenez au début où les patients peuvent le voir, les questions de légalité et de responsabilité sont beaucoup plus préoccupantes. »

C’est l’une des raisons pour lesquelles Khoong appelle à faire progresser le type de recherche effectuée sur les systèmes de traduction automatique médicale. Dans un papier Elle a récemment écrit avec Jorge Rodriguez, hospitaliste et chercheur en équité technologique au Brigham and Women’s Hospital, un cadre d’analyse qui se concentre non seulement sur la précision de la traduction, mais aussi sur les résultats pour les patients.

La viabilité de la traduction automatique, affirment-ils, devrait être jugée non seulement en la comparant à l’interprétation de référence, mais aussi à la pratique actuelle – qui n’est parfois rien du tout.

« Pour beaucoup de patients qui ont une préférence pour une langue non anglaise, ce qui se passe réellement, c’est que soit l’équipe clinique ne leur parle pas, soit ils utilisent la langue des signes, soit ils essaient de mimer », a déclaré Khoong. L’interprétation peut être particulièrement rare dans les installations de filet de sécurité, qui finissent souvent par payer des tarifs plus élevés pour les services d’appel. Et les médecins peuvent être réticents à faire appel à un interprète pour tout sauf les moments les plus critiques du séjour d’un patient, comme le consentement chirurgical, car cela peut leur enlever de précieuses minutes à leur interaction avec un patient.

Cela laisse de côté bon nombre des petits moments qui composent les soins d’un patient. « Si vous voulez demander au patient : « Avez-vous froid ? » « Ouvrez les yeux, respirez profondément », le temps que cela peut prendre pour se préparer à ces deux phrases peut être intenable », a déclaré Won Lee, anesthésiste à l’UCSF qui étudie la précision de Google Translate dans ces moments interstitiels de soins. La recherche montre constamment que les patients qui ne partagent pas une langue avec leur fournisseur s’en sortent plus mal.

« Est [machine translation] mieux que ce qui se passe là-bas ? » demande Khoong. « Je pense que nous n’avons pas de bon sens, et c’est ce que nous devrions évaluer. »

Il est particulièrement important de comprendre les résultats pour les patients en raison du potentiel de la traduction automatique pour introduire de nouvelles disparités dans les soins de santé. Si une technologie validée mais imparfaite permet aux systèmes de santé d’éviter plus facilement de faire appel à des interprètes, les patients non anglophones pourraient encore être lésés en matière de soins et de communication. « Je ne veux pas avoir l’impression qu’une fois que Google Translate aura validé, les interprètes passeront à la trappe », a déclaré Rodriguez. Des recherches seront nécessaires pour comprendre comment utiliser les outils sans nuire aux soins aux patients et quand des interprètes humains sont nécessaires.

C’est pourquoi, une fois Salehi et son théM termine la construction de leur outil de traduction de sortie, ils espèrent mener un essai contrôlé randomisé des résultats des patients, en testant pour voir « si donner aux gens des informations dans leur propre langue est plus utile », a-t-elle déclaré.

C’est le genre de recherche coûteuse que les développeurs commerciaux – avec leurs poches plus profondes et leur large portée – pourraient aider à mener. « La technologie est là pour pouvoir construire ces algorithmes », a déclaré Rodriguez. « C’est juste une question de mettre tous les bons joueurs dans la salle et de les encourager. »

Pour Nuance Communications, la société de reconnaissance vocale qui était acquis par Microsoft plus tôt ce mois-ci pour 16 milliards de dollars, les incitations sont peut-être déjà en place. La société dispose d’un outil, DAX, qui écoute les rendez-vous chez le médecin et produit des transcriptions automatiques en anglais pour alimenter les dossiers de visite. La traduction automatique de ces transcriptions dans d’autres langues est une demande majeure de ses utilisateurs, a déclaré Peter Durlach, directeur de la stratégie chez Nuance.

« C’est l’une des premières choses que nous allons chercher à intégrer à Microsoft, car ils ont une traduction automatique de classe mondiale », a-t-il déclaré. « Puisque DAX enregistre déjà la conversation, il identifie déjà les différents locuteurs, pourquoi ne pourrait-il pas traduire automatiquement en temps réel ? Ce n’est pas un énorme ascenseur technique pour le faire. »

Pour les patients et les prestataires qui luttent encore pour se comprendre, la traduction automatique clinique validée pourrait être une aubaine. « Nous le voulions depuis si longtemps, et ce n’est tout simplement pas là », a déclaré Rao. « Nous faisons des choses de dernier recours comme Google Translate parce que différents fournisseurs doivent faire des appels différents », sachant qu’ils servent mal de nombreux patients qui parlent des langues moins courantes. « Cette technologie est absolument impérative pour être lancée et utilisée dès que possible. »