Precisión médica en la era de la IA: Por qué el contexto sigue siendo fundamental 

En el mundo de la traducción médica impulsada por inteligencia artificial, el auge de la IA ha sido verdaderamente revolucionario. Las herramientas de traducción automática ofrecen hoy una velocidad, eficiencia de costes y escalabilidad sin precedentes. Para las empresas farmacéuticas y de tecnología médica globales, esto significa una salida al mercado más rápida, flujos de localización más fluidos y la capacidad de gestionar docenas de idiomas al mismo tiempo. 

Pero por poderosa que sea la IA, tiene un punto ciego importante: el contexto. 

El peligro oculto de las cadenas aisladas 

A pesar de sus capacidades, la traducción automática en el ámbito sanitario presenta una limitación crítica: a menudo carece de comprensión contextual. 

La comunicación médica no trata solo de palabras. Se trata de significado, matices y claridad cultural. Incluso un solo término mal ubicado puede tener consecuencias reales en un entorno de atención médica. La IA, por más entrenamiento lingüístico que tenga, a menudo no puede distinguir entre homónimos, comprender el tono o interpretar la intención sin un contexto claro. 

Durante el último año, varios clientes se han acercado a nosotros con contenidos generados por motores de traducción automática para sus aplicaciones médicas. En cada caso, el contenido original estaba compuesto por cadenas aisladas —términos de interfaz, etiquetas, botones y mensajes de error—, a menudo almacenados en hojas de cálculo o repositorios de código, completamente desconectados de su uso real. 

A primera vista, traducir estas cadenas parece una tarea rápida. Pero pronto identificamos problemas importantes. 

Tomemos la palabra “lead”. En una app, se usaba en el sentido cardiológico (derivaciones de ECG). Pero la IA, sin conocer esto, la tradujo como el verbo “liderar” o el sustantivo relacionado con el liderazgo. ¿El resultado? Gramaticalmente correcto, pero completamente erróneo —y potencialmente confuso en un contexto médico. 

Otro problema recurrente: el término “control”. En investigación clínica, puede referirse a un grupo de control. Pero cuando se presenta solo, la IA lo traduce como un verbo (“controlar”) o como un elemento de interfaz (como un botón), según su entrenamiento. Sin pistas contextuales, la precisión se desmorona. 

Por qué el contexto es esencial en la traducción médica asistida por IA 

En interfaces de usuario, aplicaciones para pacientes y herramientas digitales de salud, las cadenas aisladas son la norma —pero eso no significa que puedan traducirse a ciegas. Especialmente en salud, incluso una frase corta puede tener un significado crítico. Sin contexto adicional, incluso la IA mejor entrenada (¡y hasta un lingüista humano!) puede cometer errores. 

Los clientes suelen asumir que al proporcionar solo los archivos fuente, el trabajo está casi terminado. Pero en realidad, la calidad del resultado depende en gran medida de la entrada: metadatos, notas de uso, capturas de pantalla, archivos de referencia y aclaraciones sobre el tono o el público hacen una gran diferencia. 

¿Cómo prevenir estos errores? 

En Novalins, hemos creado procesos para afrontar este desafío: 

• Solicitamos notas contextuales para cadenas aisladas. 

• Fomentamos el uso de herramientas que permiten etiquetar cadenas, añadir capturas de pantalla o comentarios de desarrolladores. 

• Nuestros lingüistas médicos están entrenados para detectar ambigüedades desde el principio y fomentar el diálogo en lugar de asumir. 

• Recomendamos crear y aprobar glosarios con el cliente antes de comenzar el proyecto. 

• Pedimos material de referencia, como traducciones anteriores o maquetas de diseño, para entender mejor la función del contenido. 

• Sugerimos involucrar a alguien del equipo interno del cliente que pueda ofrecer comentarios en tiempo real dentro de nuestro sistema de gestión de traducciones (TMS), para resolver problemas durante el proyecto —no solo después de la entrega. 

• Y lo más importante, enfatizamos la comunicación constante entre el cliente y nuestro equipo de proyecto para garantizar una alineación completa de principio a fin. 

La colaboración hace posible la calidad 

Ya sea que uses IA para pretraducir contenido o confíes en un equipo humano desde el inicio, la conclusión es clara: el contexto debe compartirse. Un proveedor de servicios lingüísticos (LSP) capacitado puede guiar el proceso, optimizar la documentación de cadenas y garantizar que el contenido de tu aplicación sea seguro, preciso y conforme. 

Cuando se trabaja con traducción automática, la velocidad y el ahorro de costos son reales. Pero también lo son los riesgos. Los mejores resultados provienen de la colaboración —combinando automatización con revisión experta, y contexto rico con juicio lingüístico. 

En el mundo vertiginoso de la salud digital, donde cada palabra puede afectar una decisión del usuario o un resultado regulatorio, el contexto no es solo útil: es fundamental. 

Así que si estás preparando contenido para una app, no envíes solo las cadenas. Envía la historia detrás de ellas. 

Referencias 

1. Genovese A, Borna S, Gomez-Cabello CA, Haider SA, Prabha S, Forte AJ, Veenstra BR. Artificial intelligence in clinical settings: a systematic review of its role in language translation and interpretation. Ann Transl Med. 2024 Dec 24;12(6):117. doi: 10.21037/atm-24-162. Epub 2024 Dec 17. PMID: 39817236; PMCID: PMC11729812. 

2. Delfani, J., Orasan, C., Saadany, H., Temizoz, O., Taylor-Stilgoe, E., Kanojia, D., Braun, S., & Schouten, B. (2024). Google Translate error analysis for mental healthcare information: Evaluating accuracy, comprehensibility, and implications for multilingual healthcare communication (arXiv:2402.04023). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.04023 

Medical accuracy in the age of AI: Why context still reigns supreme 

In the world of AI-powered medical translation, the rise of artificial intelligence has been nothing short of revolutionary. AI-powered translation tools now offer unprecedented speed, cost-efficiency, and scalability. For global pharmaceutical and MedTech companies, this means faster time-to-market, smoother localisation workflows, and the ability to manage dozens of languages simultaneously. 

But as powerful as AI is, it has one significant blind spot: context. 

The hidden danger of isolated strings 

Despite its capabilities, machine translation for healthcare has a critical limitation: it often lacks contextual understanding.  

Medical communication is not just about words. It’s about meaning, nuance, and cultural clarity. Even a single misplaced term can have significant consequences in a healthcare setting. AI, for all its linguistic training, often lacks the ability to distinguish between homonyms, understand tone, or interpret intent without clear context. 

Over the past year, we’ve had multiple clients approach us with content generated by AI translation engines for their medical apps. In each case, the source content was composed of isolated strings — interface terms, labels, buttons, and error messages — often stored in spreadsheets or code repositories, completely detached from their real-world usage. 

At first glance, translating these strings seems like a quick task. But we quickly identified major issues. 

Take the word “lead”. In one app, it was used in the cardiology sense (ECG leads). But AI, unaware of this, translated it as the verb “to lead” or the noun referring to leadership. The result? Grammatically correct, but completely wrong — and potentially confusing in a medical context. 

Another recurring issue: the term “control”. In clinical research, this might refer to a control group. But when presented alone, the AI rendered it as a verb (“to control”) or as a UI element (like a button), depending on its training. Without contextual cues, accuracy fell apart. 

Why context is essential in AI-assisted medical translation 

In user interfaces, patient apps, and digital health tools, isolated strings are the norm — but that doesn’t mean they can be translated blindly. Especially in healthcare, even a short phrase can carry critical meaning. Without additional context, even the best-trained AI (and even a human linguist!) can make the wrong call. 

Clients often assume that by providing source files alone, the job is 90% done. But in reality, the quality of the output depends largely on the input: metadata, usage notes, screenshots, reference files, and clarification about tone or audience all make a massive difference. 

How to prevent these errors? 

At Novalins, we’ve built processes to handle this challenge: 

• We request contextual notes for isolated strings. 

• We encourage the use of tools that allow string tagging, screenshots, or developer comments. 

• Our medical linguists are trained to flag ambiguities early in the process, prompting dialogue instead of assumptions. 

• We recommend creating and approving glossaries with the client before the project begins. 

• We ask for reference material, such as previous translations or design mockups, to better understand the content’s function. 

• We suggest involving someone from the client’s internal team who can provide live feedback during the project, directly within our TMS, to resolve issues in real time — not just after delivery. 

• And most importantly, we emphasize constant communication between the client and our project team to ensure full alignment from start to finish. 

Collaboration makes quality possible 

Whether you’re using AI to pre-translate content or relying on a human team from the start, the takeaway is clear: context must be shared. A skilled LSP can help guide the process, optimize string documentation, and ensure that your app content is safe, accurate, and compliant. 

When working with AI translation, speed and cost savings are real. But so are the risks. The best results come from collaboration — combining automation with expert review, and rich context with linguistic judgment. 

In the fast-paced world of digital health, where every word can impact a user decision or a regulatory outcome, context isn’t just helpful — it’s critical. 

So if you’re preparing app content, don’t just send the strings. Send the story behind them. 

References 

1.  Genovese A, Borna S, Gomez-Cabello CA, Haider SA, Prabha S, Forte AJ, Veenstra BR. Artificial intelligence in clinical settings: a systematic review of its role in language translation and interpretation. Ann Transl Med. 2024 Dec 24;12(6):117. doi: 10.21037/atm-24-162. Epub 2024 Dec 17. PMID: 39817236; PMCID: PMC11729812. 

2. Delfani, J., Orasan, C., Saadany, H., Temizoz, O., Taylor-Stilgoe, E., Kanojia, D., Braun, S., & Schouten, B. (2024). Google Translate error analysis for mental healthcare information: Evaluating accuracy, comprehensibility, and implications for multilingual healthcare communication (arXiv:2402.04023). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.04023 

Adaptarse o desaparecer: la era del reajuste de habilidades para los proveedores de servicios lingüísticos 

Un documental reciente titulado Skills Make It Work compartió una idea poderosa: una habilidad técnica hoy en día tiene una vida útil de solo 18 a 24 meses. Eso significa que lo que aprendemos ahora podría quedar obsoleto en dos años —o incluso antes—. En este nuevo mundo, no basta con aprender una vez. Hay que aprender, desaprender y volver a aprender constantemente. Para quienes trabajamos en el sector de los servicios lingüísticos —especialmente en traducción médica con IA— esta realidad nos toca muy de cerca. 

Los tiempos en que la experiencia significaba dominar unas pocas herramientas y perfeccionar procesos durante una década han quedado atrás. En su lugar, se necesita una nueva mentalidad: basada en la agilidad, la curiosidad y la resiliencia. Para los proveedores de servicios lingüísticos (PSL), este cambio no es teórico. Es completamente práctico, sucede en tiempo real y está transformando cada rincón de nuestro trabajo. 

Ya lo estamos viviendo 

Esto es exactamente lo que hemos empezado a experimentar en los últimos años —pero se hizo innegable en 2024, con la llegada de tantas tecnologías que están redefiniendo nuestra industria—. Cuando fundamos nuestra empresa hace casi 14 años, operábamos en un mundo donde la traducción humana era el estándar de oro. Construimos nuestros flujos de trabajo alrededor de herramientas TAO líderes como Trados y MemoQ. Nuestros equipos, nuestros clientes e incluso nuestra propuesta de valor giraban en torno a estas herramientas. 

Luego, casi de la noche a la mañana, todo se aceleró. De repente, no solo gestionábamos lingüistas y archivos —también estábamos probando motores de traducción con IA, evaluando flujos de post-edición, integrando plataformas de subtitulación, adaptando nuevos procesos de aseguramiento de calidad, obteniendo nuevas certificaciones ISO e implementando soluciones personalizadas de traducción médica con IA—. 

El proceso de aprendizaje tuvo que ser inmediato. No podíamos esperar a los ciclos formativos ni a que el mercado se estabilizara. Nuestro equipo tenía que absorber, aplicar, probar, iterar —y avanzar hacia la siguiente ola—. Y esto no solo afectó a lingüistas o gestores de proyectos. Cada departamento —desde ventas y marketing hasta finanzas y gestión de proveedores— ha visto emerger nuevas herramientas y expectativas. 

De expertos a exploradores 

Antes, la industria valoraba la especialización profunda: dominar al máximo tu herramienta TAO, perfeccionar memorias de traducción o especializarse en un par lingüístico concreto. Hoy, seguimos valorando la experiencia, pero solo cuando va acompañada de adaptabilidad. 

Esto es especialmente cierto en la traducción médica con IA, donde la adopción rápida debe equilibrarse con precisión científica, cumplimiento normativo y seguridad del paciente.  

Ahora buscamos profesionales capaces de: 

• Adoptar nuevas plataformas sin dudar 
• Comprender y optimizar flujos híbridos IA/humano 
• Evaluar contenido médico generado por IA con juicio crítico y conocimiento especializado 
• Comunicar estos cambios con claridad a clientes, socios y equipos internos 

Ya no se trata de quién sabe más, sino de quién puede aprender más rápido y aplicar ese aprendizaje a escala. 

Construir una empresa que aprende 

Para los PSL, este estado constante de evolución puede ser abrumador —o puede ser una fuente de energía—. La diferencia está en cómo respondemos. En nuestro caso, hemos comprobado que la mejor manera de seguir el ritmo no es perseguir ciegamente cada nueva herramienta, sino construir una cultura basada en la experimentación, el cuestionamiento y el intercambio. 

Concretamente, hemos implementado: 

• Demos regulares de nuevas herramientas para mantener al equipo informado 
• Circuitos de retroalimentación entre lingüistas, gestores de proyectos y líderes de QA 
• Sprints de experimentación con herramientas de traducción médica con IA aplicadas a proyectos reales 
• Espacios de aprendizaje que fomentan la curiosidad más que la perfección 

No son grandes programas, pero nos han permitido mantenernos firmes incluso mientras el panorama cambia rápidamente. 

No se trata de dominar, sino de avanzar 

En una industria que evoluciona tan rápido, el dominio es pasajero —pero el impulso lo es todo—. Lo que nos diferencia es nuestra capacidad para mantenernos curiosos, conectados y creciendo juntos. 

Como PSL con un fuerte enfoque en traducción médica con IA, sabemos que nuestros clientes esperan rapidez, precisión y coherencia. Pero más allá de eso, confían en nosotros para guiarlos en medio del cambio. Para probar nuevas soluciones. Para separar lo esencial del ruido. Para adaptar nuestros servicios incluso antes de que nos lo pidan. 

Y lo hacemos. Aprendemos rápido. Compartimos entre nosotros. Fracasamos rápido. Mejoramos constantemente. 

Porque en esta nueva era, quedarse quieto no es una opción —pero avanzar juntos siempre lo es. 

Referencias 

1. https://billetdufutur.substack.com/p/le-documentaire-skills-make-it-work 

Adapt or fade: the skill reset era for language service providers 

A recent documentary called Skills Make It Work shared a powerful idea: a technical skill today has a shelf life of just 18 to 24 months. That means what we learn now may already be outdated in two years—or sooner. In this new world, it’s not enough to learn once. We have to learn, unlearn, and relearn constantly. For anyone in the language services industry—especially those of us working in AI medical translation—this hits especially close to home. 

The days when expertise meant mastering a few tools and refining processes over the course of a decade are gone. In their place, a new mindset is required—one built on agility, curiosity, and resilience. For language service providers (LSPs), this shift isn’t theoretical. It’s deeply practical, happening in real time, and reshaping every corner of our work. 

We’ve lived it 

This is exactly what we started experiencing in the past few years—but it became undeniable in 2024, with the arrival of so many technologies reshaping our industry. When we founded our company nearly 14 years ago, we operated in a world where human translation was the gold standard. We built our workflows around leading CAT tools like Trados and MemoQ. Our teams, our clients, and even our value proposition all revolved around these tools. 

Then, almost overnight, everything accelerated. Suddenly, we weren’t just managing linguists and files—we were testing AI translation engines, evaluating post-editing workflows, integrating subtitling platforms, adapting new QA processes, getting new ISO certifications and implementing customized AI medical translation solutions. 

The learning process had to be immediate. We couldn’t wait for training cycles to catch up or for the market to settle. Our team had to absorb, apply, test, iterate—and move on to the next wave. And this didn’t only affect linguists or project managers. Every department—from sales and marketing to finance and vendor management—has seen new tools and new expectations emerge. 

From experts to explorers 

In the past, the industry valued deep mastery: knowing your CAT tool inside out, perfecting translation memories, or specializing in a niche language pair. Today, we still value expertise—but only when paired with adaptability. 

This is especially true in AI medical translation, where rapid adoption must be balanced with scientific accuracy, regulatory compliance, and patient safety. We now look for professionals who can: 

• Embrace unfamiliar platforms without hesitation. 

• Understand and optimize hybrid AI/human workflows. 

• Evaluate AI-generated medical content with critical, domain-specific judgment. 

• Communicate these changes clearly to clients, partners, and internal teams. 

It’s no longer about who knows the most—it’s about who can learn the fastest and bring that learning to life, at scale. 

Building a company that learns 

For language service providers, this constant state of evolution can be overwhelming—or it can be energising. The difference lies in how we respond. We’ve found that the best way to keep up isn’t to chase every new tool blindly, but to build a culture of testing, questioning, and sharing. 

In our case, we’ve introduced: 

• Regular tool evaluation demos to keep the team informed. 

• Internal feedback loops between linguists, PMs, and QA leads. 

• Experimentation sprints using new AI medical translation tools on real projects. 

• Learning spaces that invite curiosity rather than perfection. 

These aren’t massive programs, but they’ve helped us stay grounded even as the landscape shifts around us. 

It’s not about mastery. It’s about momentum. 

In today’s rapidly evolving industry, mastery is fleeting—but momentum is everything. What sets us apart is our ability to stay curious, stay connected, and keep growing together. 

As an LSP with a strong focus on AI medical translation, we know our clients expect us to deliver speed, accuracy, and consistency. But more than that, they rely on us to navigate change. To try new things. To filter signal from noise. To adapt services before they even ask. 

So we do. We learn fast. We teach each other. We fail quickly. We improve constantly. 

Because in this new era, standing still is not an option—but moving forward, together, always is. 

References 

1. https://billetdufutur.substack.com/p/le-documentaire-skills-make-it-work 

De la traducción humana a la IA y la validación multilingüe de contenidos: la evolución del rol de la agencia de traducción médica 

La industria de los servicios lingüísticos está atravesando una transformación acelerada. Hace apenas unos años, la mayoría de las empresas dependían exclusivamente de la traducción humana para garantizar precisión, matices y relevancia cultural. Luego llegó la traducción automática (TA), que trajo consigo una velocidad y escala sin precedentes, pero también nuevos desafíos en cuanto a calidad y fiabilidad. 

Hoy estamos presenciando la siguiente etapa de esta evolución: la integración de herramientas de traducción por inteligencia artificial (IA) y un cambio creciente hacia la validación multilingüe de contenidos. Este cambio es especialmente evidente en el sector médico, donde la precisión no es negociable y los nuevos contenidos deben difundirse rápidamente en docenas de idiomas. 

A medida que la IA se convierte en una pieza central de los flujos de trabajo de traducción, las empresas están replanteando cómo garantizar la calidad—especialmente en contextos de alto riesgo. 

El auge de la IA y los flujos de trabajo internos de traducción 

Cada vez más empresas tecnológicas están internalizando sus procesos de traducción mediante el uso de herramientas de IA. Esto les brinda ventajas significativas: 

• Tiempos de entrega más rápidos, 
   

• Costos reducidos, 
   

• Mayor control sobre sus flujos de contenido multilingüe. 
   

Sin embargo, la traducción por IA—por muy avanzada que sea—todavía carece de la comprensión contextual y del conocimiento especializado del dominio que resulta crítico para lograr precisión en la traducción médica en industrias reguladas como la salud. 

Para compensar esto, las empresas están construyendo flujos de trabajo híbridos: 
la traducción mediante IA es seguida por una posedición interna, y posteriormente, por una validación externa realizada por lingüistas médicos especializados. Este nuevo modelo marca un cambio en la manera en que las empresas ven a los proveedores de servicios lingüísticos: ya no solo como ejecutores, sino como validadores expertos y consultores estratégicos. 

Un ejemplo basado en nuestra propia experiencia: una app de bienestar con un enfoque innovador 

Un caso reciente ilustra perfectamente este cambio. Una gran empresa tecnológica que se preparaba para lanzar una app de bienestar nos contactó. Necesitaban traducir el contenido de la app a múltiples idiomas para respaldar su despliegue global. 

En lugar de enviar sus archivos fuente a un proveedor de servicios lingüísticos (PSL) como habrían hecho antes, decidieron actuar de forma diferente. Utilizaron la IA internamente para generar las traducciones y realizaron la posedición por su cuenta. Pero cuando llegó el momento de validar la terminología médica y asegurar la coherencia con los estándares de salud, recurrieron a nosotros—un proveedor especializado en traducción médica. 

Su objetivo era garantizar que el contenido final fuera seguro, conforme y preciso, especialmente en lo que respecta a las recomendaciones médicas y la terminología utilizada en la app. Nuestro papel pasó de ser tradicionalmente de traducción a uno más estratégico: validar su contenido y asesorarles en el proceso de control de calidad lingüística. 

Por qué esto importa: una mirada al futuro de la traducción médica 

Este caso no es la excepción—es una muestra de lo que será el futuro de la traducción médica. 

Esperamos ver a más empresas adoptando este modelo híbrido: usando IA y equipos internos para ganar velocidad y escala, mientras dependen de expertos externos para asegurar la calidad y validar contenido especializado o de alto riesgo. 

En este contexto, queda claro por qué la IA por sí sola no es suficiente para la traducción médica. La validación multilingüe de contenidos es la base de la confianza. Ya no se trata solo de traducir palabras a otro idioma—se trata de asegurar que esas palabras transmitan el significado correcto, en el contexto adecuado, con total precisión. En el ámbito de la salud, no hay margen para errores. 

Conclusión: la calidad requiere colaboración 

Si una empresa tiene la capacidad de gestionar la traducción automática y la posedición internamente, está bien. Pero cuando se trata de contenido médico, depender únicamente de procesos internos implica riesgos. 

La validación especializada por parte de traductores médicos expertos es esencial para garantizar que el contenido final no solo sea seguro, preciso y conforme a las normas médicas, sino también culturalmente apropiado. En el ámbito médico, donde la comunicación puede tener un impacto directo en la seguridad del paciente y en los resultados de los tratamientos, es fundamental colaborar con profesionales que combinen una sólida experiencia científica y médica con una gran sensibilidad hacia las particularidades culturales. Los traductores médicos no solo aportan precisión lingüística, sino también la capacidad de adaptar la terminología, el tono y el contexto a las expectativas locales, garantizando así claridad, confianza y conformidad entre idiomas y culturas.  

Además, un proveedor de confianza puede actuar como consultor estratégico, orientando a los equipos internos sobre los pasos de calidad necesarios para alcanzar los mejores resultados posibles. 

De cara al futuro, las tendencias en IA y servicios lingüísticos médicos apuntan hacia una mayor integración de herramientas impulsadas por IA con validación humana experta. La automatización puede mejorar la velocidad y la escalabilidad, pero la verdadera calidad sigue dependiendo de la experiencia de profesionales que entienden tanto el idioma como la terminología científica que hay detrás. 

En este mundo en evolución de la comunicación multilingüe, los PSL ya no son solo proveedores de traducción—son socios en la calidad, guardianes de la precisión y actores clave en el futuro de la comunicación sanitaria global. 

En Novalins, apoyamos a las empresas en cada etapa de este proceso evolutivo. Como socios en validación, ayudamos a garantizar que las traducciones médicas sean precisas, coherentes y alineadas con los más altos estándares—porque en el ámbito de la salud, la calidad nunca es opcional. 

Referencias 

1. Noll R, Frischen LS, Boeker M, Storf H, Schaaf J. Machine translation of standardised medical terminology using natural language processing: A scoping review. N Biotechnol. 2023 Nov 25;77:120-129. doi: 10.1016/j.nbt.2023.08.004. Epub 2023 Aug 29. PMID: 37652265. 

From human to AI to multilingual content validation: the evolution of the role of medical translation agencies 

The language services industry is undergoing a rapid transformation. Just a few years ago, most companies relied exclusively on human translation to ensure accuracy, nuance, and cultural relevance. Then came the rise of machine translation (MT), which brought dramatic gains in speed and scale—but also raised new challenges around quality and reliability. 

Today, we are witnessing the next stage in this evolution: the integration of artificial intelligence (AI) translation tools, and a growing shift toward multilingual content validation. This shift is especially visible in the medical and healthcare sectors, where accuracy is non-negotiable and new content needs to be rolled out fast, across dozens of languages. 

As artificial intelligence (AI) becomes central to translation workflows, companies are rethinking how they ensure quality—especially in the context of high-risk content.  

The rise of AI and in-house translation workflows 

More and more tech companies are internalizing their translation processes by leveraging AI tools. This gives them significant advantages: 

• Faster turnaround times, 
• Reduced costs, 
• Greater control over their multilingual content pipelines. 

However, AI translation—no matter how advanced—still lacks the contextual understanding and domain-specific expertise that is especially critical for healthcare translation accuracy in regulated industries like healthcare. 

To compensate for this, companies are building hybrid workflows:
AI translation is followed by in-house post-editing, and then by external validation from specialised medical linguists. This new model signals a shift in how companies view language service providers—not just as executors, but as expert validators and consultants. 

An example from our own experience: a wellness app with a new approach 

A recent case we encountered perfectly illustrates this shift. A large tech company preparing to launch a wellness app reached out to us. They needed to translate the app content into a wide range of languages to support a global rollout. 

Instead of sending their source files to a language service provider (LSP) as they might have in the past, they chose to do things differently. They used AI internally to generate the translations and handled the post-editing themselves. But when it came to validating the medical terminology and ensuring consistency with health-related standards, they turned to us—a specialized medical translation provider. 

Their goal was to ensure that the final content would be safe, compliant, and accurate, especially in terms of the medical guidance and terminology used throughout the app. Our role shifted from traditional translation to a more strategic one: validating their content and advising them on the linguistic quality control process. 

Why this matters: a glimpse into the future of medical translation 

This case is not an exception—it’s a glimpse into the future of medical translation. 

We expect to see more companies adopting this hybrid model: using AI and internal teams for speed and scale, while relying on external experts for quality assurance and validation, particularly for high-risk or specialised content. 

Why AI alone isn’t enough in healthcare translation becomes especially clear in this context. Multilingual content validation is the cornerstone of trust. It’s no longer just about getting words into another language—it’s about ensuring that those words convey the right meaning, in the right context, with full accuracy. Especially in healthcare, there’s no margin for error. 

Conclusion: quality needs collaboration 

If a company has the capability to manage machine translation and post-editing internally, that’s absolutely fine. But when it comes to medical content, relying solely on internal processes is risky. 

Specialised validation by expert medical translators is essential to ensure that the final content is not only safe, accurate, and compliant with medical standards, but also culturally appropriate. In the medical field, where communication can directly impact patient safety and treatment outcomes, it’s crucial to work with professionals who combine deep scientific and medical knowledge with a strong awareness of cultural nuances. Medical translators bring not just linguistic accuracy, but the ability to adapt terminology, tone, and context to local expectations — ensuring clarity, trust, and compliance across languages and cultures. 

What’s more, a trusted LSP can act as a strategic consultant, advising internal teams on the necessary quality steps to reach the highest possible output. 

Looking ahead, future trends in AI and medical language services point toward deeper integration of AI-driven tools with expert human validation. Automation may improve speed and scalability, but true quality still depends on the expertise of certified professionals who understand both the language and the science behind it. 

In the fast-paced world of multilingual communication, LSPs are no longer just translation providers—they are partners in quality, guardians of accuracy, and key players in the future of global healthcare communication. 

At Novalins, we support companies at every stage of this evolving process. As validation partners, we help ensure that medical translations are accurate, consistent, and aligned with the highest standards—because in healthcare, quality is never optional. 

References 

1. Noll R, Frischen LS, Boeker M, Storf H, Schaaf J. Machine translation of standardised medical terminology using natural language processing: A scoping review. N Biotechnol. 2023 Nov 25;77:120-129. doi: 10.1016/j.nbt.2023.08.004. Epub 2023 Aug 29. PMID: 37652265.