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