Artículo original: Vaibhav Gulati, Shambo Guha Roy, Ahmed Moawad, Daniela Garcia, Aparna Babu, Jeffrey D. Poot, Oleg M. Teytelboym. Transcending Language Barriers: Can ChatGPT Be the Key to Enhancing Multilingual Accessibility in Health Care? J Am Coll Radiol 2024;21:1888-1895.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacr.2024.05.009
Sociedad: Journal of the American College of Radiology (@JACRJournal).
Palabras clave: Accessibility, ChatGPT, LLM, patient communication, translation.
Abreviaturas y acrónimos utilizados: ChatGPT (Generative Pretrained Transformer), IA (inteligencia artificial).
Línea editorial: Journal of the American College of Radiology (JACR) es la publicación oficial del Colegio Americano de Radiología. Con una periodicidad mensual, sirve como un foro para discutir temas relevantes que impactan en la práctica de la radiología. Los artículos abordan una variedad de asuntos, incluyendo política de salud, práctica clínica, gestión, educación médica e inteligencia artificial, entre otros. En el número más reciente, se comentan temas como la utilidad del ChatGPT para superar la barrera idiomática, sobre el que trata el siguiente resumen, y otros como la participación de la radiología en la formación de estudiantes de medicina y la representación femenina en radiología intervencionista.
Motivos para la selección: He seleccionado este artículo porque me parece interesante explorar más allá de lo puramente educativo y del diagnóstico por imagen como tal, abordando otros temas que son objeto de debate en la actualidad. Aunque los aspectos prácticos de la medicina, como el diagnóstico y el tratamiento, son fundamentales, la comunicación efectiva entre los diferentes miembros del sistema de salud es crucial para asegurar un flujo adecuado y una experiencia positiva para los usuarios. Aquí es donde la inteligencia artificial, como ChatGPT, se plantea que puede tener un impacto transformador. Este tema no sólo es relevante en el ámbito médico, sino que también se sitúa en el centro de discusiones más amplias sobre la tecnología y su influencia en la sociedad.
Resumen:
Introducción
Con el aumento creciente de la diversidad lingüística, es fundamental mejorar la comunicación en los hospitales. Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, ha crecido el interés por sus aplicaciones en el sector de la salud, especialmente en radiología, donde se han publicado varios artículos sobre su uso. ChatGPT es un modelo de lenguaje diseñado para comprender y generar lenguaje conversacional. Se han investigado diversas aplicaciones, como la generación automatizada de informes y la traducción de informes de radiología. Este estudio tiene como objetivo evaluar la efectividad de ChatGPT en la traducción de informes radiológicos, con el fin de mejorar el flujo de comunicación.
Metodología
Recogida de datos:
Se analizaron retrospectivamente 50 informes radiológicos seleccionados de forma aleatoria de TC abdominopélvicas de un único centro, en el periodo comprendido entre enero de 2018 y febrero de 2023.
Procesamiento de los datos:
Los idiomas seleccionados para su traducción a partir del inglés, fueron el español, el hindi y el ruso, empleando para ello la última versión pública disponible del ChatGPT en agosto de 2023 (v4.0).
El comando utilizado fue el siguiente: <<actúa como un experto en radiología para traducir el siguiente informe radiológico de una TC abdominopélvica>>. Se introducía el contenido principal del informe, con la descripción de los hallazgos y su interpretación, y se excluía lo referido a información clínica/motivo de petición y técnica utilizada. Además, se solicitó que se “explicara la terminología médica cuando fuera necesario».
Evaluación:
Las traducciones de los informes en español, hindi y ruso fueron evaluadas por radiólogos nativos o con un alto nivel certificado en esos idiomas. Por otro lado, las versiones en inglés simplificado fueron revisadas por dos radiólogos. La calidad de los informes se evaluó mediante un cuestionario que abarcaba cinco categorías, cada una puntuable del 1 al 5:
1. El informe es correcto.
2. El informe no contiene errores potencialmente graves.
3. El informe es completo.
4. Los términos están descritos de forma adecuada.
5. Calidad de la traducción, sin errores gramaticales y con un lenguaje apropiado.
Las puntuaciones en cada categoría se compararon entre las versiones traducidas y con la versión en inglés en las primeras cuatro categorías.
Resultados
La traducción al español fue superior a las versiones en hindi y ruso en las categorías 1 y 3 y todas las versiones traducidas fueron significativamente peores que la versión en inglés en una categoría específica (categoría 4). La versión traducida al hindi fue significativamente peor en cuatro de las categorías y la versión rusa fue peor que el resto en la categoría 3. Los errores tipográficos en los informes originales también afectaron a la calidad de las traducciones.
Discusión
El artículo aborda los desafíos de las barreras lingüísticas en la atención médica, que afectan la seguridad del paciente, la satisfacción y la calidad del servicio. Se destaca el potencial de los modelos de procesamiento de lenguaje para mejorar las traducciones médicas, aunque se observan limitaciones, por ejemplo, cuando existen errores tipográficos en el texto original. Además, se considera que la falta de literatura médica en idiomas distintos al inglés limita el avance en este campo. Por otro lado, aunque herramientas como ChatGPT pueden ser útiles para simplificar informes médicos, se deben considerar los aspectos éticos, la privacidad de los datos y el toque humano en la atención médica. El diseño del estudio también tiene limitaciones, que incluyen el número reducido de los casos analizados, su diseño unicéntrico, la utilización de un único tipo de estudio y el hecho de que, en todos los casos, el lector era un radiólogo.
Valoración personal:
El artículo en cuestión presenta un análisis sobre el potencial de ChatGPT en el campo de la radiología, en concreto cómo la inteligencia artificial podría facilitar la comprensión de los informes médicos, eliminando la barrera idiomática. Aunque ofrece una visión optimista sobre el impacto de esta tecnología en la comunicación médica, considero que sería pertinente adoptar un enfoque más crítico que tenga en cuenta las limitaciones actuales y los desafíos que plantea su implementación en la práctica clínica. El análisis se beneficiaría de investigaciones más exhaustivas, dado que el diseño del estudio muestra limitaciones como ya se ha comentado previamente (número limitado de casos, centro único…). No obstante, es innegable que la inteligencia artificial desempeñará un papel cada vez más relevante en nuestra práctica diaria. Por lo tanto, resulta crucial estar al tanto de estas cuestiones y mantenernos actualizados sobre los avances en este ámbito, especialmente como residentes de radiología.
Sociedad: Journal of the American College of Radiology (@JACRJournal).
Sección y órgano-sistema: Inteligencia artificial.
Técnica radiológica: Inteligencia artificial.
Tipo de artículo: Original de investigación.
Año de residencia recomendado: R2-R3-R4.
Alba Fernández Rodríguez
Hospital Ramón y Cajal, Madrid, R3
cbseram.com 
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