Google Translate Error Analysis for Mental Healthcare Information: Evaluating Accuracy, Comprehensibility, and Implications for Multilingual Healthcare Communication

要約

この研究では、メンタルヘルスケア (MHealth) 情報を翻訳するための Google 翻訳 (GT) の使用を調査し、英語からペルシア語、アラビア語、トルコ語、ルーマニア語までの MHealth ドメインの GT 出力を分析することにより、その正確性、わかりやすさ、および多言語ヘルスケア コミュニケーションへの影響を評価します。
、そしてスペイン語。
英国国民保健サービスの Web サイトからの MHealth 情報と英国王立精神科医協会からの情報リーフレットで構成される 2 つのデータセットが使用されました。
対象言語の母語話者が、医療用語の正確さ、わかりやすさ、重大な構文/意味上の誤りに焦点を当てて、GT 翻訳を手動で評価しました。
GT 出力分析により、医療用語、特にアラビア語、ルーマニア語、ペルシア語を正確に翻訳する際の課題が明らかになりました。
流暢さの問題はさまざまな言語で蔓延しており、主にアラビア語とスペイン語で理解力に影響を及ぼしました。
特にペルシア語、トルコ語、ルーマニア語の箇条書き形式など、特定のコンテキストで重大なエラーが発生しました。
長いテキストの翻訳には改善が見られますが、よりシームレスなユーザー エクスペリエンスを実現するために、フォーマットの問題にも対処しながら、医学およびメンタルヘルスの専門用語の精度と流暢性を高める必要が依然として残っています。
この調査結果は、Mhealth の翻訳にカスタマイズされた翻訳エンジンを使用する必要性と、機械翻訳された医療コンテンツのみに依存する場合の課題を浮き彫りにし、多言語による医療コミュニケーションにおける人間の査読者の重要な役割を強調しています。

要約(オリジナル)

This study explores the use of Google Translate (GT) for translating mental healthcare (MHealth) information and evaluates its accuracy, comprehensibility, and implications for multilingual healthcare communication through analysing GT output in the MHealth domain from English to Persian, Arabic, Turkish, Romanian, and Spanish. Two datasets comprising MHealth information from the UK National Health Service website and information leaflets from The Royal College of Psychiatrists were used. Native speakers of the target languages manually assessed the GT translations, focusing on medical terminology accuracy, comprehensibility, and critical syntactic/semantic errors. GT output analysis revealed challenges in accurately translating medical terminology, particularly in Arabic, Romanian, and Persian. Fluency issues were prevalent across various languages, affecting comprehension, mainly in Arabic and Spanish. Critical errors arose in specific contexts, such as bullet-point formatting, specifically in Persian, Turkish, and Romanian. Although improvements are seen in longer-text translations, there remains a need to enhance accuracy in medical and mental health terminology and fluency, whilst also addressing formatting issues for a more seamless user experience. The findings highlight the need to use customised translation engines for Mhealth translation and the challenges when relying solely on machine-translated medical content, emphasising the crucial role of human reviewers in multilingual healthcare communication.

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