La patiente venait de subir une césarienne et avait maintenant du mal à mettre des mots sur sa douleur dans son taïwanais natal. Le médecin faisant des tournées, Natasha Mehandru, avait l’habitude de communiquer avec des patients qui ne parlaient pas l’anglais comme première langue dans son hôpital de comté à Phoenix. Mais cette fois, faire appel à 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 Traduction. En tapant des traductions dans les deux sens – 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 venait 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 au bout de quelques jours, elle a fini par se sentir mieux ».
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 pourrait 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 repli.
Google Translate est devenu une partie omniprésente, bien que sous-examinée, des soins aux patients. « C’est en quelque sorte [utilisé] 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 commissions d’enregistrement médical des États qui la considèrent comme un handicap. Khoong et d’autres chercheurs s’efforcent de plus en plus de le faire remonter à la surface, à la fois pour étudier l’utilisation et les risques de Google Translate dans la clinique, et pour créer de meilleures versions pour soutenir les services linguistiques traditionnels.
« Je pense que c’est l’avenir », a déclaré Breena Taira, chercheuse en médecine d’urgence clinique à UCLA Health, dont l’ étude récente a évalué les instructions de sortie traduites par Google en sept langues. Des géants de la technologie comme Google et Microsoft, qui ont beaucoup investi dans les logiciels de reconnaissance vocale, ont exprimé leur intérêt à explorer 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, Washington, a déclaré avoir vu des collègues fournir aux patients des notes après la visite qu’ils avaient traduites intégralement avec Google Translate sans vérification, une pratique à laquelle elle ne fait 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.
Les recherches de Khoong , Taira et d’autres ont mis en évidence que Google Translate peut être particulièrement dangereux à utiliser pour traduire les instructions de sortie des urgences, fournissant des résultats inexacts qui pourraient entraîner de graves erreurs. Alors que l’outil est 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 sur le langage courant.
« De toute évidence, Google Translate n’a pas été conçu pour les applications de soins de santé », a déclaré Nikita Mehandru, titulaire d’un doctorat. étudiante 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 Samantha Robertson et le chercheur en interaction homme-machine Niloufar Salehi, Mehandru a récemment interrogé 20 prestataires de soins de santé sur leurs ressources d’interprétation et de traduction, dans le but de comprendre l’étendue des défis de communication avant d’essayer de concevoir quelque chose comme un Google Translate pour les médecins – à partir avec les instructions écrites que les médecins d’urgence donnent aux patients lorsqu’ils reçoivent leur congé.
Ils prévoient de former leur outil sur le texte qu’il vise à traduire : plus de 1 500 enregistrements de sortie d’urgence de l’UCSF, consultés en collaboration avec Khoong. « L’une des choses qui en font un problème difficile est que presque aucun de ces modèles d’apprentissage en profondeur de boîte noire n’est formé sur des données médicales », a déclaré Salehi. « Ils sont principalement formés sur les données des formulaires Web, ils ne fonctionnent donc pas très bien avec les informations médicales. »
Mais ils ne se contentent pas de libérer des réseaux de neurones sur un nouveau corpus clinique. Les instructions de décharge sont souvent très structurées et calquées sur un modèle, « il n’est donc pas vraiment logique d’utiliser un modèle d’apprentissage en profondeur de boîte noire », a déclaré Salehi. Au lieu de cela, ils essaient de combiner l’apprentissage en profondeur avec un dictionnaire prétraduit de phrases courantes, rendant certains résultats très fiables et laissant la possibilité de montrer aux fournisseurs où l’incertitude demeure. « Nous pourrions dire que 80% de ces informations de décharge sont une traduction vérifiée, 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 pat. Un outil pourrait inciter les médecins à rédiger leurs instructions en anglais de manière plus simple, par exemple, en rendant la traduction automatique plus susceptible d’être précise, 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 que les entreprises les fabriquent 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 échecs de traduction 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 dans le backend où les gens ne le voient pas – pour l’interprétation des images, les outils de stratification des risques », a déclaré Khoong. « Mais lorsque vous l’amenez au premier plan où les patients peuvent le voir, les problèmes de légalité et les problèmes de responsabilité sont beaucoup plus préoccupants. »
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 article qu’elle a récemment rédigé avec Jorge Rodriguez, hospitaliste et chercheur en équité technologique au Brigham and Women’s Hospital, ils présentent un cadre d’analyse qui se concentre non seulement sur l’exactitude de la traduction, mais aussi sur les résultats pour les patients.
La viabilité de la traduction automatique, selon eux, ne devrait pas être jugée uniquement en la comparant à l’interprétation de référence, mais à la pratique actuelle – qui parfois n’est rien du tout.
« Pour de nombreux patients qui ont une préférence pour une langue autre que l’anglais, ce qui se passe en réalité, 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 autre chose que les moments les plus critiques du séjour d’un patient, comme le consentement chirurgical, car cela peut leur enlever de précieuses minutes d’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 qu’il faut 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 de soins interstitiels. La recherche montre systématiquement que les patients qui ne partagent pas une langue avec leur fournisseur s’en sortent moins bien.
« Est-ce que [la traduction automatique] est meilleure que ce qui se passe là-bas ? » demande Khoong. « Je pense que nous n’avons pas un bon sens, et c’est ce que nous devrions évaluer. »
Comprendre les résultats des patients est particulièrement critique 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 que l’on ait l’impression qu’une fois que nous aurons validé Google Translate, les interprètes seront laissés pour compte », a déclaré Rodriguez. Des recherches seront nécessaires pour comprendre comment utiliser les outils sans compromettre les soins aux patients et quand des interprètes humains sont nécessaires.
C’est pourquoi, une fois que Salehi et son équipe auront fini de construire 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 d’avoir tous les bons joueurs dans la salle et de les motiver. »
Pour Nuance Communications, la société de reconnaissance vocale acquise 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 enregistrements 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 de 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 interlocuteurs, pourquoi ne pourrait-il pas traduire automatiquement en temps réel ? Ce n’est pas un ascenseur technique massif 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 avons voulu cela 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 passer des appels différents », sachant qu’ils ne desservent pas beaucoup de patients qui parlent des langues moins courantes. « Cette technologie doit absolument être lancée et utilisée dès que possible. »
https://www.statnews.com/2022/03/16/google-translate-health-care-english/
https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/article-abstract/2725080
https://link.springer.com/article/10.1007/s11606-021-07164-y
