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Manuel Flores Sáenz, Irene Fuentes Pérez
El estudio evalúa la calidad de dos motores de traducción automática neuronal (tan) —DeepL y Google Translate— en la traducción español-inglés de expresiones especializadas extraídas de historias clínicas de salud mental.
La investigación, que surge ante la creciente adopción de la traducción automática (ta) en el sector profesional, se centra en determinar la viabilidad de estos motores en el ámbito médico-sanitario, específicamente en la especialidad de psiquiatría. La metodología comprende la traducción de quince expresiones clínicas mediante tan y traducción humana (tah), seguida de una evaluación manual de la calidad de los motores de tan, a partir de la tah de referencia, basada en el modelo dqf-mqm. Los resultados ponen de manifiesto que todavía no es posible una implementación generalizada de la ta en el campo de la salud menta
The study evaluates the performance of two neural machine translation (nmt) engines—DeepL and Google Translate—in translating specialized mental health terminology from Spanish to English. The research, motivated by the growing adoption of machine translation (mt) in professional settings, focuses on assessing the viability of these engines for medical and healthcare translation, particularly in the field of psychiatry. The methodology involves translating fifteen clinical expressions using nmt and human translation (ht), followed by a manual evaluation of nmt output quality—based on the reference ht—using the dqf-mqm model. The findings suggest that widespread implementation of mt in the field of mental health is not yet feasible
