Professione
07 Febbraio 2022 Traduzioni con Intelligenza artificiale: il tasso di errore può attestarsi anche al 23,31%. Un livello molto alto (e pericoloso) specialmente in settore delicato come quello medico
La ricerca attuale stima il tasso di errore dell'IA fino al 23,31%, e questo diventa particolarmente pericoloso quando l'IA viene utilizzata in settori ad alta posta in gioco come l'assistenza sanitaria. Un ambito fortemente critico è quello del riconoscimento vocale automatico (ASR) dove a risultati molto celeri non sempre corrisponde altrettanta precisione: gli errori di dettatura, infatti, sono fin troppo frequenti (un esempio fin troppo chiaro è la confusione spesso fatta tra il Celexa, farmaco prescritto per l’ansia, e e il Celebrex, un antidolorifico).
Uno studio ha rilevato, infatti, che gli errori sono stati commessi dalla tecnologia di riconoscimento vocale ad un tasso del 7,4%.
"L'intelligenza artificiale non è in grado di gestire una terminologia medica difficile che si traduce in una trascrizione imprecisa", spiega Mindaugas Čaplinskas, CEO di GoTranscript, una società che trascrive circa 5000 ore di contenuti medici all'anno. "Questo è inaccettabile nel campo dell'assistenza sanitaria: avere qualcuno in-house per rivederlo e modificarlo richiede un sacco di tempo. Nonostante le aziende pensino che questa opzione sia più economica, alla fine spendono più tempo e risorse rispetto all'alternativa più efficiente di esternalizzarla".
I medici usano principalmente le trascrizioni per assisterli nelle loro attività quotidiane, come le note mediche dei pazienti e la storia della malattia. Qui l'IA commette il maggior numero di errori nel decifrare la terminologia dei farmaci, delle malattie, delle attrezzature e dei termini in latino, con conseguenti errori critici come diagnosi errate.
Nel frattempo, un trascrittore umano può fare ricerche e identificare la parola esatta utilizzata, scritta correttamente e superare l'intelligenza artificiale con una precisione fino al 99,8%. "I trascrittori possono controllare le informazioni, adattarsi a diversi accenti e dialetti e lavorare facilmente con audio che contengono suoni di sottofondo o filtrare riempitivi ed errori vocali", chiarisce Čaplinskas. "Tutto questo si aggiunge a una trascrizione più accurata".
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