La comunicación en contextos de salud: generación de recursos tecnológicos multilingües para la mejora de la eficacia comunicativa del Consentimiento Informado

Abstract

Los avances científicos y la complejidad del contexto sociológico en el cual se practica la medicina en un mundo cada día más globalizado e interconectado plantean nuevos interrogantes éticos y legales sobre los derechos y obligaciones de los pacientes, los profesionales de la salud y los servicios públicos de atención sanitaria. A pesar del avance significativo e innegable que supone el cambio de paradigma en la relación médico-paciente y el gran desarrollo que ha conocido el derecho médico y la bioética en los últimos años, la población sigue encontrando serios obstáculos lingüísticos y culturales para ejercer su derecho a la información y a la toma de decisiones en relación con su salud. En este trabajo presentamos parte de los resultados del proyecto de investigación HIPÓCRATES del grupo español GENTT, dirigido a humanizar la atención sanitaria mediante la mejora de la comunicación médico-paciente en entornos multilingües. En concreto, nos centraremos en los avances realizados en la investigación de los aspectos textuales del Consentimiento Informado (CI), un género médico cuya redacción y traducción tiene un gran impacto en contextos clínicos debido a sus implicaciones éticas y legales. La complejidad léxico-sintáctica de este género y la falta de patrones estandarizados en su redacción dificultan la comprensibilidad, así como la identificación de las secuencias retóricas en las que se plasman la funciones comunicativa y legal, especialmente cuando emisor y receptor tienen idiomas y culturas médicas diferentes. Presentaremos la herramienta de análisis textual ProText GENTT, desarrollada en el contexto del proyecto, que utiliza técnicas tradicionales de explotación de corpus combinadas con aprendizaje automático e inteligencia artificial. Con la ayuda de esta herramienta hemos realizado un análisis del corpus multilingüe (español, catalán e inglés) de textos de CI compilado por nuestro equipo (GENTT_Corpus), que nos ha permitido identificar los principales elementos lingüístico-textuales y retóricos que dificultan su comprensión. A partir de estos resultados, nuestro grupo trabaja actualmente en la propuesta de modelos optimizados con distintos niveles de complejidad tanto en formato tradicional como digital (e-consent)

Scientific advances and the complexity of the sociological context in which medicine is practised in an increasingly globalised and interconnected world raise new ethical and legal questions about the rights and obligations of patients, health professionals and public health care services. Despite the significant and undeniable progress brought about by the paradigm shift in the doctor-patient relationship and the great development of medical law and bioethics in recent years, patients continue to encounter serious linguistic and cultural obstacles to exercising their right to information and decision-making in relation to their health. In this paper we present part of the results of the HIPOCRATES research project of the Spanish GENTT group, aimed at humanising health care by improving doctor-patient communication in multilingual environments. Specifically, we will focus on the advances made in the textual analysis of the Informed Consent (IC), a medical genre of great relevance in clinical translation and writing due to its ethical and legal implications. Its lexical-syntactic complexity and the lack of standardised patterns in its writing hinder its comprehensibility and makes it difficult to identify the rhetorical sequences in which the communicative and legal functions of this genre are embodied. We present a textual analysis tool (ProText GENTT), which uses machine learning to exploit corpora with traditional techniques and artificial intelligence and with which we have analysed a multilingual (Spanish, Catalan and English) corpus of IC texts compiled by our research group (GENTT_Corpus). This analysis has allowed us to identify the linguistic-textual and rhetorical elements that hinder comprehension. From these results, our team is currently working on proposing optimized models with different levels of complexity both in printed and digital formats (e-consent).