El desempeño de ChatGPT en la traducción de textos médicos

• Autores: Calderon Morales, Flor Alisandra, Garcia Frias, Edwin Junior
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/141168
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/141168
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Traducción automática; Medicina; Robustez; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#6.02.01

Un modelo de lenguaje, fruto de la inteligencia artificial, ha destacado actualmente por su desenvolvimiento en actividades de distintas áreas y capacidad de razonamiento similar a la de un humano. Esta investigación analizó el desempeño de ChatGPT en la traducción de textos médicos. Para ello, se buscó identificar los errores de traducción de ChatGPT, describir su robustez y reconocer los comandos utilizados para un mejor desempeño del sistema. Así, este trabajo fue de enfoque cualitativo e hizo uso de la teoría fundamentada como diseño de investigación. Los resultados revelaron que los errores más destacados cometidos por ChatGPT fueron de sintaxis, selección lexical y omisión de palabra. Además de ello, para describir la robustez, se expuso a ChatGPT a una serie de textos modificados con errores léxicos, ortográficos y sintácticos; donde se observó que los errores cometidos fueron una minoría y de menor grado, pues casi ninguno de ellos modificó completamente el sentido del mensaje original. Asimismo, se determinó la importancia de la optimización de redacción de comandos a fin de obtener mejores resultados. Finalmente, se concluyó que, en gran medida, ChatGPT tradujo de manera óptima, pero no perfecta: en ocasiones, se necesita intervención humana para la posterior corrección de errores.