Riesgos éticos e implicaciones estructurales de la interpretación médica mediada por IA

Resumen La inteligencia artificial (IA) se utiliza cada vez más para apoyar la interpretación médica y la comunicación de salud pública; sin embargo, los sistemas actuales introducen riesgos graves para la precisión, la confidencialidad y la equidad, especialmente para los hablantes de idiomas de escasos recursos. Los modelos de traducción automática a menudo luchan con variedades regionales, lenguaje figurado, significados culturalmente arraigados y conversaciones emocionalmente sensibles sobre salud reproductiva o enfermedades crónicas, lo que puede llevar a malentendidos clínicamente significativos. Estas limitaciones amenazan la seguridad del paciente, el consentimiento informado y la confianza en los sistemas de salud cuando los clínicos confían en la IA como si fuera un intérprete profesional. Al mismo tiempo, los grandes conjuntos de datos requeridos para entrenar y mantener estos sistemas generan nuevas preocupaciones sobre la vigilancia, el uso secundario de datos lingüísticos y las brechas en las protecciones de privacidad existentes. Este punto de vista examina las implicaciones éticas y estructurales de la interpretación mediada por IA en entornos clínicos y de salud pública, argumentando que su uso rutinario como sustituto de intérpretes calificados normalizaría un estándar de atención más bajo para las personas con preferencia de idioma que no sea el inglés y reforzaría las disparidades en salud existentes. En su lugar, las herramientas de IA deberían tratarse como suplementos opcionales, cuidadosamente evaluados, que operen bajo la supervisión de clínicos entrenados e intérpretes profesionales, dentro de claros límites regulatorios para la transparencia, la rendición de cuentas y la supervisión comunitaria. El documento concluye que el acceso al idioma debe seguir estando fundamentado en la experiencia humana, los derechos lingüísticos y los compromisos estructurales con la equidad, en lugar de en promesas de ahorro de costos de sistemas automatizados.