Artificial intelligence technologies for translation and interpreting tasks in clinical settings Perception and use amongst medical practitioners in the Madrid Region
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Abstract
This study examines the adoption and perception of artificial intelligence technologies for translation and interpreting tasks amongst medical practitioners in the Madrid region, an area characterised by growing linguistic diversity that poses significant communicative challenges in healthcare settings. The primary aim was to assess the uptake of these technologies, explore practitioners' motivations for their use, and evaluate satisfaction levels regarding their implementation in clinical practice, as well as the limitations perceived in comparison with human translation and interpreting services. To this end, a quantitative survey-based approach was employed, using a structured 20-item questionnaire distributed through non-probability convenience sampling to active medical professionals across the region. The final sample comprised 202 participants working in various healthcare facilities throughout the Madrid community. Findings indicate that, despite the widespread use of these applications during medical practice for translation and interpreting tasks without human support, their adoption is driven primarily by pragmatic criteria of immediacy and accessibility rather than by confidence in the quality of the output. Furthermore, practitioners report considerably lower satisfaction levels than those attributed to human services, and identify relevant limitations in terminological accuracy, emotional nuance, and reliability, raising important questions about the clinical and ethical implications of their use.
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