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).