La comunicación entre el personal sanitario y los pacientes es esencial a la hora de realizar un diagnóstico, pautar un tratamiento, abordar la necesidad de intervención quirúrgica u hospitalización, etc. Cuando, además, existe una barrera lingüística, la dificultad del análisis por parte del personal sanitario aumenta enormemente. Esta dificultad afecta sobre todo en escenarios de urgencias que requieren una mayor rapidez y reacción, y en los que menos tiempo hay para recurrir a servicios de interpretación externos . La experiencia de los intérpretes en situaciones sanitarias también se ve afectada por la propia urgencia y delicadeza que suponen, lo cual aumenta el estrés de su trabajo y puede provocar errores de diagnóstico. Si a todo ello se suma la situación de pandemia que vivimos actualmente, la comunicación se complica aún más para todos (colapso en hospitales y centros de salud, riesgos de contagio, estrés, falta de medios para atender a pacientes que no hablan español, etc.). Precisamente, este proyecto busca aportar una solución a los problemas de comunicación interlingüística e intercultural surgidos a raíz de crisis sanitaria global ocasionada por la COVID-19.
Si bien la traducción automática ha permitido gestionar grandes volúmenes de texto relacionados con la pandemia, ello no ha sido posible respecto a la interpretación, cuya automatización sigue siendo uno de los mayores retos para la investigación actual. Por otra parte, esta experiencia también pone de evidencia la necesidad de facilitar la comunicación efectiva entre pacientes (sospechosos) de COVID y los profesionales sanitarios desde el primer momento, que es cuando se realiza el cribado inicial en urgencias (triaje y PCR, en su caso), los cuales asignan los recursos sanitarios en función de la gravedad del caso o bien derivan a los pacientes a especialistas, hospital de día o cuarentena en casa.
Este proyecto combinará diversas técnicas y procedimientos basados en tecnologías lingüísticas, PLN, lingüística computacional, inteligencia artificial, así como corpus multilingües y multimodales.