KI-gestützte Übersetzung medizinischer Fachterminologien und Abkürzungen am Beispiel eines Arztbriefs – Eine qualitative Studie – | ||
| بحوث فى تدريس اللغات | ||
| Article 9, Volume 5, Issue 29, October 2024, Pages 499-566 PDF (1.24 M) | ||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||
| DOI: 10.21608/ssl.2024.325084.1229 | ||
| Author | ||
| فيروز عزت شاكر جورجي* | ||
| قسم اللغة الألمانية، كلية الألسن، جامعة المنيا | ||
| Abstract | ||
| Die Übersetzung medizinischer Texte, vor allem von Arztbriefen, ist einer der wichtigsten Bereiche auf dem arabischen Übersetzungsmarkt. Sie stellt eine heikle Aufgabe dar, da sie sich auf das menschliche Leben bezieht. Infolge der ständig entwickelnden Künstlichen Intelligenz haben sich die KI-Tools in allen Übersetzungsbereichen durchgesetzt. Neuronale maschinelle Übersetzung und Chatbots werden eingesetzt, um Übersetzungsaufträge schneller auszuführen. Immer wieder wird jedoch die Übersetzungsqualität medizinischer Texte mithilfe dieser Tools in Frage gestellt, weil sie Fachterminologien und Abkürzungen enthalten, die nicht einfach zu erschließen sind. Daher behandelt der vorliegende Beitrag im Rahmen der Übersetzungsverfahren nach Vinay und Darbelnet, inwieweit die KI-gestützte Übersetzungstools Fachterminologien und Abkürzungen in einem Arztbrief vom Deutschen ins Arabische präzis und adäquat übersetzen können. Es wird auch untersucht, ob auf die Rolle des menschlichen Übersetzers vollständig verzichtet werden kann. Die Ergebnisse zeigen zwar, dass die Anwendung der KI-gestützte Übersetzungstools von großem Nutzen ist, weil sie einen Großteil der betroffenen Einheiten präzis übersetzen können. Allerdings gibt es auch problematische Stellen, an denen menschliches Eingreifen durch das Posteditieren unverzichtbar ist. Abschließend wird die weitere Forschung zur umfassenden Bewertung der KI-gestützte Übersetzung empfohlen. | ||
| Keywords | ||
| Künstliche Intelligenz; Neuronale maschinelle Übersetzung; KI-gestützte Übersetzung; Medizinische Übersetzung; Fachterminologie und Abkürzungen | ||
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