การประเมินความถูกต้องในการแปลคำและประโยคทางเภสัชกรรมจากภาษาไทย เป็นอังกฤษของกูเกิลแปลภาษาในปี พ.ศ. 2564 เทียบกับปี พ.ศ. 2560
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
วัตถุประสงค์: เพื่อประเมินความถูกต้องของกูเกิลแปลภาษา (Google Translate: GT) ในการแปลคำและประโยคด้านเภสัชกรรมจากภาษาไทยเป็นอังกฤษในปี พ.ศ. 2560 และ 2564 วิธีการ: ผู้วิจัยรวบรวมคำศัพท์และประโยคที่เกี่ยวข้องกับบทสนทนาในร้านยาจากหนังสือและพจนานุกรมด้านสุขภาพและเภสัชกรรม จากนั้น แปลคำศัพท์และประโยคดังกล่าวผ่าน GT ในปี พ.ศ. 2560 และปี พ.ศ. 2564 หลังจากนั้นประเมินความถูกต้องของการแปลโดยผู้ประเมินซึ่งเป็นเภสัชกร 3 ท่าน การประเมินทำใน 2 ระดับตามโครงสร้างของภาษา คือ ระดับคำและระดับประโยค ผลการวิจัย: ค่าเฉลี่ยความยอมรับได้ในการแปลคำศัพท์ทางเภสัชกรรมในปี พ.ศ. 2560 และ 2564 มีค่าเท่ากับร้อยละ 76.32 และ 83.42 ตามลำดับ ซึ่งมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (P < 0.001) ในระดับประโยคพบว่าค่า adequacy ( ผลลัพธ์จากการแปลมีความหมายเหมือนกับข้อความในภาษาต้นแบบ) และค่า fluency (ผลลัพธ์จากการแปลมีความถูกต้องตามหลักไวยากรณ์) ในปี พ.ศ. 2560 มีค่าเท่ากับ 3.28±1.46 และ 2.97±1.57 ตามลำดับ ในขณะที่ปี พ.ศ. 2564 มีค่าเท่ากับ 4.55±0.68 และ 4.32±0.91 ตามลำดับ ซึ่งมีความแตกต่างจากปี พ.ศ. 2560 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (P < 0.001) การประเมินความถูกต้องด้วยค่า BLEU (BiLingual Evaluation Understudy) ในปี พ.ศ. 2560 และ 2564 มีค่าเท่ากับ 0.28±0.41 และ 0.41±0.41 ตามลำดับ การประเมินผลกระทบด้านลบจากการแปลคลาดเคลื่อนต่อสุขภาพของผู้ป่วยด้วยค่า severity ในปี พ.ศ. 2560 และ 2564 มีค่าเท่ากับ 3.85±1.25 และ 4.79±0.48 ตามลำดับ (P < 0.001) (ค่าที่มากหมายถึงมีผลกระทบน้อย) สรุป: GT มีการปรับปรุงผลลัพธ์การแปลภาษาให้มีความถูกต้องมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การนำเครื่องมือนี้มาใช้ในทางเภสัชกรรมยังจำเป็นต้องตรวจสอบผลลัพธ์ที่ได้จากการแปลว่ามีความถูกต้องเพื่อให้เกิดความมั่นใจว่าจะไม่ส่งผลกระทบด้านลบต่อสุขภาพของผู้ป่วย
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ผลการวิจัยและความคิดเห็นที่ปรากฏในบทความถือเป็นความคิดเห็นและอยู่ในความรับผิดชอบของผู้นิพนธ์ มิใช่ความเห็นหรือความรับผิดชอบของกองบรรณาธิการ หรือคณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ ทั้งนี้ไม่รวมความผิดพลาดอันเกิดจากการพิมพ์ บทความที่ได้รับการเผยแพร่โดยวารสารเภสัชกรรมไทยถือเป็นสิทธิ์ของวารสารฯ
References
Okpor M. Machine translation approaches: issues and challenges. Int J Comput Sci Appl 2014; 11: 159-65.
Al Shamsi H, Almutairi AG, Al Mashrafi S, Al Kalbani T. Implications of language barriers for healthcare: a systematic review. Oman Med J 2020; 35: e122. doi: 10.5001/omj.2020.40.
Dew KN, Turner AM, Choi YK, Bosold A, Kirchhoff K. Development of machine translation technology for assisting health communication: A systematic review. J Biomed Inform 2018; 85: 56-67.
Li C, Son N, Abdulkerim B, Jordan CA, Son CGE. Overcoming communication barriers to healthcare for culturally and linguistically diverse patients. N Am J Med Sci 2017; 10: 103-9.
Mohammad A, Saini B, Chaar BB. Pharmacists’ experiences serving culturally and linguistically diverse patients in the Australian community pharmacy setting. Int J Clin Pharm 2021; 43: 1563-73.
Google. Google Translate [online]. 2017 [cited Aug 10, 2017]; Available from: translate.google.com?hlth.
Rodriguez JA, Fossa A, Mishuris R, Herrick B. Bridging the language gap in patient portals: An evaluation of Google translate. J Gen Intern Med 2021; 36: 567-9.
Wu Y, Schuster M, Chen Z, Le QV, Norouzi M, Macherey W, et al. Google's neural machine translation system: Bridging the gap between human and machine translation [online]. 2016 [cited May 2, 2017]. Available from: arxiv.org/abs/1609.08144.
Chen X, Acosta S, Barry AE. Evaluating the accuracy of Google Translate for diabetes education material. JMIR diabetes 2016; 1: e3. doi:10.2196/diabetes.58 48.
Cornelison BR, Al-Mohaish S, Sun Y, Edwards CJ. Accuracy of Google Translate in translating the directions and counseling points for top-selling drugs from English to Arabic, Chinese, and Spanish. Am J Health Syst Pharm 2021; 78: 2053-8.
Patil S, Davies P. Use of Google translate in medical communication: evaluation of accuracy. BMJ 2014; 349: g7392. doi: 10.1136/bmj.g7392
Phosri N, Lertnattee V. Google translate using for a communication tool between Thai pharmacists and Myanmar patients in drugstores. J Hlth Sci Res 2019.13: 104-14.
Phosri N, Lertnattee V. An evaluation of Google Translate in pharmaceutical language: Thai and English translations. The 6th international graduate study conference: Creative multi-disciplinary studies for sustainable development; 2016 July 11-12; Bangkok,Thailand. Bangkok: Silpakorn University; 2016. p. S1009 – 19.
Royal Institute. English-Thai, Thai-English pharma- ceutical vocabulary Royal institute dictionary. 2nd ed. Bangkok: Aksorncharoentat; 2008.
Phosri N, Lertnattee V. An evaluation of Google Translate in pharmacy domain between Thai and Myanmar. Adv Sci Lett 2018; 24: 2746-50.
Nahler G. Dictionary of pharmaceutical medicine. Vienna: Springer; 2009.
Bureau of Health Administration. Manual in four languages Thai-English-Myanmar-Cambodian for health personnel in providing services to foreigners. Nonthaburi: Bureau of Health Administration; 2014.
Chanyam W. Handbook of medical conversation; English conversation for nurses; Conversation etc. without fear ; Traveling conversation for army medical personnel. Bangkok: Army Medical Field Service School; 2013.
Royal Institute. English-Thai, the pharmaceutical dictionary. 2 nd ed. Bangkok: Royal Institute; 2008.
Eiamprapai P. The handbook of ASEAN language for medical personnel. Humanities and Social Sciences Mahasarakham University: Mahasarakham ; 2014.
Costa-jussà MR, Farrús M, Pons JS. Machine trans- lation in medicine. In: Mokryš M,Lieskovský A, editors. Proceedings of the 1st virtual international conference on advanced research in scientific fields; 2012 Dec 3-7; Žilina, Slovakia. Žilina: Advanced research in scientific areas; 2012. p.1995-8.
Seljan S, Brkić M, Vičić T. BLEU evaluation of machine-translated English-Croatian legislation. Proceedings of the eighth international conference on language resources and evaluation; 2012 May; Istanbul, Turkey. Istanbul: European language resources association; 2012.p. 2143-8.
Falotico R, Quatto P. Fleiss’ kappa statistic without paradoxes. Qual Quant 2015; 49: 463-70.
Aiken M. An updated evaluation of Google translate accuracy. Studies in Linguistics and Literature. 2019; 3: 253-60.
Internet World Stats. Internet world users by language [online]. 2021 [cited Dec 25, 2021]; Available from: www.Internetworldstats.com/stats7. htm
Taira BR, Kreger V, Orue A, Diamond LC. A pragmatic assessment of Google Translate for emergency department instructions. J Gen Intern Med. 2021; 36: 3361-5.