KI für COA-Übersetzungen

Momentan wird viel über den Einsatz von KI für die COA(Clinical Outcome Assessment)-Übersetzung und für Prozesse zur linguistischen Validierung diskutiert. Mit der jüngsten Veröffentlichung der ISOQOL AI Working Group verfügt die Branche nun über etwas, das ihr lange gefehlt hat: klare, erfahrungsbasierte Empfehlungen, die das Wertschöpfungspotenzial der KI berücksichtigen. Für das COA-Übersetzungsteam von Lionbridge ist diese Neuerung nicht disruptiv. Sie stellt vielmehr eine Bestätigung dar. In Recherchen, Präsentationen und Kundenprojekten konnte unser Team bereits viele dieser Muster beobachten.

Branchentrend: gezielter KI-Einsatz für die COA-Übersetzung

Die Studie hebt einen entscheidenden Wendepunkt hervor. KI ist nicht länger eine nur theoretische Möglichkeit. Sie wird Schritt für Schritt im Rahmen der Prozesse für linguistische Validierung und eCOA (Electronic Clinical Outcome Assessment) evaluiert. Wichtige Erkenntnisse:

• Übereinstimmende Beurteilung der Effizienzsteigerungen: 86 % der Stakeholder erwarten, dass KI die Laufzeiten verkürzt.

• Gute Eignung für strukturierte technische Aufgaben: Primär bieten sich eCOA-Migration und Korrektorat für den KI-Einsatz an.

• Zunehmende Akzeptanz hybrider Übersetzungsmodelle: Die Kombination von KI und menschlichen Übersetzern (z. B. für die KI-gestützte Vorwärtsübersetzung) wird zunehmend als praktikable Herangehensweise betrachtet.

Die Studie unterstreicht zudem, dass die linguistische Validierung mittels KI kein vollständiger Ersatz für menschliche Expertise ist.

Grenzen der KI bei der COA-Übersetzung

Trotz der schnellen Akzeptanz gibt es in den Life Sciences klare Grenzen für den KI-Einsatz. Die Studie zeigt, dass KI bei allen Schritten mit Patientenkontakt sehr zurückhaltend eingesetzt wird.

• Cognitive Debriefings werden weiterhin ausschließlich von Menschen geleitet.

• Abstimmung und klinische Evaluierung setzen das Urteilsvermögen von Experten voraus.

• Das Erkennen kultureller Nuancen und das Verständnis der Patienten setzt weiterhin menschliche Empathie voraus.

Darüber hinaus haben die Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums und des Datenschutzes hohe Signifikanz. Mehr als die Hälfte der Stakeholder problematisiert KI-bezogene Risiken. Dies bestärkt die Ansicht, dass KI weniger als Ersatz denn als Ergänzung Vorteile mit sich bringt.

Wie Lionbridge Aurora AI Clinical Outcomes™ KI für die COA-Übersetzung einsetzt

Als Anbieter von eCOA-Lösungen hat Lionbridge diese hybride Herangehensweise in der Lösung Aurora AI Clinical Outcomes umgesetzt. Statt KI übergreifend einzusetzen, integriert Aurora AI Clinical Outcomes KI dort, wo sie zur Wertschöpfung beiträgt. Jeder wichtige Schritt wird aber weiterhin von Menschen kontrolliert.

1. KI fördert Effizienz und Konsistenz. Aurora AI Clinical Outcomes setzt KI unterstützend in folgenden Bereichen ein, die in der ISOQOL-Studie als für die Fähigkeiten der KI geeignet beurteilt wurden:

   • Konzeptdefinition und Contentstrukturierung

   • Vergleichende Prüfung und Konsistenzprüfungen

   • eCOA-Migration und QS-Prozesse

2. Menschliche Expertise, wo sie gebraucht wird. Aurora AI Clinical Outcomes sorgt für umfassende menschliche Kontrolle folgender Aspekte:

   • Abschließende Übersetzungsentscheidungen

   • Abstimmung und linguistische Validierung

   • Cognitive Debriefing und patientenbezogene Aktivitäten

   Diese Herangehensweise verhindert die Kompromittierung der konzeptionellen Äquivalenz, der kulturellen Sensibilität und der Compliance.

3. Optimale Sicherheit und Schutz des geistigen Eigentums per Design. Aurora AI Clinical Outcomes bietet:

   • Sichere Umgebungen und kontrollierte Datenverarbeitung

   • Verhinderung unkontrollierter Datenweitergaben an öffentliche KI-Modelle

   • Volle Transparenz in Bezug auf das Wo und Wie des KI-Einsatzes

4. Veränderter Blickwinkel. Eine der wichtigsten Implikationen dieser Studie ist eine neue Definition des Wettbewerbsvorteils in den Life Sciences. Die Frage lautet nicht mehr, ob KI eingesetzt wird. Die Frage ist vielmehr, wie KI genutzt werden kann, um die Qualität und die Ergebnisse für Patienten zu verbessern. Lionbridge sieht hier die größte Chance und zugleich die größte Verantwortlichkeit.