論文の概要: Bridging the Gap with Retrieval-Augmented Generation: Making Prosthetic Device User Manuals Available in Marginalised Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23958v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 15:25:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:54.124137
• Title: Bridging the Gap with Retrieval-Augmented Generation: Making Prosthetic Device User Manuals Available in Marginalised Languages
• Title（参考訳）: Retrieval-Augmented Generationでギャップを埋める:Marginalized Languagesで使える人工デバイスユーザマニュアルを作る
• Authors: Ikechukwu Ogbonna, Lesley Davidson, Soumya Banerjee, Abhishek Dasgupta, Laurence Kenney, Vikranth Harthikote Nagaraja,
• Abstract要約: この研究は、人工装具のユーザーマニュアルなどの医療文書を処理し、翻訳するために設計されたAI駆動のフレームワークを、疎外された言語に提示する。 医療従事者や患者などのユーザーは、英語の医療機器マニュアルをアップロードしたり、母国語で質問をしたり、正確な回答をリアルタイムで受け取ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7218681244575125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Millions of people in African countries face barriers to accessing healthcare due to language and literacy gaps. This research tackles this challenge by transforming complex medical documents -- in this case, prosthetic device user manuals -- into accessible formats for underserved populations. This case study in cross-cultural translation is particularly pertinent/relevant for communities that receive donated prosthetic devices but may not receive the accompanying user documentation. Or, if available online, may only be available in formats (e.g., language and readability) that are inaccessible to local populations (e.g., English-language, high resource settings/cultural context). The approach is demonstrated using the widely spoken Pidgin dialect, but our open-source framework has been designed to enable rapid and easy extension to other languages/dialects. This work presents an AI-powered framework designed to process and translate complex medical documents, e.g., user manuals for prosthetic devices, into marginalised languages. The system enables users -- such as healthcare workers or patients -- to upload English-language medical equipment manuals, pose questions in their native language, and receive accurate, localised answers in real time. Technically, the system integrates a Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline for processing and semantic understanding of the uploaded manuals. It then employs advanced Natural Language Processing (NLP) models for generative question-answering and multilingual translation. Beyond simple translation, it ensures accessibility to device instructions, treatment protocols, and safety information, empowering patients and clinicians to make informed healthcare decisions.
• Abstract（参考訳）: アフリカ諸国の何百万人もの人々が、言語とリテラシーのギャップのために医療へのアクセスの障壁に直面している。 この研究は、複雑な医療文書(この場合、補綴装置のユーザーマニュアル)を、保存されていない人口のアクセス可能なフォーマットに変換することで、この課題に対処する。 異文化間翻訳におけるこのケーススタディは、寄贈された補綴器を受け取ったが、付随するユーザ文書を受け取らなかったコミュニティにとって、特に重要かつ関連性の高いものである。 あるいは、オンラインで利用可能であれば、ローカルな人口(例えば、英語、高リソース設定/文化コンテキスト)にアクセスできないフォーマット(例えば、言語と可読性)でのみ利用することができる。 このアプローチは広く話されているピジン方言を使って実証されていますが、我々のオープンソースフレームワークは、他の言語や方言への迅速かつ簡単な拡張を可能にするように設計されています。 この研究は、複雑な医療文書、例えば義肢用ユーザーマニュアルを処理し、翻訳するために設計されたAI駆動のフレームワークを、余分な言語に翻訳する。 医療従事者や患者などのユーザーは、英語の医療機器マニュアルをアップロードしたり、母国語で質問をしたり、正確な回答をリアルタイムで受け取ることができる。 技術的には、アップロードされたマニュアルの処理とセマンティック理解のために、Retrieval-Augmented Generation (RAG)パイプラインを統合する。 その後、生成的質問回答と多言語翻訳に高度な自然言語処理(NLP)モデルを採用する。 簡単な翻訳だけでなく、デバイス命令、治療プロトコル、安全情報へのアクセシビリティを確保し、患者や臨床医に医療上の情報を提供する。

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