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Source text - English Chiquita banana farms and operations are often located in remote rural areas, where women may be exposed to sexual harassment, violence or discrimination. Chiquita has very clear guidelines, codes of conduct and tools to avoid any such incidents, and – should they occur – to pursue the matter with a zero-tolerance attitude. Chiquita empowers its employees to foster a work environment that is free from harassment, violence and discrimination by enabling them to seek help fast, safely and anonymously through a 24/7 helpline. Chiquita has no tolerance for any conduct that is intimidating, hostile or offensive. Any unwelcome verbal or physical conduct of a sexual nature is prohibited. Harassment may be grounds for immediate dismissal and legal penalties. Finally, there is also zero tolerance for retaliation against employees who report discrimination or harassment.
Translation - Spanish Las fincas y explotaciones bananeras de Chiquita suelen estar ubicadas en zonas rurales remotas, donde las mujeres pueden estar expuestas a acoso sexual, violencia o discriminación. Chiquita tiene unas pautas, códigos de conducta y herramientas muy claras para evitar tales incidentes y -en caso de que ocurran- para abordar el asunto con una actitud de tolerancia cero. Chiquita capacita a sus empleados para fomentar un ambiente de trabajo libre de acoso, violencia y discriminación al permitirles buscar ayuda de forma rápida, segura y anónima a través de una línea de ayuda 24/7. Chiquita no tolera ninguna conducta que sea intimidante, hostil u ofensiva. Se prohíbe cualquier conducta verbal o física no deseada de naturaleza sexual. El acoso puede ser motivo de despido inmediato y sanciones legales. Finalmente, también existe tolerancia cero hacia las represalias contra los empleados que denuncien discriminación o acoso.
English to Spanish: AI test
Source text - English What’s Most Compelling About AI
The panelists saw AI as a “companion to interpret data” that can increase efficiency and accuracy relative to humans. Scott highlighted AI’s power to personalize interactions with patients. For example, through playing a game similar to virtual hopscotch, Neofect’s software learns a person’s unique strengths and weaknesses and is able to tailor the game in real-time to strengthen the player’s balance.
Meanwhile, Ang explained that Humana uses AI to enrich every touchpoint of a patient’s health journey. With multiple data points on its 13 million members, Humana is able to analyze population health, which enables predictive analytics in addition to more personalized interactions with a particular individual.
The panel agreed that the sheer growth in the number of data points potentially available for analysis is staggering and exciting. As a society, we are still learning how best to make use of the data points we already have, even as their volume continues to grow exponentially, opening the door to possibilities we haven’t even thought of.
Downsides and Risks of AI
One of the challenges inherent in data analysis is the quality of the underlying data. Inaccurate data undermines any interpretation. Building on these data quality concerns, Jeroen from Philips, which incorporates AI into most of its products, highlighted the importance of data context. For example, an unusually high heart rate could signal a problem if a person is at rest, but if he or she is running, it makes perfect sense.
Another issue is bias; while we tend to assume that quantitative data is more accurate and precise than qualitative information, the collection and/or interpretation of data can be biased in ways that are only amplified if they are baked into AI algorithms. For example, a drug trial based disproportionately on tests run on white men may be dangerous or inappropriate for members of other racial or gender groups.
And, as the panel pointed out, data is most useful if it can be widely shared and combined, which, in health care it often isn’t, an issue encompassing both a willingness among data holders to share it (“data blocking” by health care providers and EHR vendors is an issue so pervasive that Congress required the Department of Health and Human Services to address it) and semantic operability — ensuring that data formats are compatible.
Translation - Spanish Mayores atractivos de la IA
Los panelistas consideraron la inteligencia artificial (IA) como un "asistente de interpretación de datos" que puede aumentar la eficiencia y la precisión en relación a los humanos. Scott recalcó el poder de la IA para personalizar las interacciones con los pacientes. Por ejemplo, jugando a un juego similar a la rayuela virtual, el programa de Neofect adquiere las fortalezas y debilidades únicas de una persona y es capaz de adaptar el juego en tiempo real para reforzar el equilibrio del jugador.
Por otra parte, Ang explicó que Humana usa la IA para enriquecer cada punto de contacto del proceso de recuperación de un paciente. Con múltiples puntos de datos en sus 13 millones de miembros, Humana puede analizar la salud de la población, lo que permite realizar análisis predictivos además de interacciones más personalizadas con un individuo en particular.
El panel estuvo de acuerdo en que el gran aumento del número de puntos de datos potencialmente disponibles para analizar es asombroso y emocionante. Como sociedad, aún estamos aprendiendo la mejor forma de usar los puntos de datos de los que ya disponemos, incluso cuando su volumen continúa creciendo exponencialmente, abriendo la puerta a posibilidades que no habíamos ni imaginado.
Desventajas y riesgos de la IA
Uno de los desafíos inherentes al análisis de datos es la calidad de los datos subyacentes. Los datos imprecisos desvirtúan cualquier interpretación. Continuando con el asunto de la calidad de los datos, Jeroen de Philips, que incorpora la IA en la mayoría de sus productos, destacó la importancia del contexto de los datos. Por ejemplo, una frecuencia cardíaca inusualmente alta podría indicar un problema si una persona está en reposo, pero si él o ella está corriendo, resulta perfectamente lógico.
Otro problema es el sesgo; si bien tendemos a suponer que los datos cuantitativos son más exactos y precisos que la información cualitativa, la recopilación y/o interpretación de datos puede estar sesgada de formas que sólo se amplifican si se integran en algoritmos de IA. Por ejemplo, un ensayo de drogas basado de forma desproporcionada en pruebas realizadas en hombres blancos puede ser peligroso o inapropiado para los miembros de otros grupos raciales o de género.
Además, como señaló el panel, los datos son más útiles si pueden compartirse y combinarse ampliamente; Algo que no suele ser posible en la asistencia sanitaria, un problema que abarca tanto la disposición de los titulares de datos a compartirlos ("bloqueo de datos" por parte de los proveedores de atención médica y de registros médicos electrónicos (RME), es un problema tan generalizado que el Congreso requirió que el Departamento de Salud y Servicios Humanos lo abordase) como la operatividad semántica — lo que asegura que los formatos de los datos sean compatibles.
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Translation education
Bachelor's degree - University of Navarra, Spain
Experience
Years of experience: 8. Registered at ProZ.com: Aug 2019.
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