本研究比较了大型语言模型（LLMs）与传统机器翻译（MT）工具在医疗咨询总结翻译中的表现。结果表明，传统MT工具在复杂文本翻译中更有效，而LLMs在简单总结的越南语和中文翻译中展现出潜力。研究强调医疗翻译需要领域特定的训练和改进评估方法。

本研究提出了一种新的代码切换翻译方法，以提高医疗术语翻译的准确性。尽管流利度有所下降，但医疗专业人士更倾向于这种方法，显示其提升医疗翻译质量的潜力。