Aurrekariak: Gure asmoa itzultzaile automatikoen erabilerari buruz existitzen den ebidentzia ebaluatzea da. Osakidetza (Euskal Osasun Zerbitzua) euskal hiztunak diren pazienteei osasun-arreta elebiduna eskaintzeko horrelako tresna bat garatzen ari da. Metodoak: Osasun-sistemetan itzultzaile automatikoen erabilerak ebaluatzen dituzten ikerketak bilatu ditugu 2 datu-basetan: Pubmed eta ClinicalKey. Bederatzigarren artikulu jo ziren egokitzat azterketarako, 8 ikerketa eta aditu-iritzi bat hain zuzen ere. Emaitzen neurketak doktore, paziente eta itzultzaile profesionalei egindako inkesta gisa azaltzen dira, ikerketa batek bere emaitzak itzulpen-akats (dentsitate lexikoak doituak) eran eta beste batek itzulpen-itemei esleitutako BLEU eta PER emaitzetan. Emaitzak: Ezein aplikaziok ez luke itzultzaile profesional bat ordezkatu behar, emaitza positiboak lortu arren. Aplikazio hauek jardun kliniko eraginkor baterako mugak dituzte. Ez da aplikazio hauetan soilik oinarrituriko egoera kliniko bat ezartzen, eta beren egokitasuna eta erabilgarritasuna beste inongo tresnarik ez dagoen aldietara mugatzen dute. Eztabaida: Artikulu hauen ebidentziaren kalitatea baxua da. Ez dago saio klinikorik, eta denak dira in vitro, 3 ikerketa salbu. Baieztapen eta ondorio denak zuhurtziaz onartu behar dira, eta tresna gehigarri gisa soilik erabili. Itzulpen automatikoa ez daiteke gaitasun edota segurtasun kulturalaren estandarretan barnebildu, azken aukera gisa baino. Ondorioak: Itzultzaile automatikoek ez dute osasun-arretan beren kontura ezartzeko eraginkortasun, zehaztasun edo egokitasunik erakutsi. Hizkuntza-mugak direla eta, egungo goldstandard-ahizkuntza-parekotasuna da itzulpena baino. Ikerketaren etikak soilik baimentzen du hau hobetu edota berdintzeko asmoa duten alternatibak bilatzea. Gako-hitzak: itzultzaile automatikoa, makina bidezko itzultzailea, aplikazioa, hizkuntza-muga, osasun-arreta Background: We mean to assess the existing evidence of automatic translators. The Basque Health Organisation (Osakidetza) is developing such a tool. Methods: We searched 2 databases for studies evaluating the use of automatic translators in healthcare systems: Pubmed and Clinical Key. 9 articles were considered suitable for the review, 8 studies and an expert opinion. The main outcome measures were shown as surveys on doctors, patients and professional translators, with a study that reported its outcomes as number of translation errors (adjusted by lexical density) and another one as the BLEU and PER score assigned to the translation items. Results: No app should replace a professional translator, regardless their positive results. Apps are limited for an effective clinical activity. None establish a clinical situation based only in the evaluated apps, keeping their suitability and applicability for when no other tool is available. Discussion: The quality of the evidence of these articles was low. No clinical trial was carried out, and only 3 studies are not in vitro. Conclusions should be cautiously accepted, and apps only used as supplementary tools. Automatic translation cannot be included among culturally competent or safe standards, but as a last option. Conclusion: Automatic translators have not shown efficiency, accuracy and suitability enough to be implemented on their own in healthcare. Language parity is the gold standard regarding language barriers rather than human translators. Research ethics demand alternatives that only aimto equal or improve it. Keywords: automatic translator, machine translator, application, language barrier, healthcare