Artificial intelligence-enabled digital reproductive health education: corpus-based strategies for strengthening Spanish health communication capacity

Clinical Snapshot

Key Findings

• P Value: Significance reported but specific values not provided

• Effect Size: Not reported

• Primary Outcome: Spanish communication quality significantly improved with corpus-grounded AI

• Nnt Or Sensitivity: Mediation effect of communication quality on health communication capacity demonstrated

• Confidence Interval: Not reported

Clinical Application

Requires substantial corpus development and AI infrastructure investment Limited relevance to Australian practice; different linguistic and cultural context. May inform multicultural health communication strategies for Spanish-speaking communities Limited applicability - study focused on Spanish speakers in Chinese cities

Abstract

This study examines how corpus-grounded artificial intelligence (AI) can strengthen Spanish reproductive health communication capacity within China's digital health ecosystem. A mixed-methods design was employed, combining corpus linguistics, AI-assisted message generation, expert-informed evaluation, and quantitative user assessment. A domain-specific Spanish reproductive health corpus was constructed from 3,052 documents, including clinical guidelines, patient education materials, and FAQs/user queries, yielding 1,065,110 tokens for linguistic analysis and AI grounding. Corpus-derived readability benchmarks, lexical simplification rules, and discourse patterns were integrated into an AI content generation pipeline to produce reproductive health messages, which were then compared with non-corpus-grounded AI outputs. The user evaluation phase was conducted among 240 Spanish-speaking or Spanish-proficient adults in selected Chinese metropolitan cities. Data were collected through a structured questionnaire measuring Corpus-Grounded AI Generation, Spanish Communication Quality, and Health Communication Capacity, and were analyzed using reliability testing, correlation analysis, and structural equation modeling. The findings showed that corpus-grounded AI significantly improved Spanish communication quality, while communication quality had the strongest effect on users' comprehension, confidence, and help-seeking intention. Mediation analysis further demonstrated that Spanish communication quality significantly mediated the relationship between corpus-grounded AI generation and health communication capacity. The study concludes that linguistically informed AI design can enhance the clarity, accessibility, and effectiveness of reproductive health education and offers a practical framework for multilingual digital health communication in sensitive healthcare contexts. Cette étude visait à examiner le rôle de l'IA guidée par la linguistique de corpus dans l'amélioration de la qualité de la communication en espagnol sur la santé reproductive au sein de l'écosystème numérique chinois. En utilisant une approche à méthodes mixtes, la recherche a combiné l'analyse de corpus de textes espagnols sur la santé reproductive, la génération de contenu basée sur l'IA et l'évaluation par les utilisateurs. Un corpus espagnol spécifique au domaine de la santé reproductive a été construit et intégré dans un pipeline de génération d'IA ancré dans le corpus pour optimiser la lisibilité, l'exactitude et la sensibilité culturelle. La qualité de la communication et la capacité de communication en santé ont été mesurées à l'aide d'une analyse de fiabilité, de tests de corrélation et de modélisation par équations structurelles. Les résultats ont révélé que l'IA ancrée dans le corpus améliore significativement la qualité de la communication en espagnol, ce qui améliore à son tour la compréhension des utilisateurs, l'auto-efficacité et les intentions de recherche d'aide. La qualité de la communication est apparue comme un mécanisme médiateur clé entre la conception de l'IA et les résultats en matière de communication santé. Sur le plan théorique, l'étude établit une base pour intégrer la linguistique de corpus dans les systèmes d'éducation à la santé pilotés par l'IA, tandis que sur le plan pratique, elle propose un cadre évolutif pour les plateformes multilingues d'éducation à la santé reproductive. Ces résultats ont des implications importantes pour les politiques mondiales de santé numérique, la gouvernance de l'IA et les stratégies de communication en santé reproductive.

References

1. 1.Zhu, L., & Xu, L. (2026). Artificial intelligence-enabled digital reproductive health education: corpus-based strategies for strengthening Spanish health communication capacity. African Journal of Reproductive Health, 30(9s). https://doi.org/10.29063/ajrh2026/v30i9s.2