健康素养是2030年健康人民的主要重点，这是美国国家目标和目标的第五次迭代。健康素养较低的人通常会遵循访问后的说明以及使用处方，这会导致健康结果和严重的健康差异。在这项研究中，我们建议通过自动在给定句子中翻译文盲语言来利用自然语言处理技术来提高患者教育材料的健康素养。我们从四个在线健康信息网站上刮擦了患者教育材料：medlineplus.gov，drugs.com，mayoclinic.org和reddit.com。我们分别在银标准培训数据集和黄金标准测试数据集上培训并测试了最先进的神经机译（NMT）模型。实验结果表明，双向长期记忆（BILSTM）NMT模型的表现超过了来自变压器（BERT）基于NMT模型的双向编码器表示。我们还验证了NMT模型通过比较句子中的健康文盲语言比率来翻译健康文盲语言的有效性。提出的NMT模型能够识别正确的复杂单词并简化为外行语言，同时该模型遭受句子完整性，流利性，可读性的影响，并且难以翻译某些医学术语。
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