Traduz Saúde: Tradução de Documentos Médicos para Linguagem Acessível com Modelos de Linguagem de Grande Escala
Resumo
Este trabalho apresenta o Traduz Saúde, um sistema web que utiliza Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para apoiar a tradução de documentos médicos em linguagem acessível, em português brasileiro. A solução combina validação de domínio clínico, tratamento local de dados sensíveis e geração baseada em prompts estruturados, produzindo explicações em quatro modos complementares. A avaliação exploratória foi conduzida com documentos clínicos anonimizados, um especialista médico e nove usuários leigos, com base em questionário adaptado do TAM. Os resultados indicam evidências iniciais de utilidade percebida, clareza e aderência clínica, além de limitações metodológicas e éticas a serem tratadas em estudos futuros.Referências
Amin, K. S., Khosla, P., Doshi, R., Chheang, S., and Forman, H. P. (2023). Artificial intelligence to improve patient understanding of radiology reports. The Yale Journal of Biology and Medicine, 96:407 – 417.
Anthropic (2024). The Claude 3 model family: Opus, Sonnet, Haiku. Model card, Anthropic.
Aydin, S., Karabacak, M., Vlachos, V., and Margetis, K. (2024). Large language models in patient education: a scoping review of applications in medicine. Frontiers in Medicine, 11.
Bedi, S., Liu, Y., Orr-Ewing, L., Dash, D., Koyejo, S., Callahan, A., Fries, J., Wornow, M., Swaminathan, A., Lehmann, L. S., Hong, H. J., Kashyap, M., Chaurasia, A., Shah, N. R., Singh, K., Tazbaz, T., Milstein, A., Pfeffer, M. A., and Shah, N. H. (2024). Testing and evaluation of health care applications of large language models: A systematic review. JAMA.
Berkman, N. D., Sheridan, S. L., Donahue, K. E., Halpern, D. J., Viera, A., Crotty, K., Holland, A., Brasure, M., Lohr, K., Harden, E., Tant, E., Wallace, I., and Viswanathan, M. (2011). Health literacy interventions and outcomes: An updated systematic review. Evidence Report/Technology Assessment, 199:1–941.
Busch, F., Hoffmann, L., Rueger, C., van Dijk, E. V., Kader, R., Ortiz-Prado, E., Makowski, M. R., Saba, L., Hadamitzky, M., Kather, J., Truhn, D., Cuocolo, R., Adams, L., and Bressem, K. (2025). Current applications and challenges in large language models for patient care: a systematic review. Communications Medicine, 5.
Girardi, C., Fernandes, D. Y. d. S., and Rêgo, A. S. d. C. (2025). Unveiling power on combining prompt engineering techniques: An experimental evaluation on code generation. In Proceedings of the 40th Brazilian Symposium on Data Bases (SBBD), pages 357–370, Fortaleza, CE, Brasil. SBC.
Jeblick, K., Schachtner, B., Dexl, J., Mittermeier, A., Stüber, A. T., Topalis, J., et al. (2022). ChatGPT makes medicine easy to understand: An example for radiology reports. arXiv preprint arXiv:2212.14882.
Lyu, Q., Tan, J., Zapadka, M. E., Ponnatapura, J., Niu, C., Myers, K. J., Wang, G., and Whitlow, C. T. (2024). Translating radiology reports into plain language using ChatGPT and GPT-4 with prompt learning. Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art, 6(1):1–11.
Maia, M. R. and Biolchini, J. d. A. (2019). Hiperinformação na era digital: validação das informações sobre saúde. P2P & Inovação, 6:285–300.
Martin-Carreras, T., Cook, T. S., and Kahn Jr, C. E. (2019). Readability of radiology reports: implications for patient-centered care. Clinical Imaging, 57:116–121.
Mathes, B. M., Norr, A. M., Allan, N. P., Albanese, B. J., and Schmidt, N. B. (2021). Conceptualizations of cyberchondria and relations to the anxiety spectrum: Systematic review and meta-analysis. Journal of Affective Disorders, 290:208–216.
Mudrik, A., Nadkarni, G., Efros, O., Soffer, S., and Klang, E. (2025). Prompt engineering in large language models for patient education: A systematic review. Preprint.
Nutbeam, D. and Lloyd, J. E. (2021). Understanding and responding to health literacy as a social determinant of health. Annual Review of Public Health, 42:159–173.
Pereira, M. C. L., Morais, B. S., de Oliveira, M., Bezerra, L. M. L., dos Santos, I. P., and de Freitas, R. M. L. (2024). Saúde pública no brasil: desafios estruturais e necessidades de investimento sustentáveis para a melhoria do sistema. Revista Cedigma, 2(3).
Silva, L. M., Albuquerque, D., and Dantas Filho, E. (2026). Material suplementar do traduz saúde. [link]. Acesso em: 14 maio 2026.
Singhal, K., Azizi, S., Tu, T., Mahdavi, S. S., Wei, J., Chung, H. W., et al. (2023). Large language models encode clinical knowledge. Nature, 620:172–180.
Starcevic, V. and Berle, D. (2013). Cyberchondria: Towards a better understanding of excessive health-related internet use. Expert Review of Neurotherapeutics, 13(2):205–213.
Traduz Saúde (2025). Traduz saúde: Sistema para tradução de documentos médicos em linguagem acessível. [link]. Acesso em: 21 mar. 2026.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., and Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3):425–478.
White, J., Fu, Q., Hays, S., Sandborn, M., Olea, C., Gilbert, H., Elnashar, A., Spencer-Smith, J., and Schmidt, D. C. (2023). A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with chatgpt. arXiv preprint arXiv:2302.11382.
World Health Organization (2025). Health literacy. [link]. Acesso em: 20 mar. 2026.
Yang, X., Xiao, Y., Liu, D., Zhang, Y., Deng, H., Huang, J., Shi, H., Liu, D., Liang, M., Jin, X., Sun, Y., Yao, J., Zhou, X., Guo, W., He, Y., Tang, W., and Xu, C. (2025). Enhancing doctor-patient communication using large language models for pathology report interpretation. BMC Medical Informatics and Decision Making, 25.
Anthropic (2024). The Claude 3 model family: Opus, Sonnet, Haiku. Model card, Anthropic.
Aydin, S., Karabacak, M., Vlachos, V., and Margetis, K. (2024). Large language models in patient education: a scoping review of applications in medicine. Frontiers in Medicine, 11.
Bedi, S., Liu, Y., Orr-Ewing, L., Dash, D., Koyejo, S., Callahan, A., Fries, J., Wornow, M., Swaminathan, A., Lehmann, L. S., Hong, H. J., Kashyap, M., Chaurasia, A., Shah, N. R., Singh, K., Tazbaz, T., Milstein, A., Pfeffer, M. A., and Shah, N. H. (2024). Testing and evaluation of health care applications of large language models: A systematic review. JAMA.
Berkman, N. D., Sheridan, S. L., Donahue, K. E., Halpern, D. J., Viera, A., Crotty, K., Holland, A., Brasure, M., Lohr, K., Harden, E., Tant, E., Wallace, I., and Viswanathan, M. (2011). Health literacy interventions and outcomes: An updated systematic review. Evidence Report/Technology Assessment, 199:1–941.
Busch, F., Hoffmann, L., Rueger, C., van Dijk, E. V., Kader, R., Ortiz-Prado, E., Makowski, M. R., Saba, L., Hadamitzky, M., Kather, J., Truhn, D., Cuocolo, R., Adams, L., and Bressem, K. (2025). Current applications and challenges in large language models for patient care: a systematic review. Communications Medicine, 5.
Girardi, C., Fernandes, D. Y. d. S., and Rêgo, A. S. d. C. (2025). Unveiling power on combining prompt engineering techniques: An experimental evaluation on code generation. In Proceedings of the 40th Brazilian Symposium on Data Bases (SBBD), pages 357–370, Fortaleza, CE, Brasil. SBC.
Jeblick, K., Schachtner, B., Dexl, J., Mittermeier, A., Stüber, A. T., Topalis, J., et al. (2022). ChatGPT makes medicine easy to understand: An example for radiology reports. arXiv preprint arXiv:2212.14882.
Lyu, Q., Tan, J., Zapadka, M. E., Ponnatapura, J., Niu, C., Myers, K. J., Wang, G., and Whitlow, C. T. (2024). Translating radiology reports into plain language using ChatGPT and GPT-4 with prompt learning. Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art, 6(1):1–11.
Maia, M. R. and Biolchini, J. d. A. (2019). Hiperinformação na era digital: validação das informações sobre saúde. P2P & Inovação, 6:285–300.
Martin-Carreras, T., Cook, T. S., and Kahn Jr, C. E. (2019). Readability of radiology reports: implications for patient-centered care. Clinical Imaging, 57:116–121.
Mathes, B. M., Norr, A. M., Allan, N. P., Albanese, B. J., and Schmidt, N. B. (2021). Conceptualizations of cyberchondria and relations to the anxiety spectrum: Systematic review and meta-analysis. Journal of Affective Disorders, 290:208–216.
Mudrik, A., Nadkarni, G., Efros, O., Soffer, S., and Klang, E. (2025). Prompt engineering in large language models for patient education: A systematic review. Preprint.
Nutbeam, D. and Lloyd, J. E. (2021). Understanding and responding to health literacy as a social determinant of health. Annual Review of Public Health, 42:159–173.
Pereira, M. C. L., Morais, B. S., de Oliveira, M., Bezerra, L. M. L., dos Santos, I. P., and de Freitas, R. M. L. (2024). Saúde pública no brasil: desafios estruturais e necessidades de investimento sustentáveis para a melhoria do sistema. Revista Cedigma, 2(3).
Silva, L. M., Albuquerque, D., and Dantas Filho, E. (2026). Material suplementar do traduz saúde. [link]. Acesso em: 14 maio 2026.
Singhal, K., Azizi, S., Tu, T., Mahdavi, S. S., Wei, J., Chung, H. W., et al. (2023). Large language models encode clinical knowledge. Nature, 620:172–180.
Starcevic, V. and Berle, D. (2013). Cyberchondria: Towards a better understanding of excessive health-related internet use. Expert Review of Neurotherapeutics, 13(2):205–213.
Traduz Saúde (2025). Traduz saúde: Sistema para tradução de documentos médicos em linguagem acessível. [link]. Acesso em: 21 mar. 2026.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., and Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3):425–478.
White, J., Fu, Q., Hays, S., Sandborn, M., Olea, C., Gilbert, H., Elnashar, A., Spencer-Smith, J., and Schmidt, D. C. (2023). A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with chatgpt. arXiv preprint arXiv:2302.11382.
World Health Organization (2025). Health literacy. [link]. Acesso em: 20 mar. 2026.
Yang, X., Xiao, Y., Liu, D., Zhang, Y., Deng, H., Huang, J., Shi, H., Liu, D., Liang, M., Jin, X., Sun, Y., Yao, J., Zhou, X., Guo, W., He, Y., Tang, W., and Xu, C. (2025). Enhancing doctor-patient communication using large language models for pathology report interpretation. BMC Medical Informatics and Decision Making, 25.
Publicado
19/07/2026
Como Citar
SILVA, Lucas Matheus; ALBUQUERQUE, Danyllo; SOUZA, Damires Yluska; DANTAS FILHO, Emanuel; RAMOS, Felipe.
Traduz Saúde: Tradução de Documentos Médicos para Linguagem Acessível com Modelos de Linguagem de Grande Escala. In: SEMINÁRIO INTEGRADO DE SOFTWARE E HARDWARE (SEMISH), 53. , 2026, Gramado/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 1040-1045.
ISSN 2595-6205.
DOI: https://doi.org/10.5753/semish.2026.23117.
