低リソース言語向けに健康データコーパスを開発する際、既存の一般的な平行コーパスではなく特定領域（健康）向けの小規模なインドメインデータセットを作成する利点があります。これにより以下のような利点が得られます：
翻訳品質向上: 専門性が高いテキストや文脈固有情報が含まれるため、専用コーパスからトレーニングされたモデルは一般的な翻訳モデルよりも優れた品質で翻訳結果を提供します。
適合性: 健康関連テキストへ特化したモデルは医学・保健領域で必要とされる正確性や適切さが高まります。
効率性: インドメインコーパスからトレーニングされたモデルは目的地区画面内部また外部間通信シナリオ等限定範囲内応答速度迅速化効果も期待出来ます。