基于医学大模型的模型去偏见方法、装置、设备和介质

本公开的实施例公开了基于医学大模型的模型去偏见方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：对多模态医学数据集进行多层级去偏见校正后进行数据均衡分组，得到多模态均衡医学训练数据集；对服务器集群进行资源检测；将多模态均衡医学训练数据集输入至医学大模型，得到多模态医学诊断信息集；将多模态医学诊断信息集和多模态医学样本诊断信息集输入至多模态对抗公平去偏损失函数，得到模型损失值；对多模态均衡医学测试数据集进行模型去偏见处理后对药物推荐模型进行模型训练，以及控制送药机器人进行运输。该实施方式可以提高服务器集群的资源负载均衡、去偏见后医学数据的质量，提高模型的训练速度和精准控制机器人运送药物。