基于多模态医疗数据融合的大模型训练系统及方法

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于多模态医疗数据融合的大模型训练系统及方法，该方法包括：采集多模态医疗数据，对多模态医疗数据进行特征提取与预计算；对样本特征的信息区分价值评估与标签关联强度进行融合分析，得到样本数据的上下文适应性调节因子；对多模态医疗数据样本进行模态一致性分析与模态显著性分析，得到样本数据的信息价值深化调节因子；通过上下文适应性调节因子与信息价值深化调节因子对原始注意力分数进行优化调节，得到最终注意力分数；通过最终注意力分数进行多模态数据特征融合并进行模型训练，从而提升模型学习医疗知识的准确度，改善该训练系统所训练出的模型在目标任务上的最终性能。