本研究提出了一种新的跨语言去偏见方法CLARA，旨在改善中低收入国家眼科问答任务中大语言模型的表现，减少语言间偏见，促进公平医疗应用，解决过度转诊和等待时间长等问题。

本文介绍了一种新型框架sEHR-CE，利用预训练语言模型集成异构临床数据，以提高疾病表型预测的准确性。同时，研究探讨了社会卫生决定因素（SDOH）对患者健康的影响，并提出智能路由系统和增强知识图谱，以解决SDoH在医疗中的集成不足问题，促进公平医疗推荐。