近年来，大语言模型越来越多地被用于医疗健康领域，比如帮助医生快速分诊、给出诊断参考、推荐护理方案、制定健康教育内容，从而提升护理效率。但一个关键问题随之而来：这些模型靠大量历史医疗数据训练而成，而现实中，不同年龄、性别、地域、教育背景和收入水平的人群，在看病时常常面临不公平待遇——比如女性症状容易被忽视、老年人常被“贴标签”、低收入人群更难获得优质医疗服务。如果模型从这些带有偏见的数据中学习，就可能把偏见也学进去，进而影响它给出的护理建议是否公平、合理。目前，大家虽已意识到这个问题，但真正用实际数据验证模型是否存在这类偏见的研究还很少。因此，科学评估大语言模型在护理建议中是否隐含偏见，对确保它安全、公正地应用于临床、防止拉大健康差距，至关重要。本研究采用“先定量分析、再深入访谈”的混合方法，系统考察这一问题。