本实施例提供一种模型的训练方法和装置、计算机设备、存储介质，属于人工智能技术领域。包括：获取多个问诊样本数据，以及对应的处方样本数据；通过预训练模型对患者样本数据和对话样本数据进行预测处理，得到处方预测数据；根据多个药物预测数据计算第一损失值；根据多个药物样本数据构建药物共现矩阵，并计算第二损失值；根据第一损失值和第二损失值对预训练模型进行训练，得到处方推荐模型。本实施例通过处方样本数据构建药物共现矩阵，并根据药物共现矩阵添加药物共现损失的方式，不仅考虑到多个药物之间的相关性，还避免了处方推荐模型中，随着药物数量增加而导致分类器随之增加的问题，从而提高模型的训练效率。