本发明公开一种抗后门攻击的智能早产儿视网膜病变分类预测方法，包括以下步骤：获取患儿电子病历文书数据，并对患儿电子病历文书进行预处理，得到样本数据；以带有诊断标签的样本数据作为输入，以及以早产儿视网膜病变类别作为输出，建立基于深度学习的分类预测模型；使用字符级别的触发器对分类预测模型注入权重后门攻击，形成被投毒模型，利用LoRA算法微调被投毒模型的权重，并根据被投毒模型输出的置信度识别中毒样本和干净样本，最后结合对抗训练进一步提升分类预测模型的抗攻击性。本发明的有益效果是：从数据层面和模型训练层面多维度的抵御后门攻击，保证分类预测模型的安全性。