一种基于提示学习的组织病理图像多任务分类系统，它属于医学图像分析技术领域。本发明解决了现有多任务学习模型忽视了各任务间潜在的关联性，导致现有方法对组织病理图像多任务分类的性能差的问题。本发明通过为每个任务设计任务特定的提示，并引入任务相关性学习模块，能够显式地识别和利用各种任务之间的潜在关联性。此外，本发明在训练时对整个神经网络模型进行了全面微调，使各个任务之间相互促进，这一策略不仅显著提高了其相对于训练多个单任务模型的计算效率和性能，还增强了模型对多种不同任务的适应能力，提升了本发明方法在组织病理图像多任务分类上的性能。本发明可以应用于医学图像分析。