一种基于脑机接口和深度学习的术后急性疼痛预测系统及应用，包括：通过便携式脑电采集设备获取病人术前0‑3天的静息态脑电信号；对术前静息态脑电信号，通过滑动窗口进行数据分割，得到一系列的静息态脑电信号片段；利用预处理方法将一系列的静息态脑电信号片段对应转化为一系列的二维图像，用于后续分析；构建数据集，添加标签并划分训练集和测试集；构建基于深度学习的预测模型，确定模型结构及待优化模型参数，通过训练与测试得到能够对术后急性疼痛进行预测的基于深度学习的预测模型。本发明便携式脑电采集设备能够便捷高效地采集脑电信号；通过对病人术前静息态脑电信号的分析在对病人没有任何损伤的情况下预测术后疼痛类别。