本发明公开了一种基于人工智能的脑血管病动态预测模型构建方法及系统，其方法包括：对目标病人的检验结果项目值进行特征提取，获取特征提取结果，对所述特征提取结果中的多个第一特征进行特征变换，获取变换后的多个第二特征，根据脑血管病的多个预设特征以及每个预设特征的权重值构建危险因素模型，将所述多个第二特征代入所述危险因素模型中进行拟合，根据拟合结果构建预设Adam优化算法，预先构建脑血管病预测模型，利用所述预设Adam优化算法对所述脑血管病预测模型进行训练，获得训练后的脑血管病预测模型。可以针对病人常用的检查项目来进行精准的脑血管病评估，保证了评估结果的准确性和客观性。降低了成本，提高了用户的体验感。