本发明公开了一种医学图像分类方法、系统和存储介质，可应用于图像分类技术领域。本发明方法包括：对序列图像分别进行分割后，构建分割得到的目标区域图像对应的目标区域三维图像；将目标区域三维图像输入到全卷积神经网络模型，得到图像疾病概率图；将图像疾病概率图输入到贝叶斯神经网络模型，得到医学图像对应的分类结果和不确定性；根据所有医学图像对应的分类结果和不确定性生成可信度与不确定性区间的拟合曲线；当拟合曲线满足预设要求，确定不确定性目标区间；确定医学图像对应的不确定性属于不确定性目标区间，将医学图像对应的分类结果作为目标分类结果。本发明能使当前分类算法给出的医学图像的分类结果更符合实际情况。