本发明公开了基于人工智能的甲黑线良恶性预测系统，通过获取多个不同甲黑线患者的甲黑线医学影像、病史资料以及对应的良恶性诊断结果构建训练集；构建基于多模态深度神经网络的预测组件，采用训练集训练所述预测组件；获取目标患者的甲黑线医学影像、病史资料，并将目标患者的甲黑线医学影像、病史资料输入到所述预测组件中，从而得到目标患者准确的甲黑线良恶性预测结果。相比现有技术，本发明中的预测组件同时将临床图片、皮肤镜图像以及病史数据作为输入项，由统一的、具有较好专业性的人工智能来提供最终的决策，更具科学性和合理性。