本发明提出了一种智能化的辅助诊断方法和系统,目的是解决问诊需求量大的问题,提高诊断效率和准确性。包括获取患者信息模块、训练数据采集模块,数据格式化模块、智能诊断模型生成模块、智能诊断模型修正模块和诊疗结果输出模块。所述训练数据采集模块通过计算机网络接收不同来源的数据,将数据合并为一个大型、特征全面的数据集。所述智能诊断模型生成模块在配模型特征时,使用临床先验知识或通过决策树等机器学习技术对特征重要性进行优先排序,根据重要程度对不同特征赋予相应的权重；所述智能诊断模型修正模块利用反馈到数据库的新数据重新学习特征的权重,训练模型,从而提高智能诊断模型的准确度。