本发明涉及计算机辅助医疗技术领域，具体为互动式康复训练辅助方法及系统，包括以下步骤，基于患者初步医疗记录和康复需求，采用深度学习算法和时间序列分析进行潜力评估，生成康复潜力分析结果。本发明中，通过自适应神经网络和模糊逻辑控制器的使用，使得康复计划更加灵活和精确，能够根据患者的具体情况调整，基于强化学习的训练调整算法确保训练计划的实时调整和优化，交叉模态融合技术的应用在康复训练中引入了多感官刺激，增强训练的有效性，动态系统理论和非线性预测技术的使用在数据分析方面提供了深入洞见，帮助制定更加针对性和有效的康复策略，微服务架构和API集成的技术集成，确保康复过程的灵活性、可扩展性和持续进步。