本发明提供一种基于机器学习模型的实时超声图像解译系统及方法，涉及超声检查技术领域，包括：获取多种训练超声图像，并且对各训练超声图像进行标注并且对标注进行验证后得到标注后训练超声图像，随后构建包含生成器和判别器的对抗网络模型，将各标注后训练超声图像作为对抗网络模型的输入，将标注后训练超声图像关联的标注作为对抗网络模型的输出，对生成器和判别器进行交替训练得到实时解译模型；对患者进行超声检查得到待解译超声图像；将待解译超声图像输入实时解译模型中得到关联有标注的解译超声图像。有益效果是适应于医疗资源匮乏的偏远地区，并且对超声检查得到的待解译超声图像实时解译能够快速、准确地提供超声图像解译。