本发明提供一种基于深度学习的机械臂康复数据预测方法及系统，包括收集患者每次使用机械臂的若干康复数据，对若干康复数据进行处理得到康复数据集，并对康复数据集进行标准化处理；基于不同大小卷积核的若干残差卷积模块提取标准化康复数据集中的时空特征得到若干时空特征，并将若干时空特征进行特征融合得到多尺度特征；基于长短期记忆神经网络对多尺度特征进行预测，以捕捉多尺度特征与时间的依赖关系；基于注意力机制对多尺度特征以及多尺度特征与时间的依赖关系进行融合，以得到机械臂的最终输出数据。本发明能够针对性的得到患者使用机械臂进行康复时的机械臂数据，进而能够使得机械臂在对患者进行上肢康复的过程中更加有效。