本发明公开基于有限元和机器学习的脊柱近端交界角的手术优化方法，包括以下步骤：步骤s1：收集患者信息；步骤s2：对所述术前CT进行图像分割；步骤s3：从患者术前的全脊柱X光以及术后的全脊柱X光上分别测量得到患者的PJA角度α；步骤s4：计算患者在直立情况下最上端固定椎体头端的椎间盘术前术后所受到的压力F；步骤s5：进行静力分析；步骤s6：根据患者信息以及步骤s3中所得到的应力分布改变数据来建立机器学习模型g(·)；步骤s7：训练所述机器学习模型g(·)；步骤s8：得出术后PJA的最优解本发明结合有限元受力分析和机器学习高效模拟的优势，为患者提供一种自动化、个性化且精准的手术方案优化方法。