Машиналық оқыту (МО) әдістері жасанды интеллекттің негізгі құралы болып табылады, оны пайдалану үлкен деректерді өңдеу мен талдауды автоматтандыруға, осы негізде жасырын немесе айқын емес заңдылықтарды анықтауға және жаңа білімді алуға мүмкіндік береді. Шолуда жүректің ишемиялық ауруының клиникалық ағымын диагностикалау және болжау үшін МО әдістерін қолдану бойынша ғылыми әдебиеттерге талдау берілген. Анықтамалық деректер қоры туралы ақпарат берілген, оларды пайдалану үлгілерді әзірлеуге және оларды валидациялауға мүмкіндік береді. Диагностикалық және болжамдық алгоритмдерді әзірлеуге арналған жеке ML әдістерінің (LogisticRegression, RandomForestClassifier, DecisionTreeClassifier, KneighborsClassifier, GradientBoostingClassifier) артықшылықтары мен кемшіліктері көрсетілген. Ең перспективалы МО әдістеріне көп қабатты жасанды нейрондық желілерді қолдану арқылы жүзеге асырылатын терең оқыту жатады.  МО әдістеріне негізделген үлгілерді жетілдіру және оларды клиникалық тәжірибеге енгізу медициналық шешімдер қабылдауды қолдауға, емдеу тиімділігін арттыруға және денсаулық сақтау шығындарын оңтайландыруға көмектеседі деп болжануда.