对急性冠脉综合征（ACS）患者的预后风险评估是ACS诊疗中非常重要的内容，但依然不够精准。人工智能的机器学习可以用于建立比传统统计学方法更精确和个体化的预后风险统计模型，近年来在医疗领域有了迅速进展。该文介绍利用机器学习构建预后模型的基本原理和方法，并对其在ACS预后评估中的临床应用现状进行综述。.