人工智能 (AI) 是指通常与人类智能相关的机器执行的任务。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子类型；它指的是计算机无需直接编程即可从数据中得出结论（即学习）的能力。ML 以传统统计方法为基础，由于其改善疾病预测和患者护理的潜力，引起了医疗流行病学的极大兴趣。本综述概述了医疗流行病学中的 ML，并提供了用于支持医院护理四个阶段的医疗决策的 ML 工具的实例：分诊、诊断、治疗和出院。示例包括协助急诊科分诊的模型构建工作、预测感染性休克发作前的时间、检测社区获得性肺炎以及对 COVID-19 处置风险级别进行分类。电子健康记录 (EHR) 数据可用性和质量的提高以及计算能力的提高为 ML 提供了提高患者安全性、提高临床管理效率和降低医疗成本的机会。