心脏组织工程（CTE）有望应对心血管疾病所带来的临床挑战，这是全球死亡率的主要原因。人类诱导的多能干细胞（HIPSC）是心脏再生疗法的关键，提供了免疫同相的高密度细胞来源。然而，HIPSC衍生的心肌细胞（HIPSC-CMS）表现出重要的功能性降低，这些功能尚未得到充分了解，从而阻碍了其临床部署。我们认为，机器学习（ML）可以通过强大的数学模型和预测来改善这些细胞的表型和功能来克服这些挑战。本评论论文探讨了ML在推进CTE中的变革性作用，并在相关的ML算法上提出了底漆。我们关注ML最近如何解决CTE中的六个关键挑战：细胞分化，形态，钙处理和细胞细胞耦合，收缩和组织组装。纸质调查了常见的ML模型，从基于树的和概率到神经网络和深度学习，说明了它们的应用，以更好地了解HIPSC-CM行为。在确认与整合ML相关的挑战时，例如有限的生物医学数据集，学习数据的计算成本以及模型的可解释性和可靠性，我们研究了改进的建议，并强调了更广泛和多样化的数据集，这些数据集将更广泛，更多样化的数据集包含时间和成像，并通过合成生成生成模型增强。通过将ML与数学模型和现有专家知识相结合，我们预见了一项富有成果的合作，将创新的数据驱动模型与生物物理知识模型结合在一起，有效地缩小了CTE内的差距。