突发性聋由于其病因及发病不明确，目前国内外仍没有统一的治疗方案。临床上面对不同的突发性聋患者也无法直接预估出患者预后的有效率和制定出最适合患者的治疗方案。随着大数据及计算机信息时代的发展，机器学习(machine learning, ML)为代表的人工智能应用可帮助实现患者教育及医患共同决策从一个抽象的概念转化为具体的可操作形式，从而评估疾病预后有效率及制定疾病的治疗方案。研究综述ML预测模型建立的全过程及在突聋中的应用，旨在为临床医务人员提供突聋疗效评估及方案制定的相关参考信息，更好地实现医患共同决策及提高突聋的疗效。