心肌梗死（心梗）具有致死率高、突發性和隱蔽性強等特點，臨床上存在診斷不及時、誤診和漏診等問題。心電圖檢查是診斷心梗最簡單和快速的方法，開展基于心電圖的心梗智能輔助研究具有重要意義。本文首先介紹心梗的病理生理機制及其心電圖的特征性改變；在此基礎上，分別綜述了心電圖特征點提取與形態識別方法、基于機器學習和深度學習的心梗輔助診斷方法，并著重對比分析了不同方法所用模型、數據集和數據量、導聯數和輸入模式、模型評估方式和效果，最后從心梗數據增強、心電圖特征點提取、動態特征提取、模型泛化性與臨床可解釋性等方面歸納目前存在的問題并對發展趨勢進行展望，可望為心梗智能輔助診斷等相關領域的科研工作者提供參考。