El modelo de cura mixta ha sido ampliamente utilizado en medicina, salud pública y bioinformática. El modelo tradicional de cura mixta tiene limitaciones en flexibilidad del modelo y manejo de datos estructurados complejos y grandes. En los últimos años, se han desarrollado algunos métodos nuevos mejorados. A través de una revisión de literatura y estudios numéricos, este artículo discute las ventajas y desventajas de las progresiones de los modelos de cura mixta que incorporan técnicas de aprendizaje automático como SVM para mejoras en el modelo. Los algoritmos de aprendizaje automático tienen ventajas en flexibilidad del modelo y computación. Cuando se combinan con modelos de cura mixta, pueden mejorar efectivamente el rendimiento de los modelos de cura mixta, distinguir entre individuos susceptibles y no susceptibles, y predecir con precisión los factores influyentes y su magnitud de incidencia y latencia.