El campo de la atención médica centrada en el paciente ha adoptado, en los últimos años, técnicas de aprendizaje automático y ciencia de datos para apoyar la toma de decisiones clínicas y mejorar los resultados de los pacientes. Realizamos una revisión de la literatura con el objetivo de resumir las metodologías existentes que aplican métodos de aprendizaje automático en conjuntos de datos de medidas de resultados informados por los pacientes para predecir resultados clínicos y apoyar la investigación y el desarrollo en el campo. Identificamos 15 artículos publicados en la última década que emplean métodos de aprendizaje automático en varias etapas de explotación de conjuntos de datos que consisten en medidas de resultados informados por los pacientes para predecir resultados clínicos, presentando investigaciones prometedoras y demostrando la utilidad de los datos de medidas de resultados informados por los pacientes para la investigación en desarrollo, el tratamiento personalizado y la medicina de precisión con la ayuda de sistemas de apoyo a la decisión basados en aprendizaje automático. Además, identificamos y discutimos las brechas y desafíos, como la inconsistencia en la presentación de los resultados en diferentes artículos, el uso de diferentes métricas de evaluación, aspectos legales del uso de los datos y la falta de disponibilidad de datos, entre otros, que pueden abordarse potencialmente en estudios futuros.