[ca] El Síndrome de Brugada és un trastorn genètic descobert recentment, caracteritzat per patrons anormals en l'electrocardiograma i un augment del risc de mort sobtada cardíaca. El pronòstic imprevisible del BrS requereix un estudi més profund, que és l'enfocament del projecte AI4BrS, una col·laboració entre CREB i IDIBAPS. Aquesta tesi se centra en la classificació de biomarcadors extrets dels ECG de pacients amb BrS utilitzant tècniques de machine learning. Aquests biomarcadors van ser preprocessats, etiquetats i utilitzats per entrenar classificadors com boscos aleatoris, arbres de decisió, màquines de vectors de suport i XGBoost. Per abordar desafiaments com el sobreajustament i el desequilibri de classes, es van emprar tècniques de reducció de dimensionalitat com l'Anàlisi de components principals i l'Anàlisi discriminant lineal, juntament amb l'eliminació de característiques clíniques. Els resultats van indicar que aplicar l'Anàlisi discriminant lineal als biomarcadors, combinats amb dades clíniques utilitzant el classificador de boscos aleatoris, va produir el millor rendiment. No obstant això, és necessari realitzar més treball, incloent l'ajust d'hiperparàmetres, la revisió de criteris de classificació i l'expansió de la base de dades de pacients per millorar la precisió i la generalització del model. Aquest estudi subratlla el potencial del machine learning per millorar el diagnòstic i l'estratificació de riscos de la Síndrome de Brugada, proporcionant eines per a la presa de decisions clíniques. L'enfocament interdisciplinari, que combina medicina amb mètodes computacionals avançats, ressalta la importància d'aquesta investigació en l'avanç dels diagnòstics mèdics i la millora dels resultats per als pacients.

[en] Brugada Syndrome is a recently discovered genetic disorder characterized by abnormal electrocardiogram patterns and an increased risk of sudden cardiac death. The unpredictable prognosis of BrS requires further study, which is the focus of the AI4BrS project—a collaboration between CREB and IDIBAPS. This thesis focuses on classifying biomarkers extracted from BrS patients' ECGs using machine learning techniques. These biomarkers were pre-processed, labelled, and used to train classifiers such as random forest, decision tree, support vector machine, and XGBoost. To address challenges such as overfitting and class imbalance, dimensionality reduction techniques like Principal Component Analysis and Linear Discriminant Analysis were employed, along with the removal of clinical features. The results indicated that applying LDA on biomarkers combined with clinical data using the RF classifier yielded the best performance. However, further work is necessary, including adjusting hyperparameters, revising classification criteria, and expanding the patient database to improve the model's accuracy and generalization. This study underscores the potential of machine learning in enhancing the diagnosis and risk stratification of Brugada Syndrome, providing valuable tools for clinical decision-making. The interdisciplinary approach, combining medicine with advanced computational methods, highlights the significance of this research in advancing medical diagnostics and improving patient outcomes.