[ca] L'infart de miocardi (IM), també conegut com a atac de cor, és una emergència mèdica mortal on el múscul del cor comença a morir perquè no està rebent prou flux sanguini. Això sol ser causat per un bloqueig a les artèries que subministren sang al cor. Si el flux sanguini no es restableix ràpidament, un atac cardíac pot causar danys cardíacs permanents i la mort. Després d'un infart de miocardi és possible que el pacient hagi d'enfrontar‐se a diverses complicacions. La majoria de les complicacions solen produir‐se durant les primeres setmanes després de tenir un atac de cor. Els infarts de miocardi causen tres grans problemes: disminució de la contractilitat, inestabilitat elèctrica i necrosi tisular. Actualment, disposant de grans conjunts de dades clíniques i mitjançant algorismes d'aprenentatge automàtic implementats a Python, és possible predir aquestes complicacions, per poder intervenir el més aviat possible per protegir la salut del pacient. L'objectiu d'aquest projecte és entrenar i provar un model capaç de predir, amb la màxima precisió possible, les possibles complicacions que poden afectar la salut del pacient. En aquest article, utilitzem un conjunt de dades clíniques del dipòsit d'aprenentatge automàtic de la UCI. Després d'una anàlisi de dades i una neteja de dades, es van entrenar diversos models per comparar els resultats finals. El conjunt de dades original inclou algunes dades que falten. Per tant, es van eliminar variables i pacients amb més del 30% de dades que falten (neteja) i es van entrenar alguns models de classificació. Les dades perdudes de les variables restants es van estimar mitjançant un mètode interactiu (Imputació). Atès que les classes de sortida estan desequilibrades, s'ha aplicat un nou mètode de remuestreig. Finalment, es comparen i s'analitzen tots els resultats.

[en] Myocardial infarction(MI), also known as heart attack, is a deadly medical emergency where your heart muscle begins to die because it is not getting enough blood flow. This is usually caused by a blockage in the arteries that supply blood to your heart. If blood flow is not restored quickly, a heart attack can cause permanent heart damage and death. After a myocardial infarction it is possible that the patient has to face various complications. Most of the complications tend to occur within the first few weeks after having an heart attack. Myocardial infarcts cause three major problems: decreased contractility, electrical instability and tissue necrosis. Nowadays, having large clinical datasets avail‐ able and through machine learning algorithms implemented in Python, it is possible to predict this complications, so as to be able to intervene as soon as possible to protect the patient's health. The aim of this project is to train and test a model capable of predicting, with best accuracy as possible, the possible complications that may affect the patient's health. In this paper we use a clinical dataset from UCI machine learning repository. After a data analysis and data cleaning, several models were trained to compare the final results. The original dataset includes some missing data. Therefore variables and patients with more than 30% of missing data were removed(cleaning), and some clas‐ sification models were trained. The missed data of the remainded variables were estimated by using an interactive method(Imputation). Since the output classes are unbalanced, a novelty method of resampling was applied. Finally, all results are compared and analysed.