[en] Myocardial infarction is a severe cardiac condition characterized by insufficient blood supply to a part of the heart muscle, resulting in permanent damage. Despite the high number of annual deaths attributed to this disease, advancements in detection have led to a decline in mortality rates over the past decades. Currently, diagnosis of myocardial infarction involves histological examinations and blood tests. In some cases, magnetic resonance imaging is employed to assess the cardiac muscle tissue. However, discrepancies between clinical data, test results and imaging can complicate accurate diagnosis. To address this challenge, the integration of artificial intelligence models has become a valuable tool that facilitates this work process and provides faster and more precise outcomes. Therefore, this project aims to explore various methodologies applied to the public EMIDEC challenge database and the implementation of a customized code to find the models that yield optimal results for diagnosing myocardial infarction, without relying on complex software. The classification code provided is implemented in Python and can be accessed on the GitHub platform. This code uses a convolutional neural network (CNN) to analyze cardiac images and classify patient cases on whether they have experienced myocardial infarction or not. The model achieved an F1-score of 94.19% and an accuracy of 92.86%, indicating its excellent performance in accurately classifying cases.

[es] El infarto de miocardio es una grave patología cardíaca caracterizada por la falta de suministro sanguíneo a una parte del músculo cardíaco, que provoca daños permanentes en el corazón. Aunque el número de muertes anuales debidas a esta enfermedad es muy elevado, se ha observado una reducción en las últimas décadas gracias a su detección. Actualmente, los pacientes son sometidos a exámenes histológicos y análisis de sangre para el diagnóstico. Ocasionalmente, es necesaria la ayuda de imágenes de resonancia magnética para la evaluación de la anatomía del tejido del músculo cardíaco. No obstante, de vez en cuando hay discordancia entre los datos clínicos, los resultados de los exámenes y las imágenes, lo que puede dificultar el diagnóstico. En este contexto, el uso de modelos de inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta importante que facilita este proceso laborioso y proporciona resultados más rápidos y precisos. Por ello, en este proyecto se plantea el estudio de diferentes métodos aplicados a una base de datos pública del reto EMIDEC y la implementación de un código propio para encontrar los modelos que ofrezcan los mejores resultados posibles en el diagnóstico de infarto de miocardio, sin necesidad de utilizar un programa complejo. El código de clasificación propuesto está desarrollado en Python y se encuentra disponible a través de la plataforma GitHub. Este código emplea una red neuronal artificial (CNN) para el análisis de las imágenes cardíacas y la clasificación de los casos de los pacientes que han sufrido o no infarto de miocardio. Se ha logrado una puntuación F1 del 94,19% y una exactitud del 92,86%, resultados que indican un buen rendimiento del modelo de clasificación.