[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.

[es] El infarto de miocardio (IM), también conocido como ataque cardíaco, es una emergencia médica mortal en la que el músculo cardíaco comienza a morir porque no recibe suficiente flujo de sangre. Esto generalmente es causado por un bloqueo en las arterias que suministran sangre al corazón. Si el flujo de sangre no se restablece rápidamente, un ataque cardíaco puede causar daño cardíaco permanente y la muerte. Después de un infarto de miocardio es posible que el paciente tenga que enfrentarse a diversas complicaciones. La mayoría de las complicaciones tienden a ocurrir dentro de las primeras semanas después de sufrir un ataque al corazón. Los infartos de miocardio causan tres problemas principales: disminución de la contractilidad, inestabilidad eléctrica y necrosis tisular. Hoy en día, al disponer de grandes conjuntos de datos clínicos y mediante algoritmos de aprendizaje automático implementados en Python, es posible predecir estas complicaciones para poder inter‐ venir lo antes posible para proteger la salud del paciente. El objetivo de este proyecto es entrenar y probar un modelo capaz de predecir, con la mayor precisión posible, las posibles complicaciones que pueden afectar a la salud del paciente. En este documento, utilizamos un conjunto de datos clínicos del repositorio de aprendizaje automático de UCI. Después de un análisis y limpieza de datos, se en‐ trenaron varios modelos para comparar los resultados finales. El conjunto de datos original incluye algunos datos faltantes. Por lo tanto, se eliminaron (limpieza) variables y pacientes con más del 30% de datos faltantes y se entrenaron algunos modelos de clasificación. Los datos perdidos de las vari‐ ables restantes se estimaron utilizando un método interactivo (Imputación). Dado que las clases de salida están desequilibradas, se aplicó un método novedoso de remuestreo. Finalmente, todos los resultados son comparados y analizados.