[ca] L'infart de miocardi és una greu patologia cardíaca caracteritzada per la falta de subministrament sanguini a una part del múscul cardíac, que provoca danys permanents al cor. Encara que el nombre de morts anuals a causa d'aquesta malaltia és molt elevat, s'ha observat una reducció en les últimes dècades gràcies a millores en la seva detecció. Actualment, els pacients són sotmesos a exàmens histològics i anàlisis de sang per al diagnòstic. Ocasionalment, és necessari l'ajuda d'imatges de ressonància magnètica per a l'avaluació de l'anatomia del teixit del múscul cardíac. No obstant això, de vegades hi ha discordança entre les dades clíniques, els resultats dels exàmens i les imatges, fet que pot dificultar el diagnòstic. En aquest context, l'ús de models d'intel·ligència artificial s'ha convertit en una eina important que facilita aquest procés laboriós i proporciona resultats més ràpids i precisos. Per això, en aquest projecte es planteja l'estudi de diferents mètodes aplicats a una base de dades pública del repte EMIDEC i la implementació d'un codi propi per trobar els models que ofereixin els millors resultats possibles en el diagnòstic d'infart de miocardi, sense necessitat d'utilitzar un programari complex. El codi de classificació proposat està desenvolupat en Python i es troba disponible a través de la plataforma GitHub. Aquest codi fa ús d'una xarxa neuronal convolucional (CNN) per a l'anàlisi de les imatges cardíaques i la classificació dels casos dels pacients que han patit o no infart de miocardi. S'ha aconseguit una puntuació F1 del 94,19% i una exactitud del 92,86%, resultats que indiquen un bon rendiment del model de classificació.

[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.