[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.

[es] El Síndrome de Brugada es un trastorno genético descubierto recientemente, caracterizado por patrones anormales en el electrocardiograma y un aumento del riesgo de muerte súbita cardíaca. El pronóstico impredecible del BrS requiere un estudio más profundo, que es el enfoque del proyecto AI4BrS, una colaboración entre CREB e IDIBAPS. Esta tesis se centra en la clasificación de biomarcadores extraídos de los ECG de pacientes con BrS utilizando técnicas de machine learning. Estos biomarcadores fueron preprocesados, etiquetados y utilizados para entrenar clasificadores como bosques aleatorios, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte y XGBoost. Para abordar desafíos como el sobreajuste y el desequilibrio de clases, se emplearon técnicas de reducción de dimensionalidad como el Análisis de componentes principales y el Análisis discriminante lineal, junto con la eliminación de características clínicas. Los resultados indicaron que aplicar Análisis discriminante lineal a los biomarcadores, combinados con datos clínicos utilizando el clasificador de bosques aleatorios, produjo el mejor rendimiento. Sin embargo, es necesario realizar más trabajo, incluyendo el ajuste de hiperparámetros, la revisión de criterios de clasificación y la expansión de la base de datos de pacientes para mejorar la precisión y la generalización del modelo. Este estudio subraya el potencial del machine learning para mejorar el diagnóstico y la estratificación de riesgos del Síndrome de Brugada, proporcionando herramientas para la toma de decisiones clínicas. El enfoque interdisciplinario, que combina la medicina con métodos computacionales avanzados, resalta la importancia de esta investigación en el avance de los diagnósticos médicos y la mejora de los resultados para los pacientes.