[ca] Les malalties cardiovasculars són la principal causa de mort a nivell mundial. Donada la seva importància en la salut pública, es fa necessari comprendre els factors de risc que contribueixen al desenvolupament d'aquestes malalties i com prevenir-les i tractar-les de manera efectiva. Aquest treball va tenir com a objectiu desenvolupar un model predictiu de malalties cardiovasculars utilitzant tècniques d'aprenentatge automàtic i un conjunt de dades de factors de risc recopilats pels Centres per al Control i la Prevenció de Malalties (CDC) dels Estats Units. Així mateix, es buscava identificar els factors de risc més significatius associats a aquestes malalties. Es van aplicar diverses tècniques de mostreig per abordar el desequilibri de classes i es van entrenar múltiples algoritmes. El model Light GBoost amb SMOTEENN, entrenat en un conjunt de dades amb 29 variables i 353.968 registres, va demostrar el millor rendiment, amb un recall de 0,8450 i un AUC-ROC de 0,8139. Es van identificar com a factors de risc clau l'edat avançada, el sexe masculí, els baixos nivells socioeconòmics (ingressos i educació) i dormir poc. Els resultats destaquen la importància de considerar factors socioeconòmics i d'estil de vida, a més dels factors tradicionals, en l'avaluació del risc cardiovascular. Tot i que es reconeixen limitacions com la naturalesa autoreportada de les dades i l'absència d'algunes variables clíniques, aquest treball contribueix al desenvolupament d'eines de predicció més precises, i emfatitza la necessitat d'abordar els determinants socials en les polítiques de prevenció de malalties cardiovasculars.

[es] Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte a nivel mundial. Dada su importancia en la salud pública, se hace necesario comprender los factores de riesgo que contribuyen al desarrollo de estas enfermedades y cómo prevenirlas y tratarlas de manera efectiva. Este trabajo tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo de enfermedades cardiovasculares utilizando técnicas de aprendizaje automático y un conjunto de datos de factores de riesgo recopilados por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos. Asimismo, se buscaba identificar los factores de riesgo más significativos asociados a estas enfermedades. Se aplicaron diversas técnicas de muestreo para abordar el desequilibrio de clases y se entrenaron múltiples algoritmos. El modelo Light GBoost con SMOTEENN, entrenado en un conjunto de datos con 29 variables y 353,968 registros, demostró el mejor rendimiento, con un recall de 0.8450 y un AUC-ROC de 0.8139. Se identificaron como factores de riesgo clave la edad avanzada, el sexo masculino, los bajos niveles socioeconómicos (ingresos y educación) y dormir poco. Los resultados destacan la importancia de considerar factores socioeconómicos y de estilo de vida, además de los factores tradicionales, en la evaluación del riesgo cardiovascular. Si bien se reconocen limitaciones como la naturaleza autorreportada de los datos y la ausencia de algunas variables clínicas, este trabajo contribuye al desarrollo de herramientas de predicción más precisas, y enfatiza la necesidad de abordar los determinantes sociales en las políticas de prevención de enfermedades cardiovasculares.