[ca] Els infarts aguts de miocardi són una de les principals causes de mortalitat dels països desenvolupats. Són molts els factors de risc que poden desencadenar en un infart que tenen a veure amb l'estil de vida que portem avui en dia. Una de les causes més complexes és l'estrès, degut a que pot produir-se en situacions molt diferents i no és una variable que pugui mesurar-se fàcilment. Per aquesta raó, hi ha nombrosos estudis que intenten trobar relació entre diferents situacions que produeixen estrès (com podria ser un esdeveniment esportiu important o un desastre natural) i un augment en el risc de patir un infart. En aquest projecte, s'han explorat correlacions entre els infarts de miocardi i diferents índexs de la borsa, considerant que, una gran variació en ells podria causar una situació d'estrès en una persona i això, sumat a altres factors de risc, podria acabar desencadenant en un infart. En concret, aquest estudi es realitza amb dades diàries d'infarts aguts de miocardi amb elevació del segment ST (segment que pot ser observat en el electrocardiograma que indica el temps que passa entre que es contrau el ventricle i es relaxa) produïts en Catalunya entre 2010 i 2016. A més, aprofitant les dades disponibles i les múltiples tècniques d'aprenentatge automàtic que tenim a la nostra disposició, s'ha implementat un sistema de predicció d'infarts a partir d'aquestes variables de la borsa. A la vegada, s'ha fet una comparació entre diverses tècniques per a veure quina funciona millor amb aquests dades. Els resultats conclouen que, tot i que les dades disponibles no mostrin una gran correlació, s'ha obtingut un bon sistema de predicció d'infarts a partir de variables de la borsa.

[en] Acute myocardial infarction is one of the main causes of mortality in developed countries. There are many risk factors that can trigger a heart attack that have to do with our lifestyle today. One of the most complicated causes is stress, due to the fact that it can be produced in quite different situations and it isn't a variable that can be easily measured. For that reason, there are many studies that try to find the relationship between different situations that produce stress (such as an important sporting event or a natural disaster) and an increase in the risk of suffering a heart attack. In this project, correlations between myocardial infarction and different stock market indices have been explored, taking into account that, a great fluctuation in them could cause a stress situation in a person and that, with other risk factors, could end up triggering in a heart attack. In particular, that study is carried out with daily data of ST-elevation myocardial infarction (segment that can be observed in the electrocardiogram that indicates time between when the ventricle contracts and relaxes) produced in Catalonia between 2010 and 2016. Moreover, taking advantage of the available data and the multiple machine learning techniques that we have at our disposal, a system for predicting infarction from these stock market variables has been implemented. At the same time, a comparison between several techniques has been made in order to see which works best with these data. The results conclude that, despite the fact that the available data doesn't show a high correlation, a good infarct prediction system from stock market variables has been obtained.