[ca] La formació de coàguls a la sang deriva a un infart de miocardi i, generalment, es manifesta de forma inesperada. Aquests coàguls impedeixen la circulació normal de la sang cap al cor i, en conseqüència, les cèl·lules de la zona sense arribar moren, representant un dany irreversible al cor. Aquests pacients són ingressats en estat crític als centres hospitalaris, on la presa de decisions relatives al tractament que cal aplicar va directament relacionada amb les possibilitats de supervivència del pacient. Tenint en compte la quantitat d'analítiques que s'obtenen a l'ingrés, aquest treball té com a objectiu desenvolupar una eina basada en algoritmes de Machine Learning per donar suport a la presa de decisions al personal sanitari que aconsegueixi predir les complicacions derivades de l'infart de miocardi. L'estudi es realitza a partir d'una base de dades obtinguda per S.E. Golovenkin, A.N. Gorban, E.M.Mirkes, V.A. Shulman, D.A. Rossiev, P.A. Shesternya, S.Yu. Nikulina, Yu.V. Orlova, and M.G. Dorrer[1], on s'hi descriuen els paràmetres clínics més característics de 1700 pacients el primer dia d'entrada a l'UCI i un cop transcorregudes les primeres 24, 48 i 72 hores d'admissió a l'hospital. S'ha realitzat un estudi previ de cada una de les variables i, al tractar-se d'una base de dades amb molts valors faltants, ha sigut necessari dur a terme un reprocessament de les dades utilitzant la imputació. D'aquesta manera, ha sigut possible analitzar diferents models i tècniques de remostreig per aconseguir obtenir el millor model de predicció, el qual s'ha acabat evaluant i validant per tal de decidir si pot ser utilitzat per al personal mèdic. Els resultats han resultat ser prometedors atesa la complexitat de modelar la relació dels pacients davant de qualsevol patologia, tenint en compte la gran varietat de factors que influencien en el procés patològic de la malaltia. El bon funcionament d'aquesta eina suposa un gran impacte social ja que permet predir la gravetat d'un infart de miocardi considerant les característiques fenotípiques dels pacients.

[en] The formation of clots in the blood leads to a myocardial infarction and usually manifests itself unexpectedly. These clots prevent the normal circulation of blood to the heart and, consequently, the cells in the area without reaching it die, representing irreversible damage to the heart. These patients are admitted in critical condition to hospitals, where decision-making regarding the treatment to be applied is directly related to the patient's chances of survival. Taking into account the amount of analytics obtained on admission, this work aims to develop a tool based on Machine Learning algorithms to support decision-making for health personnel, being able to predict the complications derived from myocardial infarction. The study is carried out using a database collected by S.E. Golovenkin, A.N. Gorban, E.M.Mirkes, V.A. Shulman, D.A. Rossiev, P.A. Shesternya, S.Yu. Nikulina, Yu.V. Orlova, and M.G. Dorrer[1], where clinical characteristic parameters from 1700 patients are described on the first day of admission to the ICU and after the first 24, 48 and 72 hospital admission hours. A previous study of each of the variables has been performed and, as it is a database with many missing values, it has been necessary to reprocess the data using imputation. In this way, it has been possible to analyze different models and resampling techniques to obtain the best prediction model, which has been evaluated and validated to decide if it can be used for medical. The results are promising given the complexity of modeling the relationship of patients with any pathology due to the great variety of factors that influence the pathological process of the disease. The proper functioning of this tool has a great social impact since it allows predicting the severity of a myocardial infarction considering the phenotypic characteristics of the patients.