[ca] L'infart de miocardi és una de les causes principals de la mort d'homes i dones arreu del món. Es dona lloc quan les artèries coronàries s'estrenyen, a causa d'un coàgul de sang i l'aterosclerosis, llavors s'obstrueix totalment el pas de la sang al llarg de l'artèria amb la subsegüent manca de reg i mort d'una zona del cor. Aproximadament un 30 % dels pacients que pateixen un infart moren abans d'arribar a l'hospital, mentre que la mortalitat dins de l'hospital és menor, tot i que també és elevada. Un dels aspectes més importants quan un pacient ingressa amb una IM és la decisió direc‐ ta sobre quin tractament és necessari realitzar‐li, ja que té un efecte directe en les probabilitats de supervivència del pacient. Aquest projecte utilitzarà una base de dades disponible sobre pacients amb diagnòstic d'infart de miocardi, la qual ja ha estat imputada i equilibrada anteriorment per a diagnosticar la mortalitat als pacients. L'objectiu final serà emprar aquestes dades imputades y balancejada, a les quals se'ls aplicaran el model d'aprenentatge automàtic escollit, per així poder estudiar, analitzar i interpretar el comportament de les variables utilitzades dins del model i relacionar la predicció amb les compli‐ cacions de l'infart de miocardi. Aquesta tesi es pot considerar com el tancament a l'estudi de la predicció del IM, ja que en tre‐ balls anteriors [2] i [3] va ser estudiada la millor tècnica d'imputació i de balanceig per a aquestes dades, les quals es troben detallades posteriorment. A més a més, es realitza una interpretació de les variables més importants per a la predicció del IM. L'estudi de les variables 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 es descriuen els paràmetres clínics més característics de 1700 pacients du‐ rant el primer dia d'entrada a l'UCI, i un cop transcorregudes les primeres 24, 48 i 72 hores d'admissió a l'hospital. Un resultat precís i correcte d'aquest estudi serà molt crucial, ja que permetrà ajudar els metges a poder predir un IM en un pacient una vegada s'hagi dut a terme l'estudi previ a l'entrada a la unitat de cures intensives.

[es] El infarto de miocardio es una de las principales causas de la muerte de hombres y mujeres en todo el mundo. Éste ocurre cuando las arterias coronarias se estrechan, debido a un coágulo de san‐ gre, la aterosclerosis, la cual obstruye totalmente el paso de sangre a lo largo de la arteria con la subsiguiente falta de riego y muerte de una zona del corazón. Aproximadamente un 30 % de los pa‐ cientes con infarto fallece antes de llegar al hospital, mientras que la mortalidad dentro del hospital es menor, pero también elevada. Uno de los aspectos más importantes cuando un paciente ingresa con un infarto de miocardio es la decisión directa sobre qué tratamiento realizar, ya que va relacio‐ nado con la probabilidad de supervivencia del paciente. Este proyecto utilizará una base de datos disponibles sobre pacientes con diagnóstico de Infarto de miocardio, la cual ya ha sido imputada y equilibrada anteriormente. El objetivo final será em‐ plear estos datos imputados y balanceados a los que se le aplicarán el mejor modelo clasificador de aprendizaje automático, para así estudiar, analizar e interpretar el comportamiento de las variables utilizadas dentro del modelo de predicción y relacionar la predicción con las complicaciones del in‐ farto de miocardio. Esta tesis se puede considerar como el cierre al estudio de la predicción del IM ("Infarto de mio‐ cardio"), puesto que en trabajos anteriores [2] y [3] se estudió la mejor técnica de imputación y de balanceado para estos datos, los cuales se detallarán más adelante, y en esta además se realiza el estudio del mejor modelo de predicción y la interpretación de las variables más importantes para la predicción del IM. El estudio de las variables se realizará a partir de una base de datos obtenida por S.E. Golo‐ venkin, 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], donde se describen los parámetros clínicos más característicos de 1700 pacientes, durante el primer día de entrada en la UCI y una vez transcurridas las primeras 24, 48 y 72 horas de admisión en el hospital. Un resultado preciso y concreto de este estudio será muy importante ya que podrá ayudar a los médicos a poder predecir un IM en un paciente una vez hayan hecho el estudio previo de entrada a la unidad de cuidados intensivos.