[en] Brugada Syndrome is a recently discovered genetic disorder characterized by abnormal electrocardiogram patterns and an increased risk of sudden cardiac death. The unpredictable prognosis of BrS requires further study, which is the focus of the AI4BrS project—a collaboration between CREB and IDIBAPS. This thesis focuses on classifying biomarkers extracted from BrS patients' ECGs using machine learning techniques. These biomarkers were pre-processed, labelled, and used to train classifiers such as random forest, decision tree, support vector machine, and XGBoost. To address challenges such as overfitting and class imbalance, dimensionality reduction techniques like Principal Component Analysis and Linear Discriminant Analysis were employed, along with the removal of clinical features. The results indicated that applying LDA on biomarkers combined with clinical data using the RF classifier yielded the best performance. However, further work is necessary, including adjusting hyperparameters, revising classification criteria, and expanding the patient database to improve the model's accuracy and generalization. This study underscores the potential of machine learning in enhancing the diagnosis and risk stratification of Brugada Syndrome, providing valuable tools for clinical decision-making. The interdisciplinary approach, combining medicine with advanced computational methods, highlights the significance of this research in advancing medical diagnostics and improving patient outcomes.

[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.