[en] Myocardial infarction(MI), also known as heart attack, is a deadly medical emergency where your heart muscle begins to die because it is not getting enough blood flow. This is usually caused by a blockage in the arteries that supply blood to your heart. If blood flow is not restored quickly, a heart attack can cause permanent heart damage and death. After a myocardial infarction it is possible that the patient has to face various complications. Most of the complications tend to occur within the first few weeks after having an heart attack. Myocardial infarcts cause three major problems: decreased contractility, electrical instability and tissue necrosis. Nowadays, having large clinical datasets avail‐ able and through machine learning algorithms implemented in Python, it is possible to predict this complications, so as to be able to intervene as soon as possible to protect the patient's health. The aim of this project is to train and test a model capable of predicting, with best accuracy as possible, the possible complications that may affect the patient's health. In this paper we use a clinical dataset from UCI machine learning repository. After a data analysis and data cleaning, several models were trained to compare the final results. The original dataset includes some missing data. Therefore variables and patients with more than 30% of missing data were removed(cleaning), and some clas‐ sification models were trained. The missed data of the remainded variables were estimated by using an interactive method(Imputation). Since the output classes are unbalanced, a novelty method of resampling was applied. Finally, all results are compared and analysed.

[es] El infarto de miocardio (IM), también conocido como ataque cardíaco, es una emergencia médica mortal en la que el músculo cardíaco comienza a morir porque no recibe suficiente flujo de sangre. Esto generalmente es causado por un bloqueo en las arterias que suministran sangre al corazón. Si el flujo de sangre no se restablece rápidamente, un ataque cardíaco puede causar daño cardíaco permanente y la muerte. Después de un infarto de miocardio es posible que el paciente tenga que enfrentarse a diversas complicaciones. La mayoría de las complicaciones tienden a ocurrir dentro de las primeras semanas después de sufrir un ataque al corazón. Los infartos de miocardio causan tres problemas principales: disminución de la contractilidad, inestabilidad eléctrica y necrosis tisular. Hoy en día, al disponer de grandes conjuntos de datos clínicos y mediante algoritmos de aprendizaje automático implementados en Python, es posible predecir estas complicaciones para poder inter‐ venir lo antes posible para proteger la salud del paciente. El objetivo de este proyecto es entrenar y probar un modelo capaz de predecir, con la mayor precisión posible, las posibles complicaciones que pueden afectar a la salud del paciente. En este documento, utilizamos un conjunto de datos clínicos del repositorio de aprendizaje automático de UCI. Después de un análisis y limpieza de datos, se en‐ trenaron varios modelos para comparar los resultados finales. El conjunto de datos original incluye algunos datos faltantes. Por lo tanto, se eliminaron (limpieza) variables y pacientes con más del 30% de datos faltantes y se entrenaron algunos modelos de clasificación. Los datos perdidos de las vari‐ ables restantes se estimaron utilizando un método interactivo (Imputación). Dado que las clases de salida están desequilibradas, se aplicó un método novedoso de remuestreo. Finalmente, todos los resultados son comparados y analizados.