Antecedentes: Se han propuesto varios métodos para estimar la complejidad en series temporales fisiológicas observadas en diferentes escalas de tiempo, con un enfoque particular en series de variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC). En este marco, si bien varios cuantificadores de complejidad definidos en el dominio multiescala ya han sido investigados, la efectividad de una entropía Kolmogorov-Sinai (K-S) multiescala aún no ha sido evaluada para la caracterización de la dinámica cardíaca. Métodos: Se investiga el uso del contenido de información algorítmica, que se estima a través de un algoritmo de compresión efectivo, para cuantificar la entropía K-S basada en particiones multiescala en series experimentales de VFC disponibles públicamente recopiladas de sujetos jóvenes y ancianos sometidos a una tarea de elicitation visual (Fantasia). Además, se han analizado series de VFC disponibles públicamente recopiladas de sujetos sanos, así como de pacientes con fibrilación auricular e insuficiencia cardíaca congestiva en condiciones no estructuradas. Resultados: Las personas mayores están asociadas con una menor complejidad de VFC y una dinámica cardiovascular más predecible, con una entropía K-S basada en particiones significativamente más baja que los adultos jóvenes. Las principales diferencias entre estos grupos ocurren en particiones mayores a seis. En caso de una cardinalidad de partición mayor a 5, los pacientes con insuficiencia cardíaca congestiva muestran una predictibilidad mínima, mientras que la fibrilación auricular muestra una mayor variabilidad, y por lo tanto complejidad, que en realidad se reduce mediante el procedimiento de granulado grueso en el tiempo. Conclusiones: La entropía K-S basada en particiones multiescala propuesta es una herramienta viable para investigar la dinámica cardiovascular compleja en diferentes estados fisiopatológicos.