La dinámica de fluidos computacional (CFD) se emplea ampliamente para predecir las características hemodinámicas en modelos arteriales, aunque no es amigable para aplicaciones clínicas debido a la complejidad de las simulaciones numéricas. Como alternativa, este trabajo propuso un marco para estimar la hemodinámica en vasos basado en imágenes de angiografía utilizando algoritmos de aprendizaje automático (ML).