Este estudio explora el potencial del aprendizaje automático para la predicción temprana del Síndrome Aórtico Agudo (SAA) mediante la integración y limpieza de extensos conjuntos de datos clínicos de 68 departamentos de emergencia en los Estados Unidos, que cubren los historiales médicos de casi 150,000 pacientes de 2021 a 2022. Utilizando diversas estrategias de división de datos y clasificadores, la investigación construye modelos predictivos y aborda las limitaciones del tamaño del conjunto de datos, logrando una precisión excepcional del 99.3% con el método de características Relief y el clasificador de bosque aleatorio, facilitando así investigaciones adicionales sobre el SAA y otras enfermedades cardiovasculares.