La enfermedad vascular cerebral (EVC) es una de las principales causas de discapacidad y muerte a nivel mundial. La detección temprana es crítica para mejorar el pronóstico, y la resonancia magnética (RM) se ha consolidado como herramienta diagnóstica clave gracias a su alta resolución espacial y temporal. Sin embargo, su utilidad se ve limitada por la baja adherencia a las visitas de seguimiento por parte de los pacientes. En este contexto, el aprendizaje automático (machine learning, ML) surge como una tecnología prometedora para automatizar la interpretación de datos de RM y facilitar el diagnóstico precoz.