El síndrome de Brugada es una enfermedad hereditaria caracterizada por un patrón electrocardiográfico característico, así como por un aumento del riesgo de sufrir arritmias cardíacas y muerte súbita. No existen actualmente indicadores objetivos que permitan determinar el riesgo individual, por lo que la elegibilidad para la implantación de desfibriladores automáticos implantables con el fin de prevenir eventos de muerte súbita genera todavía gran controversia. Dado que el electrocardiograma (ECG) proporciona información cardíaca de forma no invasiva, se presenta un algoritmo automático capaz de detectar parámetros electrocardiográficos relevantes en la enfermedad. De este modo, futuros estudios que incluyan grandes series de pacientes permitirán determinar el valor pronóstico de las diferentes variables detectadas. El algoritmo integra funciones disponibles previamente desarrolladas para la lectura y delineación de señales ECG y propone una expansión centrada en la detección de parámetros como la carga de latidos con patrón de Brugada, elevación del segmento ST, duración del segmento ST y de los intervalos PR, QRS y QTc, la variabilidad del ritmo cardíaco (VRC), la alternancia de la onda T o la carga de extrasístoles ventriculares, entre otros. El código se testeó en registros ECG continuos de 12 derivaciones y 24 horas de duración de dos pacientes con diferentes grados de severidad y un caso control, obteniendo tendencias relacionadas con la VRC y la carga de latidos con patrón de Brugada. Asimismo, se analizaron diferentes colocaciones de los electrodos con el objetivo de concluir la configuración más sensible para la detección del patrón característico.