Investigación desarrolla modelo para predecir ingreso a UCI y duración de hospitalización

Ingenieria-y-ciencias | Publicado el 21 de abril de 2026

Investigación desarrolla modelo para predecir ingreso a UCI y duración de hospitalización
El investigador Jorge A. Acuña, junto a Maryam Jafaripakzad, Keith Dombrowski y José L. Zayas-Castro, publicó en la revista Digital Health el artículo “A sequential machine learning framework for ICU and hospital length of stay prediction from admission-time data”. 

El estudio propone un marco de aprendizaje automático secuencial para predecir la duración total de la hospitalización utilizando información disponible al momento del ingreso del paciente. El modelo incorpora como etapas intermedias la predicción del ingreso a la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) y la duración de la estadía en esta unidad. 

Según los resultados publicados, incorporar estas predicciones intermedias permitió mejorar el desempeño de la predicción de la duración total de la hospitalización respecto de modelos de una sola etapa. 

La investigación destaca que contar con información predictiva desde las primeras etapas de la hospitalización puede entregar antecedentes útiles para la planificación de recursos, la gestión del flujo de pacientes y la organización operacional de los hospitales.