La neumonía es considerada como una infección pulmonar causada por múltiples microorganismos (bacterias, virus u hongos), clasificada en dos tipos según se adquiera, que son; neumonía adquirida por la comunidad (extrahospitalaria), donde generalmente su fuente es una bacteria llamada neumococo y la neumonía hospitalaria (intrahospitalaria), donde su origen son los centros hospitalarios, con bacterias poco comunes en la comunidad. La neumonía se ha identificado como la infección intrahospitalaria más común, con una prevalencia de 26%, donde el 35% de los casos hacen referencia a neumonía asociada al ventilador. Neumonía intrahospitalaria puede ser mortal, debido a que los pacientes que la contraen ya se encuentran hospitalizados por lo que ya están enfermos y su sistema inmune no puede combatir los microbios. Esta infección ataca al sistema respiratorio del paciente, por lo que en la mayoría de los casos es necesario conectar al paciente a un ventilador mecánico o ingresarlo a la unidad de cuidados intensivos (UCI). Una vez el paciente se encuentra hospitalizado en UCI, su condición de salud es inestable y delicada por lo que es muy importante vigilarlo continuamente y evitar desenlaces mortales. Mediante este proyecto se pretende desarrollar un modelo que permita generar un pronóstico temprano de la gravedad de los pacientes diagnosticados con neumonía en UCI, ofreciendo una herramienta que le permita al personal asistencial agilizar los tratamientos en aquellos pacientes más críticos e incluso salvarles la vida. Para el diseño del modelo se utilizaron técnicas de inteligencia artificial basadas en la última generación de árboles de decisión (Light Gradient Boosting Machine), utilizando como base de conocimiento bases de datos anonimizadas de las UCI de una institución de salud norteamericana (MIMIC III) y potencial aplicación a un Hospital de tercer nivel de la ciudad de Medellín.