Predicción de readmisiones hospitalarias
PythonPandasXGBoostSHAP
Problema
Modelo para estimar riesgo de reingreso a 30 días usando EHR y antecedentes clínicos.
Solución
Pipelines con scikit-learn/XGBoost, manejo de desbalance y validación temporal.
Resultado
Priorización de seguimiento postalta y reducción de reingresos evitables.
Lecciones
Iteraciones, riesgos y aprendizajes clave.
Próximos pasos
Extensiones y roadmap sugerido.