En este trabajo se desarrolla una herramienta que permita al personal sanitario predecir de una manera rápida y sencilla tanto la probabilidad de muerte de un individuo como diagnósticos asociados que puede desarrollar durante su episodio asistencial. La contribución de este TFM es la inclusión de experiencias pasadas mediante el uso de tecnología MachineLearning junto con constantes de monitorización básicas en la predicción. A pesar de las numerosas contribuciones de la inteligencia artificial en los entornos médicos, en la actualidad los sistemas de predicción de mortalidad más utilizados en el entorno hospitalario son las escalas como el Apache II, pero éstas necesitan de muchas variables históricas del paciente y resultados de laboratorio que no siempre son accesibles. La herramienta desarrollada cuenta con un LogLoss de 0.438 para la predicción de muerte y de 4.0375 para la predicción de posibles diagnósticos asociados. Por lo tanto, tendrá una alta fiabilidad para la primera y servirá de orientación para la segunda.