Algoritmo capaz de gerar um modelo de aprendizado de máquina a partir dos dados de informações demográficas, diagnósticos, valores laboratoriais e sinais de alta frequência coletados de equipamentos de UTI. Permite identificar a probabilidade de um paciente em UTI vir a óbito e as causas para tanto a partir dos dados coletados durante a primeira hora de estada na UTI. A tecnologia também permite identificar a probabilidade do paciente necessitar dos recursos intensivos (profissionais, transfusão de sangue, desfibrilador, respirador, etc.) durante a sua estada na UTI.