Un grupo relativamente pequeño de pacientes con afecciones crónicas representa una cantidad desproporcionada de los costos de los hospitales. Un estudio intentó determinar si un algoritmo (en este caso, la regresión multivariante logística) basado en datos de rutina de pacientes hospitalizados podría utilizarse para identificar a los pacientes que tienen más probabilidades de ser readmitidos (Howell, Coory, Martin y Duckett, 2009). El modelo sólo “actuó moderadamente”. Plagado de falsos negativos, el sistema negó en exceso los beneficios de muchos pacientes que deberían recibirlos (ibíd.). Los investigadores llegaron a la conclusión de que un algoritmo estadístico nunca debe servir como medio unilateral para identificar a los pacientes de riesgo. Sin embargo, el modelo podría ser útil para identificar a los pacientes que podrían utilizar una inspección clínica más cercana.
