Para mejorar el rendimiento del tradicional Random Forest en conjuntos de datos de salud, tanto en términos de precisión como de velocidad de clasificación/regresión, a fin de producir una aplicación de salud inteligente efectiva y eficiente, denominada eGAP, explotaremos métodos de aprendizaje automático supervisado en clasificación y regresión.