Las recomendaciones para priorizar la vacunación contra el COVID-19 se han centrado en los ancianos con mayor riesgo de enfermedad grave. Los modelos existentes para identificar a las personas de mayor riesgo carecen de la integración necesaria de factores de riesgo socio-demográficos y clínicos. Utilizando regresión logística multivariada y modelado de bosques aleatorios, desarrollamos un modelo predictivo de COVID-19 grave utilizando datos clínicos de reclamaciones de Medicare para 16 millones de beneficiarios de Medicare y datos socioeconómicos del Índice de Vulnerabilidad Social de los CDC. Luego se calcularon las probabilidades individuales predichas de hospitalización por COVID-19 para la estratificación del riesgo poblacional y la priorización y mapeo de vacunas. Los principales factores de riesgo de hospitalización por COVID-19 fueron la etnicidad no blanca, la enfermedad renal en etapa terminal, la edad avanzada, la hospitalización previa, la leucemia, la obesidad mórbida, la enfermedad renal crónica, el cáncer de pulmón, la enfermedad hepática crónica, la fibrosis pulmonar o la hipertensión pulmonar, y la quimioterapia. Sin embargo, factores de riesgo previamente reportados como la enfermedad pulmonar obstructiva crónica y la diabetes conferían un riesgo de hospitalización modesto. Entre todos los factores de vulnerabilidad social, residir en un código postal de bajos ingresos fue el único factor de riesgo que predecía de manera independiente la hospitalización. Este modelo de riesgo multifactorial y su panel de riesgo poblacional pueden ser utilizados para optimizar la asignación de vacunas contra el COVID-19 en la población de Medicare de mayor riesgo.