Antecedentes: Predecir la duración de la hospitalización de los pacientes con COVID-19 es crucial para optimizar la asignación de recursos y la gestión de pacientes. La radiómica, combinada con el aprendizaje automático (ML), ofrece un enfoque prometedor al extraer características cuantitativas de imágenes de TC. El objetivo del presente estudio es utilizar y adaptar arquitecturas de aprendizaje automático (ML), explotando la información radiómica de TC y analizar la capacidad de los algoritmos para predecir la hospitalización en el momento de la admisión del paciente.