La creciente prevalencia de enfermedades crónicas, impulsada por el envejecimiento de la población, patógenos emergentes y estilos de vida en evolución, requiere sistemas de salud más robustos que integren una prevención efectiva con intervenciones oportunas. La sepsis sigue siendo una de las condiciones más críticas y potencialmente mortales, asociada con una alta incidencia, mortalidad y morbilidad, y que frecuentemente progresa a disfunción multiorgánica y shock séptico. Por lo tanto, la identificación temprana es esencial para mejorar los resultados de los pacientes. En este trabajo, proponemos un marco de trabajo rápido y preciso basado en datos para la predicción temprana de sepsis. El marco comprende cuatro etapas: recolección de datos, preprocesamiento, preparación y clasificación. Se utilizan datos clínicos del mundo real de 1000 pacientes para la evaluación temprana del riesgo. El preprocesamiento de datos se centra en limpiar y extraer características clínicamente relevantes, seguido de pasos de preparación de datos que incluyen etiquetado, división del conjunto de datos, balanceo de clases y escalado de características. Luego se implementan múltiples modelos de aprendizaje automático y redes neuronales, con selección de parámetros optimizados para mejorar el rendimiento predictivo. Finalmente, un módulo de implementación permite a los profesionales de la salud aprovechar los modelos entrenados para la evaluación del estado del paciente en tiempo real, apoyando la toma de decisiones clínicas oportunas. Resultados experimentales extensos demuestran que el marco propuesto logra una discriminación rápida y precisa entre pacientes sépticos y no sépticos, superando los enfoques existentes de última generación.