Los campos de texto en los registros médicos electrónicos (EMR) contienen información sobre factores importantes que influyen en los resultados de salud; sin embargo, se utilizan poco en la toma de decisiones clínicas debido a su naturaleza no estructurada. Analizamos 6497 casos quirúrgicos de pacientes hospitalizados con 719,308 notas de texto libre del EMR del Hospital Infantil Le Bonheur. Utilizamos un enfoque de minería de texto en las notas preoperatorias para obtener un puntaje de riesgo basado en texto para predecir la muerte dentro de los 30 días posteriores a la cirugía. Además, evaluamos el rendimiento de un modelo híbrido que incluía el puntaje de riesgo basado en texto junto con datos estructurados relacionados con factores de riesgo clínico. La estadística C de un modelo de regresión logística con validación cruzada de cinco pliegues mejoró significativamente de 0.76 a 0.92 cuando se incluyeron los puntajes de riesgo basados en texto además de los datos estructurados. Concluimos que las notas de texto libre preoperatorias en el EMR incluyen información significativa que puede predecir resultados adversos en cirugía.