Los pacientes dentro del sistema de salud del Departamento de Asuntos de Veteranos de EE. UU. (VA) tienen la opción de recibir atención en instalaciones externas a la red del VA. Este trabajo presenta un método para identificar hospitalizaciones externas entre la población de pacientes del VA utilizando datos almacenados en los registros de pacientes. El proceso de extracción de esta información se complica por el hecho de que los indicadores de hospitalizaciones externas provienen de dos fuentes: datos estructurados bien definidos y texto no estructurado en forma libre. Aunque el procesamiento de lenguaje natural (NLP) que aprovecha los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) ha avanzado en capacidades para automatizar la extracción de información de texto libre, implementar estos sistemas sigue siendo complejo y costoso. Utilizar datos estructurados es de bajo costo, pero su utilidad debe determinarse para asignar recursos de manera óptima. Describimos un método para estimar la utilidad de usar datos estructurados y no estructurados y mostramos que si se cumplen ciertas condiciones, el nivel de esfuerzo para realizar esta estimación puede reducirse considerablemente. Para las hospitalizaciones externas en el VA, nuestro análisis mostró que el 44.4% de los casos identificados utilizando datos no estructurados no pudieron ser encontrados utilizando solo datos estructurados.