En el año 2020, se registraron millones de fallecimientos según la OMS. En el ámbito oncológico, los tratamientos paliativos desempeñan un papel fundamental al mejorar la calidad de vida de pacientes en fases avanzadas de la enfermedad, abordando sus aspectos físicos, psicológicos, sociales y espirituales. En este contexto, se busca establecer una conexión entre la calidad de vida y las necesidades particulares de estos pacientes, con el objetivo de brindarles una atención integral. Este estudio empleó diversos enfoques de machine learning mediante el lenguaje de programación R para predecir las necesidades en cuatro dominios: psicológico, físico, cuidado y atención, y salud e información. A través de un modelo de regresión logística ajustado, se identificaron las variables significativas en cada dominio, y los modelos de machine learning demostraron una capacidad aceptable para clasificar, logrando una exactitud del 65%-70%. La aplicación constante de encuestas especializadas para evaluar las necesidades y la calidad de vida de estos pacientes ofrece información valiosa para mejorar la atención. Además, el desarrollo de los modelos proporciona una predicción que se acerca a las necesidades diarias que enfrentan.