Predicción de sentencias judiciales

La predicción de sentencias judiciales es un enfoque de aprendizaje automático que pronostica decisiones judiciales y resultados de litigios basándose en las características del caso, los precedentes legales y las características judiciales. Pionera por Daniel Katz y colegas en 2017 con su célebre modelo de predicción de la Corte Suprema de EE. UU., este método aplica aprendizaje supervisado a grandes conjuntos de datos de decisiones judiciales digitalizadas para identificar patrones en cómo los jueces deciden los casos. La predicción de sentencias judiciales se ha expandido desde entonces a tribunales de apelación, tribunales de primera instancia y tribunales internacionales, permitiendo a los profesionales del derecho anticipar los resultados de los casos y tomar decisiones estratégicas de litigio.