La fibrosis pulmonar idiopática (FPI) es una enfermedad crónica, progresiva y limitante. Consiste en una mala cicatrización del tejido pulmonar luego de que este sufre algún tipo de daño. De los 200 tipos de fibrosis pulmonar existentes la FPI es la más común y recibe este nombre porque las causas de la aparición del padecimiento se desconocen. En el presente proyecto de tesis de posgrado se propone el desarrollo de un método basado en técnicas de aprendizaje profundo: redes neuronales convolucionales en 3D, con el propósito de predecir el daño pulmonar como consecuencia de la fibrosis idiopática en pulmones. Dicho método consiste en la predicción de los valores de capacidad vital forzada siguientes a partir de una primera imagen de tomografía axial computarizada de tórax, un valor inicial de capacidad vital forzada e información adicional como edad, sexo y el estado del fumador, es decir, si durante el estudio el paciente era un fumador activo, ex fumador nunca había fumado.