El Conteo Sanguíneo Completo (CBC) realizado con analizadores hematológicos automatizados es una de las pruebas de laboratorio más frecuentemente solicitadas. Se utiliza como instrumento de primera línea para el control de la salud, el diagnóstico y el seguimiento de los pacientes, el hemograma influye así en la mayoría de las decisiones médicas. Si el análisis no se ajusta a lo esperado, el personal del laboratorio revisa manualmente un frottis sanguíneo, lo que requiere tiempo. Los criterios de revisión de los hemogramas se basan en directrices de consenso internacional y se adaptan localmente para tener en cuenta los recursos del laboratorio y las características de la población. En este trabajo, nuestro objetivo consiste en proporcionar una herramienta de apoyo a las decisiones del laboratorio clínico para identificar qué variables del hemograma están relacionadas con un mayor riesgo de frottis manual anormal y en qué valores umbral. Así, tratamos el ajuste de criterios como un problema de selección de características (feature selection). Proponemos una regresión logística aditiva penalizada por Lasso, sensible a costes (cost-sensitive), en combinación con un criterio de selección de estabilidad (stability selection), todo ello con el fin de tener en cuenta las peculiaridades de los datos y el contexto: desequilibrio importante de clases, categorización de predictores continuos, necesidad de obtener resultados estables e interpretables. Nuestra propuesta es competitiva en términos de predicción (en comparación con redes neuronales profundas) y en términos de selección de modelos (siempre y cuando haya suficientes datos en la vecindad de los verdaderos valores umbrales). El paquete R CBCtools está disponible públicamente. Este trabajo se hizo en colaboración con Hélène Touchais, Inria Bordeaux, y Marcela Henríquez Henríquez, BUPA Chile