Frente ao crescente problema de resistência antimicrobiana, em específico nas unidades de tratamento intensivo onde os pacientes apresentam alta exposição a antimicrobianos e é um local com elevada prevalência de microrganismos resistentes, surge a necessidade de ferramentas para auxiliar a prescrição antimicrobiana, visando promover uma prescrição mais adequada e reduzir o consumo excessivo de antimicrobianos. A fase mais crítica é quando os resultados de teste de resistência ainda não estão disponíveis e o médico realiza a prescrição de forma empírica. Assim, este estudo propõe um modelo de recomendação de terapia antimicrobiana empírica em unidades de tratamento intensivo, desenvolvido a partir de uma base de dados multicêntrica, composta por dados clínicos e de microbiologia de 24 hospitais brasileiros. Ademais, é proposto um protocolo metodológico para o desenvolvimento e a validação de modelos preditivos clínicos multinomiais. O protocolo consiste em um framework sequencial que integra critérios de suficiência amostral, etapas de desenvolvimento e validação, e métricas de estabilidade e de calibração. O framework é aplicado na construção do modelo de regressão logística multinomial do estudo. Os resultados obtidos em cada um dos estágios do framework demonstraram que o conjunto de dados disponível inicialmente ainda não é suficiente para atender os critérios de estabilidade e de precisão. Avaliando as métricas de desempenho dos sub-modelos, foi observada heterogeneidade entre os 5 clusters de hospitais. A análise de razão de chance das variáveis preditoras categóricas sugerem um efeito conjunto, em vez de relações individuais marcantes, enquanto que as variáveis contínuas modeladas por splines indicaram relações não lineares, com predominância da categoria Nenhum para as variáveis de densidade de isolados resistentes e maior probabilidade da categoria Levofloxacino e Amicacina em tempos prolongados de estadia hospitalar.