Recientemente, la clasificación de minería de datos ha encontrado su notable asidero en el campo de la medicina. El aprendizaje automático es un campo emergente en la comprensión y el análisis de enormes cantidades de datos sanitarios. Esta investigación presenta el análisis del rendimiento de varias técnicas de clasificación en conjuntos de datos sanitarios mediante la herramienta de aprendizaje automático Weka. Aplicamos diferentes clasificadores en cuatro conjuntos de datos médicos para encontrar el mejor algoritmo de clasificación. Con los resultados obtenidos, se constata que el algoritmo J48 y el algoritmo Random Forest muestran los resultados más prometedores entre todos los algoritmos de clasificación.