| Summary: | Disminuir el error médico y mejorar los procesos de salud es prioridad de todo el personal sanitario. En este contexto surgen los "Sistemas Clínicos de Soporte para la Toma de Decisiones" (CDSS), los cuales son un componente fundamental en la informatización de la capa clínica. Con la evolución de las tecnologías gran cantidad de datos han podido ser estudiados y clasificados a partir de la minería de datos. Una de las principales ventajas de la utilización de esta, en los CDSS, ha sido su capacidad de generar nuevos conocimientos. Con este fin se propone, mediante la combinación de dos modelos matemáticos, cómo se puede contribuir al diagnóstico<br />de enfermedades usando técnicas de minería de datos. Para mostrar los modelos utilizados se tomó como caso de estudio la hipertensión arterial. El desarrollo de la investigación se rige por la metodología más utilizada actualmente en los procesos de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos: CRISP-DM 1.0, y se apoya en la herramienta de libre distribución WEKA 3.6.2, de gran prestigio entre las utilizadas para el modelado de minería de datos. Como resultados se obtuvieron<br />diversos patrones de comportamiento con relación a los factores de riesgo a sufrir hipertensión mediante técnicas de minería de datos.<br />Palabras clave: CRISP-DM, hipertensión arterial, KDD, minería de datos, diagnóstico clínico, WEKA.
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