Quando um profissional da saúde realiza atendimento a um paciente, e o diagnóstico não está evidente, são solicitados exames complementares para a confirmação de hipóteses e tratamento. As informações fornecidas por esses procedimentos são armazenadas, gerando um grande volume de dados. Esta grande massa de dados possibilita aplicações de técnicas de machine learning (aprendizado de máquina). O aprendizado de máquina é um segmento da inteligência artificial onde os sistemas aprendem com dados, identificam padrões e tomam decisões com o mínimo de intervenção humana. O presente trabalho consiste no estudo de machine learning, compreensão de uma base de dados relacionada a área médica e em sequência a busca de padrões e tendências. Os dados que serão coletados são referentes a procedimentos médicos e materiais usados nos mesmos, juntamente com dados anônimos de pacientes e suas doenças pré-existentes, fornecidos pela maior rede de assistência médica do brasil, a Unimed. Com o resultado proveniente do estudo, será realizado o pré-processamento dos dados e avaliação dos algoritmos e técnicas que melhor se relacionam com os objetivos específicos para a busca de padrões e tendências. Por fim, será criada uma interface para a visualização dos resultados obtidos da aplicação e será apresentado um relatório para um especialista de domínio da área da saúde.