Con el rápido desarrollo de la tecnología de la información, las tecnologías de salud digital se han vuelto cada vez más prevalentes en el campo de la atención médica. En este estudio, se combinaron técnicas de inteligencia empresarial (BI) con modelos de predicción basados en la investigación para aumentar la eficiencia y calidad de las prácticas de atención médica. Se utilizó un escenario de datos que involucraba a 200 adultos mayores con diversas mediciones, incluyendo creencias sobre la salud, apoyo social, autoeficacia y duración de la enfermedad, para establecer un modelo de predicción de adherencia a la medicación en un sistema de BI. Se utilizaron un modelo de regresión, un modelo de regresión logística, un modelo de árbol y un modelo de predicción basado en puntuaciones para predecir la adherencia a la medicación entre los adultos mayores. El modelo de predicción basado en BI desarrollado tiene funcionalidad de visualización, retroalimentación en tiempo real y actualización de datos. Estas características mejoraron la efectividad de los modelos de predicción en la práctica clínica. Los profesionales de la salud pueden incorporar el sistema propuesto en su práctica de atención para evaluaciones y gestión de la salud, y los pacientes pueden utilizar el sistema para autogestionarse. El sistema de atención basado en BI desarrollado también puede ser utilizado para lograr una comunicación efectiva y una toma de decisiones compartida entre los gerentes de atención y los pacientes. Se justifican más estudios empíricos que integren modelos de predicción en el sistema de BI propuesto para la evaluación, gestión y toma de decisiones en la práctica de atención médica.