El estudio está dictado por la necesidad de tomar decisiones razonables en la clasificación de observaciones, por ejemplo, en los problemas de predicción y diagnóstico médico. Hoy en día, como parte de la digitalización en la atención médica, la toma de decisiones por parte de un médico se lleva a cabo utilizando sistemas de información inteligentes. La introducción de tales sistemas contribuye a la implementación de políticas destinadas a garantizar un desarrollo sostenible en el sector salud. El documento discute el método de aprendizaje inductivo, que puede ser la base algorítmica de dichos sistemas. Para construir un clasificador compacto y de alta precisión para el método estudiado, es necesario obtener un conjunto de patrones informativos y crear un método para construir un clasificador con alta capacidad de generalización a partir de este conjunto de patrones. Se han desarrollado tres modelos de optimización para la construcción de patrones informativos, que se basan en diferentes conceptos. Además, se han desarrollado dos procedimientos algorítmicos que se utilizan para obtener un clasificador compacto y de alta precisión. Se llevaron a cabo estudios experimentales sobre los problemas de predicción y diagnóstico médico, con el objetivo de encontrar el mejor modelo de optimización para la construcción de patrones informativos y de demostrar la efectividad de los procedimientos algorítmicos desarrollados.