En los últimos años, el fenómeno de las noticias falsas se ha convertido en un problema importante, especialmente durante la pandemia mundial de COVID-19, y también en un riesgo serio para la salud pública. Debido a la gran cantidad de información que producen las redes sociales como Facebook y Twitter, se está volviendo difícil verificar manualmente los contenidos producidos. Este estudio propone un sistema automático de detección de noticias falsas que apoya o refuta las afirmaciones dudosas mientras devuelve un conjunto de documentos de fuentes verificadas. El sistema está compuesto por múltiples módulos y utiliza diferentes técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural. Tales técnicas se utilizan para la selección de documentos relevantes, para encontrar entre ellos aquellos que son similares a la afirmación probada y sus posturas. El sistema propuesto se utilizará para verificar noticias médicas y, en particular, la confiabilidad de las publicaciones relacionadas con la pandemia de COVID-19, la vacuna y el tratamiento.