Los modelos de representación del conocimiento que buscan presentar datos de manera estructurada y comprensible han ganado popularidad como un enfoque de investigación en la búsqueda de lograr una inteligencia a nivel humano. Los humanos poseen la capacidad de entender, razonar e interpretar el conocimiento. Adquieren conocimiento a través de sus experiencias y lo utilizan para llevar a cabo diversas acciones en el mundo real. De manera similar, las máquinas también pueden realizar estas tareas, un proceso conocido como representación y razonamiento del conocimiento. En esta encuesta, presentamos un análisis exhaustivo de los modelos de representación del conocimiento y su papel crucial en la gestión de la información dentro del ámbito de la salud. Proporcionamos una visión general de varios modelos, incluidas ontologías, lógica de primer orden y sistemas basados en reglas. Clasificamos cuatro modelos de representación del conocimiento según su tipo, como gráficos, matemáticos y otros tipos. Comparamos estos modelos en función de cuatro criterios: heterogeneidad, interpretabilidad, escalabilidad y razonamiento, con el fin de determinar el modelo más adecuado que aborde los desafíos de la salud y logre un alto nivel de satisfacción.