La experiencia del paciente no solicitado e inimitable y del médico compartida en comunidades de salud en línea (OHCs) contiene una riqueza de conocimiento no explotado. Med Help y eHealth son algunas de las comunidades de salud en línea que ofrecen nuevos conocimientos y soluciones para todos los problemas de salud. La diabetes mellitus (DM), los trastornos de la tiroides y la tuberculosis (TB) son enfermedades crónicas que aumentan rápidamente cada año. Como parte del proyecto descrito en este artículo, se recopilaron comentarios relacionados con las enfermedades de Med Help. Los comentarios contienen discusiones de pacientes y médicos en un formato no estructurado. La visión semántica de internet de las cosas (IoT) juega un papel vital en la organización de los datos recopilados. Procesamos los datos utilizando técnicas estándar de procesamiento de lenguaje natural y extraímos las características esenciales de las palabras utilizando la prueba de chi-cuadrado. Después de procesar los documentos, los agrupamos utilizando el algoritmo K-means++, que es un popular algoritmo de aprendizaje automático no supervisado basado en centroides e iterativo. Se utilizó un modelo probabilístico generativo (LDA) para identificar el tema esencial en cada grupo. Este tipo de marco permitirá a los pacientes y médicos identificar la similitud y la diferencia entre las diversas enfermedades y palabras clave importantes entre las enfermedades en forma de síntomas, pruebas médicas y hábitos.