El descubrimiento de subgrupos (SD) es una técnica de minería de datos que nos permite obtener las propiedades de cada elemento dada una población particular; estas propiedades son de interés para un estudio específico, encontrando los subgrupos más importantes o significativos de la población. Además, cuanto mayor sea la población, más exitoso será el análisis y la creación de los subgrupos, ya que, sobre esta base, la posibilidad de encontrar características más inusuales entre los elementos de la población es mayor. El propósito principal de SD no es obtener una función predictiva, sino lograr un resultado que los usuarios puedan comprender e interpretar fácilmente, y al mismo tiempo proporcionar una descripción más completa y sugerente de los datos. En este documento, presentamos una aplicación de esta técnica en el campo médico para analizar las opiniones de los médicos sobre las tasas decrecientes de autopsias en hospitales mexicanos, utilizando cinco algoritmos de SD. Los resultados obtenidos son las reglas que permiten la comparación de opiniones médicas en tres hospitales.