La epidemia de COVID-19 ha resaltado la importancia de la sanitización y el acceso higiénico al agua limpia para reducir los casos de mortalidad y morbilidad a nivel mundial. La diarrea es una de las enfermedades prevalentes transmitidas por el agua contaminada en muchos países de bajos ingresos con condiciones de vida similares. Según las últimas estadísticas de la Organización Mundial de la Salud (OMS), la diarrea se encuentra entre las cinco principales causas de muerte a nivel mundial en naciones de bajos ingresos. La afección afecta a personas de todas las edades debido a la falta de agua adecuada para el uso diario. En este estudio, se empleó un modelo de aprendizaje automático de conjunto de apilamiento en comparación con modelos tradicionales para extraer conocimiento clínico para comprender mejor las características de los pacientes; la prevalencia de enfermedades; las condiciones higiénicas; la calidad del agua utilizada para cocinar, bañarse y productos de tocador; los productos químicos utilizados; los medicamentos de los terapeutas; y los síntomas que se reflejan en los datos del estudio de campo. Los resultados revelaron que el modelo de conjunto proporciona una mayor precisión con un 98.90% en las fases de entrenamiento y pruebas cuando se experimentó contra los modelos J48, Naïve Bayes, SVM, NN, PART, Random Forest y Regresión Logística utilizados con frecuencia. Gestionar los resultados de esta investigación en las primeras etapas podría ayudar a las personas en países de bajos ingresos a tener un mejor estilo de vida, menos infecciones y minimizar las costosas visitas hospitalarias.