Los pulmones son el centro del control de la respiración y se aseguran de que cada célula del cuerpo reciba oxígeno. Al mismo tiempo, filtran el aire para evitar la entrada de sustancias inútiles y gérmenes en el cuerpo. El cuerpo humano tiene mecanismos de defensa especialmente diseñados que protegen a los pulmones. Sin embargo, no son suficientes para eliminar completamente el riesgo de diversas enfermedades que afectan a los pulmones. Las infecciones, la inflamación o incluso complicaciones más serias, como el crecimiento de un tumor canceroso, pueden afectar a los pulmones. En este trabajo, utilizamos métodos de aprendizaje automático (ML) para construir modelos eficientes para identificar a individuos de alto riesgo de padecer cáncer de pulmón y, así, realizar intervenciones tempranas para evitar complicaciones a largo plazo. La sugerencia de este artículo es el Bosque de Rotación que logra un alto rendimiento y es evaluado por métricas conocidas, como precisión, recall, F-Measure, exactitud y área bajo la curva (AUC). Más específicamente, la evaluación de los experimentos mostró que el modelo propuesto prevaleció con un AUC del 99.3%, F-Measure, precisión, recall y exactitud del 97.1%.