Este trabajo tuvo como objetivo el desarrollo de un módulo del sistema que se encarga de analizar las encuestas sobre la disminución de autopsias en hospitales mexicanos, ya que se requería estudiar los datos recolectados de dichas encuestas, la importancia de este módulo radica en una mejor visualización de los datos para distinguir las diferencias en las opiniones médicas de los hospitales. Por lo tanto, se planteó como solución un nuevo módulo del sistema que utiliza técnicas de SDRD (Supervised Descriptive Rule Discovery, Descubrimiento Supervisado de Reglas Descriptivas), específicamente, el Descubrimiento de subgrupos, para conocer las razones por las que no se realizan autopsias en otros hospitales, y a su vez determinar si son las mismas que en el H.R.R.B. (Hospital Regional de Río Blanco). Las tecnologías utilizadas para este desarrollo con base en la metodología UWE (UML Web Engineering, Ingeniería Web UML) fueron el lenguaje de programación Java, el IDE NetBeans y el SGBD (Sistema Gestor de Bases de Datos) PostgreSQL. Se usó el marco de trabajo JSF (JavaServer Faces), la metodología de minería de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases, Descubrimiento de conocimiento en bases de datos) y finalmente la herramienta de minería de datos VIKAMINE. Dicho módulo permitió obtener reglas sin interpretar, y a su vez reglas interpretadas a un lenguaje natural para comparar las opiniones médicas de tres hospitales mexicanos, también con ayuda de una sección de visualización hace que la elección de las reglas con valor significativo sea mucho más rápida y visual.