Luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng các kỹ thuật học máy nhằm hỗ trợ chẩn đoán bệnh lao, một trong những bệnh truyền nhiễm nguy hiểm có tỷ lệ tử vong cao. Nghiên cứu đề xuất xây dựng mô hình phân loại dựa trên các đặc trưng lâm sàng và cận lâm sàng của bệnh nhân, kết hợp với các thuật toán học máy phổ biến như Random Forest, Support Vector Machine và Neural Network. Dữ liệu được thu thập từ hồ sơ bệnh án và các cơ sở y tế, sau đó được tiền xử lý, lựa chọn đặc trưng và huấn luyện mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt độ chính xác cao, giúp rút ngắn thời gian chẩn đoán và giảm thiểu sai sót so với phương pháp truyền thống. Luận văn góp phần nâng cao hiệu quả trong công tác sàng lọc và phát hiện sớm bệnh lao, đặc biệt tại các khu vực có nguồn lực y tế hạn chế.