En el proceso de diagnóstico médico se busca identificar el estado de salud de un paciente. Sin embargo, la complejidad fisiológica del ser humano genera una amplia gama de condiciones difíciles de establecer por el personal médico en pacientes patológicos. En las unidades de cuidado intensivo, donde habitualmente se utiliza la ventilación asistida, se presenta un alto grado de incertidumbre a la hora de identificar el momento adecuado de retirar el ventilador mecánico. Teniendo en cuenta esta problemática, presentamos el diseño y evaluación de una herramienta basada en inferencia bayesiana que brinda información al médico sobre la viabilidad de tener una extubación exitosa. Para su diseño y validación se utilizó una base de datos con señales de flujo respiratorio compuesta por 98 pacientes exitosamente extubados, y 38 que fracasaron. Las señales fueron caracterizadas inicialmente con un grupo de series temporales, y posteriormente, el patrón respiratorio en los dos grupos de estudio fue analizado con técnicas estadísticas y de modelado autorregresivo. De este último proceso se derivo un grupo de variables con las cuales se diseñó un clasificador tipo Naive Bayes. Los resultados fueron medidos en función de la exactitud, sensibilidad y especificidad del clasificador, logrando un 78% en la primera medida y un 75% y 74% en las dos segundas.