Одна из основных проблем современного здравоохранения – отсутствие доказательных и эффективных инструментов прогнозирования потребности в медицинской помощи. Исторически эта потребность определялась от достигнутого уровня и возможностей финансирования. При этом не учитывались особенности и структура заболеваемости и обращаемости пациентов с различными нозологиями. Развитие информационных технологий не позволило решить эту проблему до настоящего времени, поскольку умозрительные математические модели не учитывали всю сложность системы общественного здоровья и представленные модели не соответствовали требованиям, предъявляемым к экспертной поддержке управленческих решений в здравоохранении, а модели, основанные на принципах «нейросетей», и некоторые другие не имеют доказанной результативности и не соответствуют критерию «прозрачности» в соответствии с положениями Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ). Представленная работа впервые позволяет смоделировать детализированный прогноз потребности в медицинской помощи для госпитализированных больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями (болезни, характеризующиеся повышенным артериальным давлением, цереброваскулярные расстройства, ишемические болезни сердца) на основании доступных демографических данных и измеряемых факторов риска (пол, возраст). Используемый математический аппарат и все процедуры прозрачны, а в основе расчётов лежат данные реальной клинической практики и общедоступные демографические данные, что делает прогноз приемлемым для регуляторных органов здравоохранения. Полученные зависимости между факторами риска и потребностью в медицинской помощи могут служить эталоном для проверки перспективных математических методов анализа и прогнозирования (искусственный интеллект, самообучающиеся системы и пр.) в охране здоровья