Цель исследования – развитие методов синтеза мультимодальных классификаторов для оценки риска кардиореспираторных заболеваний с учетом коморбидности.Методы. Разработан метод синтеза классификатора риска внебольничной пневмонии с учетом коморбидности. Метод отличается вводом дополнительного фактора риска, представленного двухконтурной нелинейной моделью реальных факторов риска, с последующим синтезом слабых классификаторов на ее основе. Метод позволяет построить мультимодальный классификатор риска внебольничной пневмонии, который учитывает взаимное влияние коморбидных заболеваний на суммарный риск. Для построения слабых классификаторов предложено использовать полносвязную нейронную сеть Хопфилда, отличающуюся многосвязной структурой и двумя задержками на один такт, управляемыми парафазным генератором (с противофазными выходами), обеспечивающими запись в регистры задержек рисков с выходов нейронной сети Хопфилда со сдвигами на один такт. Для обучения слабых классификаторов с нейронной сетью Хопфилда разработан алгоритм, позволяющий обеспечить заданные показатели точности классификации и заданные показатели устойчивости нейронной сети.Результаты. В ходе экспериментальных исследований мультимодального классификатора риска внебольничной пневмонии с четырьмя сегментами факторов риска было установлено, что при использовании всех сегментов факторов риска все используемые показатели качества классификации риска внебольничной пневмонии превышают величину 0,8 по всем группам наблюдения. Показатели качества классификации риска артериальной гипертензии как сопутствующего заболевания превышают показатели качества шкалы SCORE в одних и тех же контрольных группах в среднем на 11%.Заключение. Использование метода синтеза слабого классификатора медицинского риска с учетом коморбидности в мультимодальном классификаторе риска кардиореспираторных заболеваний открывает новые возможности для доступной и объективной диагностики заболеваний системы дыхания и сердечно-сосудистых заболеваний, расширяя возможности интеллектуальных систем поддержки принятия клинических решений как при терапии, так и при реабилитации.