Прогрессирующий или ускоренный атеросклероз сопровождается неблагоприятными клиническими исходами. Изучение и понимание этого процесса, создание персонифицированного метода оценки риска и прогноза данного заболевания необходимы для оптимизации подходов к лечению и профилактике.Цель исследования: сравнить два подхода к созданию прогнозной модели риска прогрессирующего атеросклероза: метод нелинейной регрессионной модели логистического типа и метод свободной кроссплатформенной системы визуального программирования Orange.Материал и методы. В ретроспективное когортное исследование были включены 202 пациента с подтвержденной ишемической болезнью сердца (ИБС): 147 мужчин и 55 женщин. Средний возраст пациентов составил 53,3 ± 7,16 лет. В первую группу вошли пациенты, перенесшие инфаркт миокарда или нестабильную стенокардию, экстренное артериальное стентирование, инсульт, тромбоз периферических артерий, критическую ишемию и ампутацию нижней конечности в течение 2 лет до включения в исследование. Пациенты в группе сравнения не имели этих событий. Прогнозные модели влияния различных исследуемых параметров на вероятность быстрого прогрессирования атеросклероза строились с помощью факторного и корреляционного анализа и свободной кроссплатформенной системы визуального программирования Orange.Результаты. Предложенные авторские подходы оценки риска прогрессирующего атеросклероза обладают хорошей прогностической точностью: (Кчув.= 94,1; Кспец.= 97,0; Кточ. = 95,5) для регрессионной модели и 0,950 (95,0%) для модели машинного обучения. Однако построение регрессионной модели – более сложная процедура по сравнению со вторым подходом, где выбор информативных показателей для модели прогноза делается системой Orange. Тем не менее, изложенные два подхода могут успешно дополнять друг друга, позволяя строить более точные прогнозные модели риска.Заключение. Предложенные авторские подходы оценки риска прогрессирующего атеросклероза обладают хорошей прогностической точностью.