Білок – основний будівельний матеріал організму, норма якого має бути на постійному контролі для недопущення його дефіциту. Одним із найдоступніших і найпоширеніших досліджень рівня білків є біохімічний аналіз крові, що дозволяє обчислити загальну кількість білків, а також окремих його фракцій. Однак для отримання достовірних результатів аналізу необхідно дотримуватися деяких обов'язкових правил, крім того, на результати аналізу можуть суттєво впливати ліки, що приймаються пацієнтом. Для випадків, коли немає можливості провести стандартний білковий аналіз або не вдається забезпечити обмеження та виконання обов'язкових умов, пропонується технологія інтелектуального розпізнавання рівня білкового балансу. Мета дослідження – синтез нейромережевої моделі розпізнавання рівня білкового балансу досліджуваного суб'єкта на основі утримання знань з репрезентативної вибірки прикладів з бази історій хвороб, пов'язаних з дефіцитом білкових фрагментів. Завдання знаходження функціональної залежності білкового балансу від значень симптомів вирішено застосуванням технології примусового навчання нейромереж та реалізовано моделями з різною архітектурою як завдання розпізнавання образів. Практична значимість результатів – можливість отримання додаткового незалежного каналу аналізу білкового балансу без необхідності використання традиційного методу біохімічного аналізу крові з його обмеженнями та протипоказаннями. Синтезований ансамбль моделей, алгоритмічний та програмний інструментарій дозволяють розширити застосування та знизити вимоги до обмежень, що мають місце при традиційних методах аналізу.