Послеродовое кровотечение (ПРК) остается значительным фактором материнской смертности и заболеваемости во всем мире. Смертельные исходы, связанные с ПРК, можно потенциально предотвратить путем эффективного прогнозирования и профилактики. Методы профилактики ПРК разработаны, регламентированы клиническими рекомендациями и нашли широкое применение в большинстве стран мира. Однако на сегодняшний день не существует эффективной системы для выявления пациенток с высоким риском ПРК, которым необходимы более строгие и научно обоснованные превентивные меры. Цель. Разработать и оценить информативность компьютерной программы (КП) прогнозирования риска рефрактерных ПРК, основанную на оценке анамнестических, клинических и лабораторных показателей. Материалы и методы. Обработка данных и построение моделей проводились с использованием Python 3.12 и библиотек pandas, shap, xgboost, sklearn и mlxtend. На отобранных признаках обучены ансамблевые модели экстремального градиентного бустинга (XGBoost). С помощью метода SHAP оценен вклад каждого признака в предсказательную способность моделей, визуализированный на столбчатых диаграммах и графиках типа «рой пчел». Тестирование разработанных моделей проведено на независимой выборке из 556 женщин (дизайн исследования − сплошное поперечное одномоментное исследование). Результаты. В результате проведенного исследования с использованием имеющихся баз данных из 178 параметров были отобраны 9 клинико-анамнестических (возраст пациентки, возраст менархе, паритет родов, рубец на матке, экстренное кесарево сечение, один параклинический (локализация плаценты по передней стенке матки по данным ультразвукового исследования) и четыре лабораторных (уровни HB, Ht, АЧТВ, фибриногена) параметров. которые были положены в основу двух автоматизированных моделей КП для ЭВМ «Прогнозирования риска послеродовых кровотечений». В модели, основанной на оценке клинико-анамнестических параметров, наиболее значимыми были наличие рубца на матке и локализация плаценты по передней стенке матки. В модели, основанной на оценке клинико-лабораторных параметров, наибольшее значение имели уровни Hb и Ht. Заключение. Разработаны две достаточно информативные модели программы «Прогнозирование риска рефрактерного послеродового кровотечения», основанные на оценке клинико-анамнестических (AUC – 0,69) и клинико-лабораторных данных (AUC – 0,74), применение которых может способствовать корректной стратификации пациенток в группу высокого риска ПРК с целью более дифференцированного подхода к проведению профилактических мероприятий.