Данная работа посвящена решению задачи прогнозирования летального исхода после инфаркта миокарда на основе большого количества факторов, полученных при опросе и обследовании пациентов. Прогноз пациентов, переносящих инфаркт, неодинаков и зависит от множества факторов. Выявление важнейших из них, достоверно влияющих на летальный исход, является одной из важнейших задач кардиологии. Для решения данной задачи классификации были последовательно применены различные алгоритмы машинного обучения. Такие методы как градиентный бустинг, случайный лес и другие применялись к имеющейся базе данных о пациентах, перенёсших инфаркт миокарда. Также был проведён отбор наиболее информативных признаков, чтобы врач мог получить прогноз, используя лишь несколько признаков.