На выборке из 125 лиц с нейроциркуляторной дистонией гипертензивного типа и 100 больных гипертонической болезнью I стадии обучено и протестировано более 240 реализованных на персональном компьютере искусственных нейронных сетей. Разделение на обучающую и тестовую выборки осуществлялось тремя разными способами. При использовании в качестве входных параметров пола, возраста, роста, веса тела, продолжительности физической нагрузки, причины прекращения пробы, величин артериального давления, частоты сердечных сокращений и удельного периферического сопротивления сосудов в состоянии относительного покоя и при дозированной субмаксимальной физической нагрузке на велоэргометре дифференциальная диагностика указанных состояний оказалась возможной со средней ошибкой порядка 20 - 29%. Показано, что экстраполяционная способность искусственных нейронных сетей в значительной степени зависит от репрезентативности обучающей выборки. При разработке основанных на нейросетевой технологии медицинских диагностических систем необходимо строить множество искусственных нейронных сетей с вероятностной оценкой результатов их тестирования.