Цель исследования - изучение возможностей конвергенции различных методов анализа данных и синтеза базы данных для системы поддержки принятия решений (на примере исследования дыхательного). Разработаны и проанализированы на примере диагностики различных форм астматического бронхита возможности использования следующих методов (и их конвергенции) синтеза решающих правил для базы знаний системы поддержки принятия диагностических решений: спектрально-диапазонный анализ; анализ функциональной соорганизации спектра Фурье звукового сигнала аускультации легких; анализ биспектра регистрируемого сигнала; анализа специфичности графа связности информационных характеристик. В качестве примера рассмотрены решающие правила, построенные на выборках записей дыхательного шума взрослых людей «здоровые», легкая и средняя, тяжелая стадии астматического бронхита. На клиническом репрезентативном материале показано, что предлагаемые методы позволяют осуществлять структурно-параметрическую идентификацию решающих правил с приемлемой уверенностью (диагностическая эффективность полученных решающих правил составила 0,91±0,05). Это позволяет существенным образом уменьшить лечебно-профилактические затраты в дальнейшем. Результаты предлагается применять при разработке автоматизированных интеллектуальных систем поддержки принятия решений для превентивной диагностики деструктивных состояний (включая технологии индивидуальной телемедицины) и в учебном процессе повышения квалификации медицинских работников.