Данное исследование было мотивировано необходимостью снижения времени поиска рекомендаций для лечения пациентов с заболеваниями органов дыхания за счет использования рекомендательной системы. Проблема состояла в ограниченности времени приема для врачей и сложности поиска справочной информации о бронхолегочных заболеваниях или клинических рекомендациях. Цель работы заключалась в разработке и реализации рекомендательной системы на основе инженерии знаний, способной упростить и ускорить поиск информации о лечении и профилактике данных заболеваний. Для достижения поставленной цели был проведен аналитический обзор в области бронхолегочных заболеваний, включающий классификацию, методы диагностики и лечения, анализ клинических рекомендаций. Также были рассмотрены различные подходы к рекомендательным системам в медицине. Для поиска и отбора медицинских рекомендаций была выбрана модель дистрибутивной семантики word2vec как наиболее рациональная. Был разработан алгоритм, который сочетал поиск совпадающих предложений по регулярным выражениям и модель поиска дистрибутивно-семантических связей word2vec. В результате исследования были выявлены ограничения в выборе решений для предобработки и генерации медицинских клинических рекомендаций, а также зависимость от иностранных программных продуктов. Был создан алгоритм, способный генерировать индивидуальные рекомендации для пациентов на основе анализа совпадающих предложений по регулярным выражениям. Также были разработаны архитектура и структура базы данных для хранения информации о пациентах, записях приема и диагнозах. Разработанная рекомендательная система с интегрированным алгоритмом дистрибутивной семантики word2vec значительно сокращает время, затрачиваемое врачами на поиск справочной информации и может быть полезной для специалистов медицинской отрасли. Работа имеет практическую ценность и может служить основой для дальнейших исследований и развития автоматизированных систем в медицине.