Кластерный анализ получил широкое распространение как инструмент анализа медицинских данных для выделения групп пациентов. Но несмотря на широкое применение кластерного анализа довольно редко встречаются работы, где наравне с выделением групп пациентов, математически обосновываются признаки, по которым произошло разделение на группы. Для решения этой задачи может быть применен метод, получивший название кластеризация с учителем, суть которого заключается в применении методов многоклассовой классификации с использованием меток кластеров как целевой переменной. В данной работе этот метод применен для выделения показателей, по которым произойдет разделение групп пациентов базы данных медицинской организации ГАУЗ СО «СОКП Госпиталь для ветеранов войн» и ГАУЗ СО «Институт медицинских клеточных технологий» за 1995-2022 гг. в объеме 6440 записей данных пациентов. В качестве метода кластеризации использован метод HDBscan, в качестве метода верификации полученных кластеров пациентов использован метод CatBoost в режиме многоклассовой классификации. В результате получено 4 кластера, разделившиеся по гендерному признаку и по состоянию пациента. Для выявления статистических отличий полученных кластеров проведен АВ анализ данных кластеров с использованием критерия Крускала-Уолиса. Результаты АВ анализа показали, что полученные кластеры имеют статистически значимые отличия по всем включенным в анализ функциональным параметрам. Далее был проведен АВ анализ различий функциональных показателей пациентов в амбулаторном и стационарном статусе для женского и мужского кластера. Для АВ анализа использовался перестановочный критерий и бутстрап с построением доверительных интервалов средних из генерированных в бутстрапе выборок.