模式识别应用于医学问题已取得了不少成绩，如心电图和心电向量图的分析、脑电图的分析、染色体的自动分类、癌细胞的分类、疾病诊断等专家系统、血象分析及医学图片（包括X光片、CT片等图像）的分析等。

模式识别在医学上的应用很多，前景广阔。通过模式识别不仅可以对疾病进行诊断，而且还可以进行疾病的预测。随着卫生保健事业的发展和人们生活水平的提高，健康普查将越来越普遍而且更加常态化，普查的内容也越来越丰富，单纯依靠人工分析和判断普查结果显然不能满足要求，模式识别技术将发挥更大的作用。

微量元素的比例失衡是许多病（尤其是地方病）的病因或发病的重要因素。微量元素硒的防癌作用近年来受到广泛关注，同时也发现其他几种元素对硒有拮抗作用。为了查明多种微量元素对癌症发病率的影响，曾以25个国家和2个地区的居民（通过饮食）对硒、锌、镉、铜、铬、砷的平均摄入量为特征量构成多维空间，将这些国家或地区的癌症死亡率记入其中，作模式识别，可以看出乳癌高发病国家和乳癌低发病国家分布在不同区域，其间有明显的分界线。

用模式识别方法研究肺癌早期诊断问题，也获得显著成果。取117人的头发分析硒、锌、镉、铜、铬、砷、铅、锡8种微量元素，考查其中与肺癌有关的信息并用模式识别方法处理，发现其中硒、锌、镉、铬、砷5种元素与肺癌有关。

除癌症诊断外，模式识别还可应用于其他临床化学课题。许多疾病都是靠多种化验数据诊断的，模式识别可用于化验数据的自动化解释工作。例如用模式识别区别甲状腺功能的三种情况，证明只用两组实验即可区别，而不是如同以前人们认为的那样，需要多种实验才能判断。