Множественная миелома и хронический лимфолейкоз являются онкологическими заболеваниями крови, которые на сегодняшний день остаются неизлечимыми. В работе предложен метод классификации образцов сыворотки крови больных множественной миеломой, хроническим лимфолейкозом и здоровых доноров на основе анализа их спектров в среднем инфракрасном (ИК) диапазоне. ИК спектры сыворотки крови регистрировали с помощью ИК-Фурье спектрометра Tensor 27 в растворе D2O. Для анализа полученных спектров в данной работе был реализован алгоритм машинного обучения – метод главных компонент. Использование метода главных компонент позволило существенно упростить представление массива спектральных данных. В работе проанализировали 45 образцов сыворотки крови. В результате применения данного подхода исследованный набор образцов разбивается на три непересекающихся множества, соответствующих образцам сыворотки крови больных множественной миеломой, хроническим лимфолейкозом и здоровых доноров. Таким образом, метод главных компонент может быть успешно применен для классификации образцов сыворотки крови пациентов с диагнозами множественная миелома и хронический лимфолейкоз. Универсальность предложенного алгоритма позволяет ожидать, что в будущем возможно применение аналогичного подхода и для других онкогематологических заболеваний.