I dagens moderna värld är hjärtsjukdomen den mest dödliga. Diagnostisering av patienter på lämpligt sätt i rätt tid är den mest utmanande uppgiften. Sjukdomsdiagnosen görs ofta utifrån erfarenhet och kunskap hos läkare. På grund av detta finns det risk för oönskade fördomar, fel och det tar också längre tid i den korrekta diagnosen av sjukdomen. Medicinska diagnossystem spelar en grundläggande roll i medicinsk praxis och används av läkare för diagnos och behandling av olika sjukdomar. Det föreslagna systemet kommer att använda flerskikts foder framåt neurala nätverk och bakåtutbredning neurala nätverk algoritmer för förutsägelse av hjärtsjukdom i fyra steg. Den datauppsättning som tillhandahålls av University of California, Irvine [UCI] för maskininlärning används för utbildning och testning. Datauppsättningen består av 14 attribut för 303 patienter inklusive klassetikett [1]. Den noggrannhet som erhålls med denna metod är 92 %. Termer för referensindex
Den noggrannhet som uppnås genom det föreslagna systemet är 92 % REF.