随着技术的进步，计算机与其他领域的合作越来越密切，解决了很多其他领域以前无法解决的难题。与此同时，随着生活水平和受教育程度的提高，健康问题越来越受到人们关注，将计算机应用于医疗领域进行疾病预测是当前研究的热点之一，并且意义重大。疾病的的预测有着越来越重要的意义，正逐渐受到人们关注。目前，对疾病预测的研究存在下面两个问题。其一，在医疗方面，计算机等设备绝大多数还是被用于疾病的检测而不是预测，此时计算机的作用仅仅是图像处理，在显示器上成像，甚至最终的结果还是需要医生来人工进行判断。在疾病诊断上医疗设备、计算设备只是作为辅助工具发挥着检测数据等最为基本的作用，医生作为整个过程的核心不可或缺。其二，很多疾病发病前的征兆或者发病时的症状具有相似之处，由于专家所研究领域的不同，专家根据所掌握的知识以及个人的经验，再结合病人的其他症状，所得出来的诊断结果可能有所不同，这样会造成严重的后果。针对以上提出的问题，本文将BP神经网络应用于心脏病预测,利用神经系统的并行性，对心脏病进行预测，降低预测的失效率，充分利用了这些疾病预测的相同数据部分，提高数据利用效率；预测结果具有节省时间，并且可信度高的特征。是将计算机技术应用于医疗领域的有效尝试，计算机不在仅仅用于医疗上的检测，更多的应用于预测。同时，由于计算机的精确性，能够尽量避免人为导致的误差，提高预测的精确度。