摘要：简介：医学领域的贡献可能来自不同领域；大多数领域都充满了想要提供支持的研究人员。方法：我们使用 TensorFlow.js 对来自 Kaggle 的神经网络生物医学数据集进行建模。我们建模了三个数据集：糖尿病检测、手术并发症和心力衰竭。我们使用 TypeScript 编写的 Angular 来实现模型。使用 TensorFlow.js，我们构建了多层感知器 (MPL) 来建模我们的数据集。结果与讨论：我们使用 TensorFlow.js 作为机器学习平台构建了几个示例。尽管 Python 和 R 目前占主导地位，但 JavaScript 及其衍生产品正在快速发展，提供基本相同的性能以及与 JavaScript 相关的一些额外功能。 Kaggle 是我们下载数据集的公共平台，它提供了大量生物医学案例数据集，因此，读者可以使用相同的代码，以很小的改动，轻松测试我们讨论的内容，用于他们可能感兴趣的任何案例。我们发现糖尿病检测准确率为 92%，手术并发症准确率为 100%，心力衰竭准确率为 70%。可能性是无限的，我们相信对于以网络应用为目标的研究人员来说，这是一个不错的选择，尤其是专注于医学的研究人员。关键词：生物信息学 — TensorFlow — JavaScript — 糖尿病 — 医学 — 机器学习 — Angular