Enfermedades del corazón, un asesino global con muchas variaciones como la arritmia y la insuficiencia cardíaca, sigue siendo una preocupación de salud importante. Los factores de riesgo tradicionales incluyen la edad, el colesterol, la diabetes y la presión arterial. Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) ofrece una solución prometedora. Hemos aprovechado el poder de la IA, específicamente el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales (CNN), para desarrollar Rhythmi, un innovador dispositivo de diagnóstico de ECG móvil para la detección de enfermedades cardíacas. Rhythmi aprovecha datos médicos extensos de bases de datos como MIT-BIH y BIDMC. Estos datos potencian el entrenamiento y la prueba del modelo de aprendizaje profundo desarrollado para analizar las señales de ECG con precisión, sensibilidad, especificidad y puntaje F1 en la identificación de arritmias y otras condiciones cardíacas, con un rendimiento que alcanza el 98.52%, 98.55%, 98.52%, 99.26% y 98.52%, respectivamente. Además, probamos Rhythmi en tiempo real utilizando un dispositivo móvil con un sensor de ECG de un solo cable. Este prototipo fácil de usar captura la señal de ECG, la transmite al sitio web dedicado de Rhythmi y proporciona un diagnóstico instantáneo y retroalimentación sobre la salud cardíaca del paciente. El dispositivo de diagnóstico de ECG móvil desarrollado aborda los principales problemas de los dispositivos de diagnóstico de ECG tradicionales como la accesibilidad, el costo, la movilidad, la complejidad y la integración de datos. Sin embargo, creemos que a pesar de los resultados prometedores, nuestro sistema aún necesitará una validación clínica intensiva en el futuro.