La vista de los tres vasos (3VV) es un plano de exploración transversal estandarizado utilizado en la ecografía cardíaca fetal para medir los diámetros absolutos y relativos de la arteria pulmonar (PA), la aorta ascendente (Ao) y la vena cava superior, según sea necesario. La relación PA/Ao se utiliza para apoyar el diagnóstico de enfermedad cardíaca congénita (CHD). Sin embargo, los diámetros vasculares se miden manualmente por los examinadores, lo que causa variabilidad intra e interobservador en la práctica clínica. En el presente estudio, nuestro objetivo fue desarrollar un método basado en inteligencia artificial para la evaluación estandarizada y cuantitativa de 3VV. En total, se incluyeron 315 casos y 20 examinadores en este estudio. Utilizamos el software de detección de objetos YOLOv7 para la extracción automatizada de imágenes 3VV y comparamos tres algoritmos de segmentación: DeepLabv3+, UNet3+ y SegFormer. Utilizando las relaciones PA/Ao basadas en la segmentación vascular, YOLOv7 más UNet3+ produjo la clasificación más apropiada para fetos normales y aquellos con CHD. Además, YOLOv7 más UNet3+ logró un valor medio aritmético de 0.883 para el área bajo la curva característica de operación del receptor, que fue mayor que 0.749 para residentes y 0.808 para becarios. Nuestro método automatizado puede apoyar a los examinadores no expertos en realizar evaluaciones cuantitativas y objetivas de imágenes 3VV durante la ecografía cardíaca fetal.