Se presenta en este estudio un marco conceptual habilitado por inteligencia artificial (IA) que involucra la triangulación de varios métodos diagnósticos para la gestión de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) y sus comorbilidades asociadas en entornos con recursos limitados (RLS). El marco propuesto habilitado por IA permitirá aprovechar diagnósticos moleculares basados en la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) de bajo costo, evaluaciones basadas en imágenes radiológicas y la información proporcionada por los usuarios finales para la detección de casos de COVID-19 y la gestión de pacientes sintomáticos. Apoyará la captura de datos por parte del usuario, la estratificación del riesgo clínico, recomendaciones inteligentes basadas en explicaciones para el triaje de pacientes, diagnóstico de enfermedades, tratamiento de pacientes, rastreo de contactos y gestión de casos. Esto permitirá la comunicación con los usuarios finales en idiomas locales a través de medios económicos y accesibles, como WhatsApp/Telegram, redes sociales y SMS, con una cuidadosa consideración de la necesidad de protección de datos personales. El objetivo del marco habilitado por IA es aprovechar diagnósticos multimodales de COVID-19 y comorbilidades asociadas en RLS para el diagnóstico y gestión de casos de COVID-19 y apoyo general para la recuperación de la pandemia. Nuestra intención es probar la viabilidad de implementar el marco propuesto a través de la participación comunitaria en países de África subsahariana (SSA) donde muchas personas viven con comorbilidades preexistentes. Se requiere un enfoque multimodal para los diagnósticos de enfermedades que permita el acceso a pruebas en el punto de atención para reducir la fragmentación de los servicios esenciales a lo largo del continuum de atención de COVID-19.