El coronavirus (COVID-19) es un nuevo virus de neumonía viral. Puede desencadenar brotes en el mundo a través de la transmisión de persona a persona. Aunque varias empresas médicas ofrecen sistemas de monitoreo cooperativo de la salud, estas soluciones carecen de ofrecer una gestión completa de la enfermedad. El objetivo principal del marco propuesto es cerrar la brecha actual entre las tecnologías actuales y los sistemas de salud. La red de área corporal inalámbrica, la computación en la nube, la computación de niebla y el sistema de apoyo a decisiones clínicas se integran para proporcionar un modelo completo y exhaustivo para la detección y monitoreo de enfermedades. Al monitorear a una persona con COVID-19 en tiempo real, los médicos pueden guiar a los pacientes con las decisiones correctas. El marco propuesto tiene tres capas principales (es decir, una capa de paciente, una capa de nube y una capa de hospital). En la capa de paciente, el paciente es rastreado a través de un conjunto de sensores portátiles y una aplicación móvil. En la capa de nube, se propone una arquitectura de red de niebla para resolver los problemas de almacenamiento y transmisión de datos. En la capa de hospital, proponemos un modelo de aprendizaje profundo basado en redes neuronales convolucionales para la detección de COVID-19 basado en imágenes de escaneo de rayos X del paciente y aprendizaje por transferencia. El modelo propuesto logró resultados prometedores en comparación con el estado del arte (es decir, una precisión del 97.95% y una especificidad del 98.85%). Nuestro marco es una aplicación útil, a través de la cual esperamos efectos significativos en la proliferación de COVID-19 y una reducción considerable en los gastos de atención médica.