La medicina tradicional china (MTC) ha confiado en el diagnóstico del pulso como piedra angular de la evaluación de la salud durante miles de años. A pesar de su larga historia y uso generalizado, el diagnóstico del pulso de la MTC ha enfrentado desafíos en cuanto a la precisión diagnóstica y consistencia debido a su dependencia de la interpretación subjetiva y análisis teórico. Este estudio introduce un enfoque para mejorar la precisión del diagnóstico del pulso de la MTC para la diabetes aprovechando el poder de los algoritmos de aprendizaje profundo, específicamente los modelos LeNet y ResNet, para el análisis de las formas de onda del pulso. Los modelos LeNet y ResNet se aplicaron para analizar las formas de onda del pulso de la MTC utilizando un conjunto de datos diverso que comprende tanto a individuos sanos como a pacientes con diabetes. La integración de estos algoritmos avanzados con instrumentos modernos de medición del pulso de la MTC muestra un gran potencial para reducir la variabilidad dependiente del practicante y mejorar la fiabilidad de los diagnósticos. Esta investigación une la brecha entre la sabiduría antigua y la tecnología de vanguardia en la atención médica. LeNet-F, que incorpora la extracción de características especiales de un pulso basado en la MTC, mostró una mejora en las precisión de entrenamiento y prueba (73% y 67%, respectivamente, en comparación con el 70% y 65% de LeNet). Además, los modelos ResNet superaron consistentemente a LeNet, siendo ResNet18-F el que alcanzó la mayor precisión (82%) en entrenamiento y 74% en prueba. Las técnicas avanzadas de preprocesamiento y las características adicionales contribuyen significativamente al rendimiento superior de ResNet18-F, lo que indica la importancia de las estrategias de ingeniería de características. Además, el estudio identifica posibles vías para futuras investigaciones, que incluyen la optimización de las técnicas de preprocesamiento para manejar las variaciones y niveles de ruido de las formas de onda del pulso, la integración de características adicionales en el dominio tiempo-frecuencia, el desarrollo de algoritmos de selección de características específicos del dominio y la expansión del alcance a otras enfermedades. Estos avances tienen como objetivo refinar el diagnóstico del pulso de la medicina tradicional china, mejorando su precisión y fiabilidad al integrarlo en la tecnología moderna para enfoques de atención médica más efectivos.