Enfermedad cardiovascular (ECV) es una de las principales causas de muerte a nivel mundial. Actualmente, el diagnóstico clínico de la ECV se basa principalmente en electrocardiogramas (ECG), que son relativamente más fáciles de identificar en comparación con otros métodos de diagnóstico. Sin embargo, garantizar la precisión de las lecturas de ECG requiere de una formación especializada para los profesionales de la salud. Por lo tanto, desarrollar un sistema de diagnóstico de ECV basado en ECG puede proporcionar resultados diagnósticos preliminares, reduciendo efectivamente la carga de trabajo del personal sanitario y mejorando la precisión del diagnóstico de ECV. En este estudio, se utiliza una red neuronal profunda con una red parcial de etapas cruzadas y un transformador basado en atención cruzada para desarrollar un sistema de decisión de ECV basado en ECG.