La telemedicina se está utilizando con mayor frecuencia para evaluar a pacientes con miastenia gravis (MG). Evaluar esta condición implica medidas de resultado clínico, como la escala estándar MG-ADL o el puntaje más complejo MG-CE obtenido durante exámenes clínicos. Sin embargo, la subjetividad humana limita la fiabilidad de estas evaluaciones. Proponemos un conjunto de herramientas digitales impulsadas por inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y calidad de puntuación utilizando visión por computadora, aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural. Este documento se centra en automatizar un video estándar de telemedicina dividiéndolo en clips correspondientes a la evaluación MG-CE. Esta solución impulsada por IA ofrece una evaluación cuantitativa de los déficits neurológicos, mejorando las evaluaciones subjetivas propensas a la variabilidad del examinador. Tiene el potencial de mejorar la eficiencia, la participación del paciente en ensayos clínicos de MG y una mayor aplicabilidad a diversas enfermedades neurológicas.