La presente investigación abordó la problemática del diagnóstico oportuno del asma en personas adultas, considerando las limitaciones de los métodos convencionales como la espirometría o el FeNO, los cuales, si bien resultan útiles, no siempre están disponibles en los centros de salud de zonas periféricas. Por consiguiente, el principal objetivo fue implementar un prototipo basado en inteligencia artificial, utilizando el reconocimiento de voz y el procesamiento de señales acústicas para la detección de asma en personas adultas en Lima durante el año 2025. La metodología fue de enfoque cuantitativo, con diseño preexperimental empleando una muestra de 50 grabaciones de voz etiquetadas como “asmática” o “no asmática”. El desarrollo del prototipo siguió el modelo en cascada estructurado en cinco fases: análisis de datos, diseño del programa, implementación del a...