Las enfermedades cardiacas hoy en día representan la principal causa de muerte de la población adulta a nivel nacional, según informa el Seguro Social de Salud (EsSalud). En base a información estadística, EsSalud indica que solo en la capital cada día se producen entre 4 y 5 infartos de miocardio, de los cuales más de dos tercios de ellos se presenta en varones. El proyecto elaborado brinda una herramienta para la medicina, que optimiza los procesos de monitorización del estrés cardiaco en los pacientes de forma permanente. Así mismo, la detección de anomalías en el comportamiento cardiaco. Adicionalmente, el modelo permite dar a conocer a los médicos la información de los pacientes en tiempo real, lo que permite que se tomen decisiones oportunas respecto a la salud de los pacientes. El presente proyecto se enfocará en el desarrollo de un modelo tecnológico para el monitoreo y análisis del nivel de estrés cardiaco utilizando wearables. El modelo tecnológico presente se subdivide entre el input, el output, una capa de soporte y 4 fases principales: 1. Captura; 2. Transmisión; 3. Procesamiento; 4. Destino. Se decidió por aplicar el modelo en tecnologías de código abierto, para que una vez demostrado su funcionamiento, esta pueda replicada en cualquier plataforma y tenga el mismo resultado, sin necesidad de encasillarlo a una única solución. La toma biométrica de pacientes en tiempo real, de un total de 72 horas monitoreadas por paciente, demostró que en promedio 93.67% del tiempo los pacientes estuvieron monitoreados y que el 12.50% de los pacientes presentaron una anomalía cardiaca. / Heart disease today represents the leading cause of death in the adult population nationwide, according to the Seguro Social de Salud (EsSalud). Based on statistical information, EsSalud indicates that only in the capital each day between 4 and 5 myocardial infarctions occur, of which more than two thirds of them occur in men. The project developed provides a tool for medicine, which optimizes the monitoring processes of cardiac stress in patients permanently. Likewise, the detection of abnormalities in cardiac behavior. Additionally, the model makes it possible to make patient information known to physicians in real time, which allows timely decisions to be made regarding the health of patients. This project will focus on the development of a technological model for the monitoring and analysis of the level of cardiac stress using wearables. The present technological model is subdivided between input, output, a support layer and 4 main phases: 1.Capture; 2.Transmission; 3.Processing; 4.Destination. It was decided to apply the model in open source technologies, so that once its operation has been demonstrated, it can be replicated on any platform and have the same result, without the need to lock it into a single solution. The biometric taking of patients in real time, out of a total of 72 hours monitored per patient, showed that on average 93.67% of the time the patients were monitored and that 12.50% of the patients had a cardiac abnormality. / Tesis