Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en la actualidad. El estudio, detección y diagnóstico de dichas enfermedades suponen un reto para diferentes ramas de la ciencia. Las telecomunicaciones (salud móvil), la inteligencia artificial (IA) y el criterio de los especialistas médicos son herramientas indispensables para mitigar el impacto de estas enfermedades. El riesgo cardiovascular es un elemento relevante en el diagnóstico de futuras afectaciones. Si se puede predecir en edades tempranas, puede contribuir a disminuir la prevalencia de las enfermedades cardiovasculares en personas adultas. En este trabajo se propone una solución de apoyo a la toma de decisiones para detectar de forma temprana la posible presencia de riesgo cardiovascular, así como los factores que inciden en esta condición. Se presenta un sistema de salud móvil que consta de una aplicación para dispositivos móviles como interfaz de usuario, un servicio de gestión de la información basado en FHIR de HL7 que garantiza la interoperabilidad del sistema y un modelo de predicción de riesgo basado en algoritmos de machine learning (ML), entrenado a partir de la base de casos reales del proyecto PROCDEC. El sistema contribuirá a mejorar sustancialmente la atención de la consulta de cardiología pediátrica, ya que proporciona una herramienta que cumple los estándares internacionales de manejo de la información y utiliza herramientas de IA.