O programa de computador consiste em arquivos Python contendo o script de descrição do modelo, um script de avaliação e o arquivo em formato .pth que armazena o modelo treinado, com os pesos que lhe foram atribuídos pela rede neural. O modelo é uma rede neural profunda (DNN) com arquitetura convolucional.

O modelo recebe como entrada sinais de eletrocardiograma (ECG) já pré-processados e armazenados em formato HDF5. Esse pré-processamento incluiu a reamostragem dos sinais para 400 Hz, aplicação de filtros para remoção de variações de linha de base e eliminação de interferências da rede elétrica, além da padronização do comprimento para 4096 amostras por derivação, por truncamento ou preenchimento com zeros (zero padding). Foram selecionadas as oito derivações essenciais do eletrocardiograma (I, II e V1–V6), que constituem as entradas do modelo e preservam a informação diagnóstica principal com menor complexidade. A saida do modelo é um número de 0 a 1 indicando a chance do sinal ter uma dentre 66 anormalidades de ECG.