El cáncer de cuello uterino (CCU), es la segunda causa de muerte en mujeres, en 2018, se registró 570,000 casos de CCU de las cuales 311,000 fallecieron. La herramienta usada para diagnosticar preliminarmente el CCU es el colposcopio. Este dispositivo es costoso, de gran tamaño y proporciona imágenes para que los ginecólogos emitan diagnósticos en base a su experiencia. Un estudio desarrollado en base a un metaanálisis encontró que de 3,142 procedimientos de colposcopia la precisión de diagnóstico de los ginecólogos fue de sólo 39.78%. Por lo tanto, este trabajo propone diseñar y construir un colposcopio portátil que mediante inteligencia artificial brinde soporte al ginecólogo para emitir diagnósticos más precisos. Este prototipo consistió en piezas impresas en 3D con dos tipos de filamento PLA y TPU. Para la parte electrónica se utilizó el microcontrolador esp32 cam capaz de obtener imágenes y videos de buena resolución, haciendo uso de protocolos de comunicación MQTT y WIFI, que permite el envío de datos de forma inalámbrica a la aplicación web donde se puede visualizar el resultado. Para precisar el diagnóstico, se implementó una arquitectura GC ViT que combina redes neuronales convolucionales y transformes, la cual fue entrenada con un datasproporcionado por la OMS se logró obtener una precisión del 98.59% que permite detectar de forma confiable enfermedades como cáncer, virus papiloma humano positivo, virus papiloma humano negativo y casos normales. Este dispositivo portátil y de bajo costo puede ser de gran utilidad para brindar soporte a los ginecólogos con la emisión de un diagnóstico mucho más preciso en los procesos de colposcopia.