La malaria permanece como una de las enfermedades infectocontagiosas que causa un mayor número de casos y de muertes a nivel global. En el año 2019 la Organización Mundial de la Salud estimó del orden 3.200 millones de personas en riesgo, 228 millones de infectados y 405.000 muertes asociadas con el padecimiento de la malaria [1]. En nuestro país las cifras reflejan un importante problema de salud pública. De acuerdo con el Boletín Epidemiológico Semanal en el 2020 se registraron 76.958 casos en Colombia [2]; los municipios de Vigía del Fuerte (Antioquia) y Bagadó (Chocó) presentaron las tasas de infección más altas durante los últimos 2 años. Para el 2021, el Instituto Nacional de Salud (INS) ha reportado hasta la semana epidemiológica 24 (13 al 19 de junio), 29.211 casos; Chocó, Nariño, Córdoba, y Antioquia aportaron el 76.5% [4]; cifras que pueden aumentar considerablemente con el actual movimiento migratorio hacia nuestro país y departamento y el crecimiento de prácticas de minería ilegal. Grandes esfuerzos de tipo biomédico, económico, político [5] y de desarrollo de tecnología [6] se han orientado a la tarea de control efectivo y disminución de la malaria a nivel global, reconociendo la mayor barrera en esta tarea el diagnóstico efectivo de la enfermedad. Diversas metodologías de diagnóstico se han desarrollado [7], siendo las más utilizadas en regiones con limitados recursos económicos la microscopia óptica, reconocida como el gold estándar [8], y las pruebas de diagnóstico rápido (PDR) [9]. Son diversas las dificultades que presentan estos dos métodos que limitan su efectividad; entre ellos se debe destacar el proceso de tinción requerido en el diagnóstico con microscopia óptica y la incapacidad de cuantificación de la parasitemía de las PDR. Atendiendo lo anterior, la alianza entre el grupo de Óptica y Procesamiento Opto-Digital de la Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín, con el grupo de óptica aplicada de la Universidad EAFIT, y con el grupo de Malaria de la Universidad de Antioquia, presenta en el proyecto de investigación propuesto para la vinculación de jóvenes investigadores la evaluación de una metodología alternativa para la detección del parásito que ocasiona la enfermedad. Se propone la evaluación de un sistema de bajo costo soportado en un microscopio sin lentes [10] para la adquisición de información de muestras de sangre. En una segunda etapa de la metodología, se propone el desarrollo de un software para la detección automática de malaria soportado en algoritmos de aprendizaje profundo, que se entrenarán en arquitecturas de cómputo con grandes prestaciones, pero que se pueden implementar, una vez entrenadas, en arquitecturas de cómputo de baja capacidad computacional y bajo costo. En el contexto del diagnóstico de malaria, la estrategia evaluada en proyecto ofrece varias ventajas comparativas con el método estándar de microscopía óptica: (i) elimina la etapa de la tinción de la muestra de sangre lo cual permite tener el parásito en fresco y no deteriorado dentro del glóbulo rojo mejorando la cuantificación de la parasitemía, (ii) reduce los costos de fijación tintado y conteo manual, (iii) simplifica el proceso de diagnóstico, (iv) elimina los errores debidos a una tinción incorrecta y (v) disminuye el tiempo y potencializa la detección de malaria en lugares con limitados recursos. La evaluación del método propuesto será llevada a cabo por medio de una comparación de su desempeño respecto a un experto microscopista en la detección de malaria.