Autor: Equipo de Delft Technical University, Holanda, en colaboración con alumna Julieta Bolaños
de Centro de Investigaciones de Diseño Industrial, UNAM.

Excelscope 2.0, dispositivo para el diagnóstico de la malaria (2018)

Se le otorgó el segundo lugar en los James Dyson Award 2018.

Actualmente 40% de la población mundial vive en áreas con alto riesgo de malaria y más de un millón
de personas mueren por malaria cada año.  Además, la desconfianza actual en los procedimientos de
diagnóstico (pruebas de diagnóstico rápido) conduce al uso preventivo de medicamentos contra la
malaria; mientras que la microscopía manual consume mucho tiempo, es costosa, requiere experiencia
y capacitación especiales.

Con el objetivo de mejorar la eficiencia y exactitud en los tratamientos en países en vías de desarrollo,
nace Excelscope 2.0, un dispositivo inteligente y semiautomático para diagnosticar de forma sencilla
los casos de malaria a través de un smartphone. A través de su implementación se busca reducir la
carga de trabajo del personal médico al volver el diagnóstico un proceso automático, así como
incrementar la exactitud del diagnóstico y reducir su costo.