El mal o enfermedad de Chagas (EC) es una enfermedad infecciosa asociada a personas de bajos recursos (PBR), por ser transmitida por un insecto presente en viviendas precarias en zonas carenciadas [1-2]. Recientemente, la transmisión madre-hijo durante el embarazo ha ganado relevancia llevando la enfermedad a las grandes urbes [3]. El tratamiento efectivo de EC requiere diagnóstico rápido, preferentemente durante el transcurso de la visita al centro de salud. Estos centros de bajos recursos precisan dispositivos de diagnóstico económicos, rápidos, sensitivos y simples [4]. Existen dispositivos rápidos para detección de EC [5] aunque requieren simplificar su operación para su efectiva adopción. El objetivo de este proyecto es desarrollar dispositivos económicos, rápidos, sensitivos y simples para detección de EC, fusionando tres tecnologías ya existentes y complementarias: los Dispositivos Móviles Inteligentes (DMI), los dispositivos microfluídicos analíticos poliméricos (uPFs) y los basados en papel (uPADs). Estos dispositivos híbridos (uHADs) podrán ser escalados a políticas públicas mediante su distribución en centros de salud para monitoreo (screening) de PBR. Además de diagnosticar individuos, los DMIs permitirán utilizar la información de forma acumulada, generando reportes (ej. mapas epidemiológicos, detección brotes en tiempo real) de gran utilidad los organismos reguladores del sistema de salud pública. Cabe aclarar que parte de este proyecto recientemente recibió un sello de excelencia del programa Horizon 2020 de la Comunidad Europea (CE) [6]. Para cumplir el objetivo, se desarrollará un mecanismo de acople desde los uPADs hacia los uFP, lo que permitirá la integración completa entre ambas tecnologías. El diseño conceptual de este conector, basado en la técnica rapid flow [7-8], será asistido mediante simulación computacional. Para los prototipos físicos, se utilizarán técnicas de micromaquinado de polímeros y papel. El resultado de esta etapa será un conector capaz de extraer 􀂧fluido desde el sustrato papel, hacia un canal polimerico. Posteriormente, se desarrollará una aplicación Android para DMI, para realizar detecciones colorimétricas fiables utilizando la cámara fotográfica, guiar/controlar al usuario y brindar conectividad con un servidor web. Se utilizarán herramientas de código abierto, como el entorno Android Studio [9], y las librerías OpenCV [10] y JSON [11]. Luego, se implementará un servidor web para gestión de la base de datos (generados por los uHAD y transmitidos por la aplicación móvil), y para explotación y análisis de la información generada. Se utilizarán herramientas de código abierto, como Apache Web Server [12], MySQL/MariaDB [13] y GNU/Linux [14]. Luego, a partir de las herramientas logradas en las etapas anteriores, se desarrollará un uHAD para detección de EC. Se agregan a las técnicas nombradas, la dosificación de reactivos mediante control numérico (CNC), e impresión 3D para fabricación de soportes y gabinetes. Finalmente, se realizarán pruebas de validación del funcionamiento de los uHAD para EC. Esta etapa será realizada por el Centro de Investigación de una empresa nacional, líder en la fabricación de reactivos y ensayos para análisis clínico [15], con gran experiencia en ensayos para EC [5]. El resultado será un uHAD para EC validado, con sensibilidad y especificidad determinadas.