A Leishmaniose Visceral (LV) é uma doença infecciosa grave causada por protozoários do gênero Leishmania e transmitida por insetos flebotomíneos. O diagnóstico tradicional por microscopia, embora seja o padrão-ouro, enfrenta desafios como a subjetividade da análise e a dependência da experiência do observador. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema web integrado a uma plataforma automatizada de captura de imagens microscópicas, com o objetivo de aprimorar a identificação de amastigotas de Leishmania e facilitar o diagnóstico da LV. O sistema implementa um modelo gerenciamento de laboratórios que permite organização colaborativa para análise de amostras, incluindo funcionalidades para criação de laboratórios, gestão de participantes e sistema de convites automatizados. Para a detecção de amastigotas na Leishmaniose Visceral Humana (LVH), o modelo InceptionV3 demonstrou excelente desempenho, alcançando 98,7% de precisão e F1-Score, com índice Kappa de 97,3%. Na análise da Leishmaniose Visceral Canina (LVC), o modelo YOLOv8 apresentou 82,2% de precisão, 79,2% de recall, 85% de acurácia e mAP de 88,5%, detectando 226 dos 264 parasitas anotados. O dispositivo de captura, com custo aproximado de R$ 305,00, demonstra viabilidade econômica para implementação em laboratórios com recursos limitados. Os testes de usabilidade utilizando a escala SUS resultaram em pontuação média de 76,2, superando a média de referência (68,0), indicando boa aceitação pelos usuários. Os resultados demonstram que a abordagem proposta contribui para tornar o diagnóstico da Leishmaniose mais acessível, preciso e eficiente, com potencial para implementação em áreas endêmicas e locais com infraestrutura limitada.