Generación inteligente y automatizada de informes de seguimiento en entornos residenciales mediante integración avanzada de datos del sistema de gestión de recursos o ERP (ResiPlus) y uso controlado de IA - González Lavín, Miguel (My University, 2026)
La atención residencial a personas mayores gestiona un volumen creciente de información clínica y asistencial que debe traducirse periódicamente en el Programa de Atención Individualizada (PAI) de cada residente. En la práctica, la elaboración de estos informes se realiza de forma manual, lo que consume tiempo clínico valioso, genera variabilidad en el estilo y la estructura entre profesionales, y no aprovecha la información ya digitalizada en los sistemas ERP del centro. Este trabajo desarrolla un sistema de generación automática de informes PAI a partir de los datos clínicos y asistenciales almacenados en el ERP ResiPlus de Valdeluz, accesibles mediante conexión JDBC a Azure Data Lake. El sistema estructura la información de cada residente y emplea el modelo o3 de OpenAI, junto con un mecanismo de recuperación estructurada de información, para redactar automáticamente cada sección del informe siguiendo una plantilla Word mediante sustitución de etiquetas. El desarrollo abarca el análisis de la estructura de datos, el diseño del proceso de extracción, la definición de prompts, la estructuración de plantillas, mecanismos de control y validación, y la evaluación de resultados. El sistema genera un primer borrador completo y homogéneo del informe, que posteriormente es revisado y validado por el equipo asistencial antes de su envío a los familiares del residente. Los resultados muestran una reducción sustancial del tiempo de redacción, manteniendo la coherencia terminológica y estructural entre informes de distintos residentes, algo difícil de garantizar cuando la redacción depende de distintos profesionales. La herramienta desarrollada se adapta a la estructura real del ERP de Valdeluz, lo que la hace directamente aplicable a la operativa diaria del centro, y sienta las bases para futuras líneas de trabajo como la personalización de informes, la ejecución automática y periódica del proceso, y la extensión a otros tipos de documentación clínica.

Residential elderly care facilities manage a growing volume of clinical and care-related information that must be periodically translated into each resident's Individualized Care Program (PAI, its Spanish acronym). In practice, these reports are drafted manually, consuming valuable clinical staff time, introducing inconsistency across professionals, and failing to leverage information already digitized in the facility's ERP systems. This project develops a system for automatically generating PAI reports from clinical and care data stored in Valdeluz's ResiPlus ERP, accessed via a JDBC connection to Azure Data Lake. The system structures each resident's information and uses OpenAI's o3 model, combined with a structured information retrieval mechanism, to automatically draft each section of the report following a Word template through tag substitution. The development covers data structure analysis, extraction process design, prompt definition, template structuring, control and validation mechanisms, and results evaluation. The system produces a complete, consistent first draft of the report, which is subsequently reviewed and validated by the care team before being shared with the resident's family. Results show a substantial reduction in drafting time while maintaining terminological and structural consistency across reports for different residents—something difficult to guarantee when drafting depends on multiple professionals. The tool is tailored to Valdeluz's actual ERP structure, making it directly applicable to the facility's daily operations, and lays the groundwork for future work such as report personalization, automatic and periodic execution of the generation process, and extension to other types of clinical documentation.
Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación + Máster Universitario en Big Data
Keywords: H67 (MIT)