Este caso de uso aplica técnicas avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para transformar los informes clínicos de alta de las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI), tradicionalmente no estructurados, en datos clínicos estructurados, interoperables y reutilizables. Para ello, se emplean modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) desplegados en entornos locales, como gemma-4-31B y medgemma-1.5-4b, que permiten la extracción automatizada de información clínica a partir de texto libre. A partir del contenido generado durante el proceso asistencial, el sistema identifica y extrae información relevante, como diagnósticos, procedimientos, complicaciones, tratamientos farmacológicos y variables temporales, que posteriormente se normalizan mediante estándares internacionales como SNOMED CT, CIE-10, LOINC o ATC. Esta normalización garantiza la calidad semántica de la información y facilita su integración en modelos comunes de datos, como OMOP CDM. Todo ello se realiza garantizando la anonimización de los datos, preservando la privacidad de los pacientes y el cumplimiento de la normativa vigente.