Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Camargo Ortega, LuisSalazar Murillo, Carlos AndrésMena Becerra, Beimar2025-12-012025-12-012025https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/8780El presente proyecto, titulado “Automatización del triage y gestión de citas médicas con Telegram, n8n y Google Workspace”, tiene como propósito demostrar cómo es posible integrar herramientas de automatización de bajo código e inteligencia artificial para simular el flujo de atención inicial a pacientes en un servicio de urgencias. En muchos contextos, la toma de datos del paciente, la clasificación de prioridad (triage) y el agendamiento de citas se realizan de manera manual, lo que puede generar demoras, errores de transcripción y dificultades para centralizar la información. A partir de esta problemática se plantea el diseño de un prototipo que automatice estas tareas y permita un manejo más ordenado de los registros. Para ello se construyó, en la plataforma n8n, un flujo que inicia con la interacción de un paciente ficticio a través de un bot de Telegram. Mediante mensajes guiados, el bot solicita nombre completo, síntomas principales, número de teléfono y correo electrónico. Esta información es enviada a un nodo de OpenAI, donde un modelo de lenguaje procesa el texto, extrae los datos relevantes y asigna una prioridad de triage (por ejemplo A, B, C…), siguiendo las instrucciones definidas en el prompt. El resultado se devuelve en formato JSON para que pueda ser interpretado automáticamente por n8n. Posteriormente, el flujo organiza los datos y los registra en una hoja de cálculo de Google Sheets, la cual funciona como base de datos ligera de las atenciones. A partir de dicha hoja, mediante Google Drive, se genera de manera automática un archivo PDF que resume la información del paciente y su clasificación de triage. Finalmente, el sistema utiliza un nodo de Gmail para enviar al correo del paciente un mensaje de confirmación, adjuntando el PDF generado y dejando constancia formal de la atención simulada. El proyecto permitió integrar en un solo circuito varias tecnologías (Telegram, n8n, OpenAI, Google Sheets, Google Drive y Gmail), logrando un flujo completamente automatizado desde la recepción de los síntomas hasta el envío del comprobante al usuario. Como resultado, se obtuvo un prototipo funcional que reduce la intervención manual, mejora la trazabilidad de la información y evidencia el potencial de las plataformas low-code para apoyar procesos en el ámbito de la salud. Además, la experiencia fortaleció en los estudiantes competencias en diseño de workflows, consumo de APIs, manejo de credenciales y uso responsable de la inteligencia artificial como apoyo a la toma de decisiones, sin sustituir el criterio del profesional médico.32 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025Automatización de procesosTriage médicoInteligencia artificial generativaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2AutomatizaciónInteligencia artificialSistemas de información