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Requerimientos para el Módulo de Gestión de Laboratorio Clínico en Odoo 18

Introducción

Este documento describe los requerimientos funcionales para desarrollar un módulo personalizado de gestión de laboratorios clínicos sobre Odoo 18 Community Edition. El objetivo es informatizar y automatizar el flujo completo de trabajo de un laboratorio clínico general, desde la recepción del paciente y sus muestras hasta la entrega de resultados en informes PDF. Se busca aprovechar al máximo los modelos y módulos estándar de Odoo (ventas, inventario, contactos, etc.) para integrar la solución de forma coherente con la plataforma existente.

El módulo propuesto (LIMS – Laboratory Information Management System) permitirá mejorar la eficiencia operativa del laboratorio, reducir errores de transcripción y garantizar la trazabilidad completa de las muestras y resultados. A continuación se detallan los usuarios involucrados, las funcionalidades clave y las integraciones previstas con otros módulos de Odoo, indicando en cada caso cómo se reutilizarán modelos estándar cuando sea posible.

Roles de Usuario y Permisos

El sistema contemplará distintos roles de usuario, con permisos acordes a sus responsabilidades, para asegurar un correcto control de acceso a la información sensible del laboratorio:

• Recepcionista: Usuario encargado de la recepción de pacientes y registro de órdenes de laboratorio. Puede crear solicitudes de análisis, registrar datos del paciente (o seleccionarlo de contactos existentes) y generar etiquetas para las muestras. También inicia el proceso de facturación cobrando por los servicios solicitados. Este rol tendrá acceso a la gestión de pacientes y órdenes, pero no podrá validar ni modificar resultados clínicos.

• Técnico de Laboratorio: Usuario responsable de la toma de muestras y realización de análisis. Puede ver las órdenes asignadas, actualizar el estado de las muestras (ej. marcar como muestra recolectada, en proceso, resultados listos) y ingresar resultados de las pruebas una vez obtenidos. No puede alterar datos de facturación ni eliminar registros de pacientes.

• Administrador del Laboratorio: Usuario supervisor que puede validar resultados y garantizar su calidad. Tiene acceso completo al módulo de laboratorio: gestión de catálogos de pruebas, control de calidad (equipos y reactivos), revisión y aprobación de resultados antes de su emisión, así como configuración general del módulo. También puede generar informes y estadísticas de operación del laboratorio. Este rol típicamente corresponde al jefe de laboratorio o especialista responsable.

Además de estos, el sistema puede contemplar usuarios externos o de otros módulos: por ejemplo, un Médico Remitente (de un módulo de clínica/hospital) que envía órdenes al laboratorio, o un Paciente con acceso portal para consultar sus resultados (ver “Integraciones Opcionales”). En todos los casos, se implementarán reglas de acceso granulares y una clara definición de permisos por rol para proteger la confidencialidad de los datos clínicos. La asignación de roles de usuario y la gestión de personal serán configurables desde Odoo, aprovechando el sistema de grupos y seguridad integrado.

Funcionalidades Principales

1. Recepción de Pacientes y Registro de Órdenes de Laboratorio

Descripción: Al llegar un paciente al laboratorio (o al recibirse una orden externa), el recepcionista podrá registrar una orden de laboratorio asociada a un paciente y a uno o varios análisis clínicos solicitados. Si el paciente ya existe en la base de datos (p.ej. registrado como contacto de Odoo), se seleccionará; en caso contrario, se creará un nuevo registro de paciente con sus datos básicos (nombre, identificación, contacto, etc.). El módulo permitirá también registrar el médico remitente u origen de la orden (por ejemplo, si proviene de otro centro o módulo externo).

Detalles operativos:

• Al crear la orden, se elegirán los análisis clínicos requeridos para el paciente. El sistema mostrará un catálogo de pruebas disponibles (definidas en la configuración) con sus descripciones y precios. El recepcionista podrá seleccionar, por ejemplo, Hemograma completo, Perfil lipídico, Glucosa en sangre, etc. Cada prueba estará preconfigurada con los parámetros que mide, unidades y rangos normales según edad/sexo cuando aplique.
• Una vez confirmada la orden, el sistema generará identificadores únicos para las muestras asociadas. Se emitirá una etiqueta por cada muestra a recolectar, la cual incluirá un código identificador (código de barras o QR) para facilitar el seguimiento. Estas etiquetas contendrán típicamente el número de orden o código de muestra, el nombre/ID del paciente y el tipo de muestra (ej. sangre, orina) si es relevante. El sistema deberá integrarse con la impresora de etiquetas del laboratorio para imprimirlas inmediatamente.
• La orden de laboratorio quedará registrada con estado inicial (ej. Pendiente de toma de muestra o En espera) y visible para los técnicos de laboratorio. Si la orden proviene de un módulo externo (por ejemplo, desde un médico en otro módulo Odoo), el sistema la importará automáticamente vía integración (ver Integraciones más abajo) para que el recepcionista solo deba validar los datos.

Reutilización de Odoo: La información del paciente se gestionará reutilizando el modelo de Contactos (res.partner) de Odoo, extendido con campos médicos si es necesario (por ejemplo, un campo para número de historia clínica). Las órdenes de laboratorio se podrán modelar de dos maneras según convenga: (a) como cotizaciones/pedidos de venta del módulo Ventas, donde cada análisis solicitado es una línea de producto/servicio; o (b) como un modelo personalizado Lab Request vinculado al paciente y con líneas de pruebas, que luego genere la factura. Dado que la integración con facturación es obligatoria, es probable que se opte por usar directamente las cotizaciones de Ventas para aprovechar el flujo estándar de presupuesto -> orden de venta -> factura. En cualquier caso, al confirmar la orden se podrá desencadenar la impresión de etiquetas y la notificación al laboratorio.

2. Gestión de Muestras y Toma de Muestras

Descripción: El módulo abarcará la gestión integral de las muestras desde su recolección hasta su disposición final, asegurando la trazabilidad completa en cada paso. Una vez registrada una orden de laboratorio, los técnicos podrán visualizar las pruebas requeridas y preparar el material necesario.

Detalles operativos:

• Registro de toma de muestra: El técnico de laboratorio marcará en el sistema cuando se haya efectuado la toma de muestra del paciente. Mediante la lectura del código de barras/QR de la etiqueta (utilizando un lector conectado o la cámara), el sistema identificará la muestra y actualizará su estado a Muestra Recogida. Esto asegura rapidez y elimina errores al transcribir identificadores. Se podrán tomar múltiples muestras por paciente si los análisis lo requieren (por ejemplo, diferentes tubos para distintas pruebas); el sistema permitirá gestionar lotes o lotes de muestras vinculadas a una misma orden cuando aplique.
• Estados y seguimiento: Cada muestra tendrá estados predefinidos: pendiente, recogida, en análisis, resultado listo, validado, etc. El personal podrá cambiar el estado conforme avance el proceso. Por ejemplo, al iniciar el análisis en el laboratorio se marcará como En análisis, y al obtener un resultado preliminar como Resultado listo pendiente de validación. Todos estos cambios quedarán registrados con sello de tiempo y usuario responsable para asegurar la trazabilidad. El sistema permitirá filtrar y buscar muestras por estado, paciente, código o incluso por tipo de prueba, facilitando el seguimiento de trabajo en curso.
• Asignación de tareas: En laboratorios más grandes, podría asignarse automáticamente la prueba a un técnico o sección (ej. hematología, química clínica). El módulo podría integrar un planificador de trabajo para distribuir la carga entre técnicos y turnos, aunque inicialmente se puede manejar de forma manual o básica (por ejemplo, cada técnico ve solo las pruebas de su área).
• Cadena de custodia: Para ciertos laboratorios con alta exigencia, se registrará información adicional de trazabilidad: por ejemplo, quién realizó la extracción de la muestra, hora de recolección, condiciones de almacenamiento, etc., aunque estos detalles podrían considerarse opcionales según las necesidades de la clínica.

Reutilización de Odoo: Los códigos de barras generados usarán el estándar de Odoo (reportes QWeb de etiquetas y módulo Inventario si se usa para impresión con dispositivos conectados). Los estados de muestras se implementarán como un campo de estado en el modelo de orden/muestra (posiblemente usando las funcionalidades de etapas tipo Kanban similar a CRM/pedidos para visualizar el flujo). El historial de cambios de estado aprovechará el chatter de Odoo (mensajes y seguimiento de cambios) para mantener un rastro automático de auditoría.

3. Gestión de Análisis y Resultados

Descripción: Una funcionalidad central es la capacidad de ingresar y gestionar los resultados de los análisis clínicos realizados. Cada prueba solicitada deberá contar con un registro de resultado una vez procesada, incluyendo valores numéricos, observaciones y referencias de normalidad. El sistema debe facilitar al técnico el ingreso de estos datos y al administrador la validación de los mismos antes de su liberación en el informe final.

Detalles operativos:

• Definición de pruebas (Catálogo de análisis): El módulo permitirá configurar un catálogo maestro de pruebas de laboratorio. Para cada tipo de análisis se definirán sus parámetros o componentes medibles, unidades de medida y rangos de referencia normales (posiblemente diferenciados por sexo/edad si corresponde). Por ejemplo, Hemograma incluirá parámetros como Hemoglobina (g/dL), Hematocrito (%), Leucocitos (10^3/µL), etc., con sus rangos normales. Estas configuraciones facilitarán que al ingresar resultados el sistema despliegue los campos esperados y pueda resaltar valores fuera de rango automáticamente.
• Ingreso de resultados: Una vez realizada la prueba en el laboratorio (p. ej. obtenidos los valores del equipo de análisis), el técnico ingresará los resultados en el sistema. La interfaz listará las pruebas pendientes de resultado por orden o por muestra. Al seleccionar una, mostrará los campos correspondientes para captura de datos. Se permitirán valores numéricos, selección de texto (ej. Positivo/Negativo en pruebas cualitativas) e incluso adjuntar archivos si fuera necesario (por ejemplo, una imagen de microscopía). Al guardar, la prueba pasa al estado Resultado Ingresado o similar.
• Verificación y validación: Antes de emitir el resultado al paciente, un Administrador/Patólogo revisará los resultados ingresados. El sistema podría requerir que ciertas pruebas críticas sean validadas por un usuario de rol Admin antes de marcarlas como Validado. Esta validación final cambia la orden completa a estado Completada/Listo para reportar. La trazabilidad de quién validó y cuándo quedará registrada.
• Alertas de valores anómalos: Si un resultado está fuera de rango normal, el sistema puede resaltarlo (p. ej. en rojo) para alertar al técnico y al validador. También se podrían generar comentarios automáticos en el reporte, como "Valor fuera de rango" o recomendaciones, aunque notas interpretativas avanzadas quedarían a criterio del especialista.
• Texto de resultados y comentarios: El sistema permitirá incluir observaciones o comentarios en cada resultado (por ejemplo, “Muestra ligeramente hemolizada, interpretar con precaución” o “Se recomienda repetir en 1 mes”). Se podrá tener plantillas de textos predefinidos para agilizar comentarios comunes, configurables en el módulo (funcionalidad mencionada en otros sistemas).

Reutilización de Odoo: Los modelos de datos para resultados y pruebas pueden implementarse extendiendo modelos existentes o creando nuevos: probablemente se utilizará un modelo personalizado para Prueba de Laboratorio que esté ligado a la orden/paciente (por ejemplo, lab.test vinculado a sale.order o a una entidad lab.request). Sin embargo, se pueden reutilizar estructuras de Productos de Odoo para representar cada tipo de análisis como un producto de servicio, lo que facilita asociarle un precio e integrarlo en la factura. La definición de parámetros y rangos sí requerirá modelos nuevos (ej. lab.test.parameter con campos de unidad, valores de referencia, etc.). Para unidades de medida se aprovechará el sistema de Unidades de Odoo (uom), y para los resultados posiblemente el módulo de Documentos/archivos adjuntos si se necesitan anexar documentos. El ingreso y validación de resultados aprovechará el flujo de aprobaciones de Odoo (por ejemplo, usando checkboxes o estados que solo ciertos grupos pueden marcar).

4. Emisión de Reportes de Resultados (Informes en PDF)

Descripción: Una vez validados los resultados, el módulo generará el informe de laboratorio para el paciente en formato PDF. Este informe, equivalente al tradicional resultado impreso, contendrá la información del paciente, los análisis realizados con sus valores obtenidos y rangos de referencia, la fecha/hora, y la identificación del laboratorio (logo, datos de contacto) junto con firmas o aprobaciones necesarias. La generación de reportes debe ser flexible pero siempre en PDF, ya que será el formato oficial entregable al paciente o médico.

Detalles operativos:

• Diseño del informe: Se proveerá un formato estándar de reporte, personalizable con la imagen corporativa del laboratorio. Incluye secciones para: datos del paciente (nombre, ID), datos del médico solicitante (si aplica), tabla de resultados (parámetro – resultado – unidades – valor de referencia), comentarios u observaciones, y datos del responsable del laboratorio (nombre y firma del químico/bioanalista). Odoo permitirá personalizar este reporte usando QWeb o herramientas estándar de informes.
• Generación y acceso: El recepcionista o administrador podrá generar el PDF una vez todos los resultados estén validados. El informe se almacenará en el sistema como adjunto para futura consulta y podrá imprimirse o enviarse por correo electrónico directamente al paciente o médico. No se entregarán resultados por pantalla (solo PDF) en esta primera fase, para mantener control del formato. Cada estudio individual podrá generar un informe parcial si se requiere (por ejemplo, si un médico solicita un resultado urgente de una prueba antes que las demás estén listas), pero usualmente se espera emitir un informe consolidado por orden.
• Historial y reimpresión: Los informes generados quedarán asociados al expediente del paciente, de modo que puedan reimprimirse o consultarse en cualquier momento. También se podrá reemitir una factura de resultados consolidada mensualmente para ciertos clientes corporativos (por ejemplo, empresas o aseguradoras que envían muchos pacientes), aunque esto se puede manejar mediante la información ya registrada en facturación.

Reutilización de Odoo: La generación de informes aprovechará el motor de reportes PDF de Odoo. Cada orden de laboratorio tendrá la opción “Imprimir Resultado” similar a como se imprimen cotizaciones o facturas. Internamente, se usará la infraestructura de QWeb reports. Se asegurarán informes paramétricos y a medida según necesidades del usuario. Para el almacenamiento, Odoo ya permite adjuntar el PDF al registro correspondiente (por ejemplo, al pedido de venta o al modelo de orden de laboratorio). Así, un paciente con acceso autorizado podría eventualmente descargar su informe desde un portal (ver integraciones opcionales). Esta funcionalidad de reportes PDF es crítica y uno de los puntos centrales del sistema, alineándose con las prácticas de la industria de generar resultados clínicos en formato digital estándar (PDF).

5. Gestión de Facturación e Integración con Ventas

Descripción: El módulo debe integrarse obligatoriamente con el sistema de ventas y facturación de Odoo para manejar el cobro de los servicios de laboratorio. Cada orden de laboratorio generará los documentos comerciales necesarios (presupuestos, facturas) de manera que el laboratorio pueda cobrar al paciente o a terceros pagadores por las pruebas realizadas, manteniendo la contabilidad sincronizada.

Detalles operativos:

• Tarifario de servicios: Los análisis clínicos se configurarán como productos de tipo Servicio en Odoo, cada uno con un precio establecido (tarifa por prueba). De esta forma, al armar una orden de laboratorio, se están añadiendo líneas de productos (los tests) a una orden de venta. El módulo debe asegurar que el precio total de la orden se calcule correctamente según las pruebas seleccionadas, pudiendo aplicar descuentos o paquetes promocionales si existen (por ejemplo, un perfil metabólico que agrupa varias pruebas con precio preferencial).
• Generación de facturas: Al confirmar la orden, el sistema podrá generar automáticamente la factura correspondiente en Odoo (ya sea inmediatamente, o tras la validación de resultados según la política definida). Se debe ofrecer configuración de la política de facturación: por ejemplo, cobrar por adelantado (factura al confirmar orden) vs. cobrar al entregar resultados. Esta configurabilidad de facturación ya se observa en módulos LIMS existentes. En cualquier caso, la integración con el módulo de Invoicing/Accounting de Odoo permitirá registrar pagos, emitir comprobantes fiscales y llevar la contabilidad al día de los ingresos del laboratorio.
• Métodos de pago y caja: Aprovechando Odoo, se podrán registrar pagos en efectivo, tarjeta, o facturación a crédito según el caso. Si el laboratorio tiene un área de caja, podrían usar Punto de Venta (POS) de Odoo para pagos rápidos, aunque no es obligatorio. Lo importante es que cada servicio realizado quede facturado y cobrable.
• Informes de facturación: El módulo debe facilitar reportes de facturación específicos para la gestión del laboratorio, por ejemplo: volumen de ingresos por tipo de prueba, cuentas por cobrar de convenios, resumen mensual de facturación por médico remitente o por empresa cliente, etc. Estos datos pueden obtenerse de las facturas de Odoo mediante filtros (ej. etiquetas de producto por categoría de análisis) o mediante reportes específicos. Por ejemplo, exportar datos mensuales para doctores o centros asociados para liquidaciones de acuerdos comerciales.
• Entrega de factura con resultados: En casos de venta particular, se podría configurar que la factura (o un recibo de pago) acompañe al informe de resultados para entregar al paciente. La plataforma Odoo permite enviar por correo electrónico tanto la factura como el resultado en un solo mensaje si se desea, mejorando la experiencia al cliente.

Reutilización de Odoo: Aquí la reutilización es total: se empleará el módulo Ventas y Facturación nativo. Los productos de laboratorio (pruebas) se configuran en la lista de productos Odoo, asociados a cuentas contables adecuadas. La creación de presupuestos y facturas seguirá el flujo estándar (posiblemente automatizado por nuestro módulo para comodidad). Se aprovecharán también las capacidades de Odoo para múltiples impuestos (si aplica IVA u otros impuestos sanitarios según país) y para diferentes diarios de pago. En síntesis, la solución no reinventará la facturación sino que se apalancará en Odoo para gestionar fácilmente y de manera rápida todos los procesos de facturación, presupuestos y cobros del laboratorio, cumpliendo con la integración obligatoria solicitada.

6. Inventario de Reactivos e Insumos (Integración Opcional con Inventario)

Descripción: Una característica importante, aunque opcional, es la gestión de los reactivos de laboratorio y otros insumos a través del módulo de Inventario de Odoo. Esto permitirá al laboratorio llevar control de existencias de químicos, kits de prueba, materiales de recolección, etc., y asociar su consumo a las pruebas realizadas. De esta forma se puede tener visibilidad del stock de reactivos en tiempo real, evitar quiebres de stock, y calcular costos operativos por prueba.

Detalles operativos:

• Catalogación de reactivos: Todos los reactivos, materiales y suministros del laboratorio se darán de alta como productos en Odoo (tipo Almacenable si se lleva control de stock). Se podrán agrupar por categorías (ej. Reactivos Químicos, Material de Muestreo, Equipos de Protección, etc.). Se recomienda usar la funcionalidad estándar de lotes y fechas de caducidad de Odoo para los reactivos, dado que muchos tienen vida útil; el sistema deberá poder registrar lote, fecha de expiración y cantidad en cada entrada de inventario.
• Recepción y control de stock: El personal designado (posiblemente el administrador o un almacenero) registrará en Odoo las entradas de stock de reactivos (ya sea via órdenes de compra al proveedor, integrando con el módulo de Compras, o manualmente). El sistema ofrecerá una visualización total del stock en tiempo real y podrá emitir alertas de mínimo cuando algún reactivo esté por agotarse. Incluso se podría habilitar la generación de pedidos automáticos de reposición aprovechando el sistema de reorden de Odoo (puntos de pedido), aunque esto sería configurable.
• Receta/Consumo por prueba: Para vincular el inventario con las operaciones de laboratorio, el módulo permitirá definir en cada tipo de prueba qué reactivos o insumos consume y en qué cantidad (por ejemplo: un perfil lipídico puede consumir X ml de reactivo de colesterol, tiras reactivas, etc.). Esta definición funciona como una “receta” de insumos por análisis, similar a una lista de materiales (BOM) en fabricación. Cuando el técnico marque una prueba como realizada, el sistema (si la integración de inventario está activa) podrá automáticamente descontar del inventario las cantidades definidas de cada reactivo utilizado. Esto se puede implementar creando una orden de consumo interno de Odoo o mediante el módulo de Fabricación (MRP) configurado para consumos de materiales sin producir stock real. Alternativamente, se podría optar por un enfoque más simple: que el sistema sugiera qué insumos usar y permita al técnico confirmar manualmente la reducción de stock (por ejemplo, botón Consumir reactivos en la orden).
• Seguimiento y costos: Con esta integración, el laboratorio puede llevar un historial de consumos por orden, útil para trazabilidad (saber qué lote de reactivo se usó en cada prueba en caso de problemas de calidad). Además, permite calcular costos por prueba según los reactivos gastados, contribuyendo a análisis de rentabilidad. Estos datos de consumo pueden luego explotarse en reportes de inventario o valoraciones. La integración también facilita implementar controles de calidad, por ejemplo bloquear el uso de un reactivo caducado mediante las reglas de Odoo.

Reutilización de Odoo: Se reutilizará completamente el módulo Inventario (stock). Los productos de tipo reactivo usarán sus funcionalidades de stock, lotes y fechas. La posible implementación de consumos automáticos podría usar las Órdenes de Fabricación de Odoo con una lista de materiales por prueba (cada orden de laboratorio podría disparar una mini-orden de fabricación que consuma reactivos y “produzca” un resultado virtual). No obstante, si esto resulta complejo, se podría simplemente utilizar movimientos de stock internos. En cualquier caso, toda la lógica de almacén aprovechará las tablas y métodos de Odoo existentes para entradas, salidas y valoraciones. Esta integración es opcional: el módulo debe poder funcionar sin inventario (en cuyo caso no rastreará insumos, para instalaciones que no lo requieran). Al activarla, brindará un control exhaustivo de productos, reactivos y equipos, garantizando la calidad de los resultados al mantener calibraciones y suministros adecuados.

7. Integraciones Adicionales Opcionales

Además de las integraciones principales con Ventas y con Inventario, la investigación sugiere otras integraciones potencialmente útiles que el módulo debería considerar de forma opcional para enriquecer la gestión del laboratorio:

• Integración con Calendario/Citas: Permitir la programación de citas para toma de muestras o atención de pacientes. Mediante el módulo de Calendario, el laboratorio podría asignar franjas horarias para cada paciente, evitando aglomeraciones y mejorando la planificación. Esto es especialmente útil en escenarios de alta demanda o pandemias, donde se requiere controlar el aforo. Odoo podría integrarse con el sitio web para que pacientes soliciten citas en línea, o simplemente para que recepcionistas agenden y el paciente reciba una confirmación (posiblemente por email/SMS). Esta integración ayuda a planificar y controlar las cargas de trabajo del laboratorio con antelación.

• Portal Web para Clientes/Médicos: Usando el portal de Odoo, se puede habilitar que un paciente (o un médico remitente) acceda de forma segura a sus resultados en línea. El portal permitiría consultar y descargar los informes PDF de resultados una vez disponibles, aumentando la comodidad. También podría permitir que médicos u otros módulos de Odoo envíen órdenes de laboratorio electrónicamente al sistema. Por ejemplo, un médico en Odoo (módulo de clínica) podría generar una solicitud de laboratorio que aparecerá automáticamente en el módulo de laboratorio para ser procesada. Estas funcionalidades existen en algunos LIMS comerciales, donde se integra un portal web para clientes y pacientes junto con la gestión interna. Implementarlas en Odoo sería opcional y requeriría exponer adecuadamente los datos en el portal con los controles de acceso apropiados.

• Integración con Sistema Médico/Hospitalario: Si la empresa utiliza otros módulos de salud (p. ej., un módulo de Hospital o Historia Clínica en Odoo), el módulo de laboratorio debe poder aceptar órdenes externas de esos sistemas y devolver resultados. Esto implicaría compatibilidad de modelos (usar el mismo paciente compartido, etc.) o desarrollar una interfaz (via XML-RPC, API REST de Odoo) para recibir solicitudes de sistemas externos. La reutilización de modelos de contacto y ventas facilita esto, ya que otras aplicaciones podrían simplemente crear un pedido de venta con productos de laboratorio para enviar una solicitud. La integración garantizaría un flujo de información sin fisuras entre el laboratorio y otras áreas de la organización de salud.

• Mantenimiento de Equipos (Calibraciones): Los equipos de laboratorio (p.ej. autoanalizadores, microscopios) requieren mantenimiento y calibraciones regulares para asegurar la calidad. Opcionalmente, se podría integrar con el módulo Mantenimiento de Odoo para programar y registrar calibraciones de equipos, gestión de incidencias y control de calidad. Esto complementa la funcionalidad del módulo asegurando que los equipos y calibraciones estén bajo control, lo que redunda en confiabilidad de los resultados. Por ejemplo, configurar recordatorios de calibración cada X días/uses, y bloquear el uso de resultados de un equipo no calibrado recientemente. Si bien puede ser una característica avanzada, es relevante en laboratorios con acreditaciones de calidad.

• Compras y Proveedores: Ligado al inventario, integrar con el módulo Compras permitiría gestionar la cadena de suministro de reactivos: generar automáticamente solicitudes de cotización o órdenes de compra a proveedores cuando cierto reactivo alcance nivel mínimo. También almacenar las fichas de seguridad de materiales peligrosos, etc., aunque estos detalles ya son más específicos.

• Recursos Humanos: Dado que Odoo cuenta con un módulo HR, el laboratorio puede aprovecharlo para gestionar empleados, horarios y hasta competencias del personal. Aunque el núcleo del módulo de laboratorio no depende de HR, podría ser útil para, por ejemplo, restringir que solo técnicos certificados realicen ciertas pruebas, mantener un registro de capacitación, o para gestionar turnos y ausencias de modo que siempre haya personal suficiente. Estas funcionalidades ya existen en Odoo (gestión de empleados, ausencias, etc.) y pueden complementar la operación del laboratorio, aunque su implementación específica se consideraría fuera del alcance principal (se deja a configuración de cada instalación).

• Multi-sucursal o Multi-compañía: En caso de laboratorios con múltiples sedes o sucursales, el módulo debe soportar dicha estructura mediante las capacidades multi-compañía de Odoo. Esto implica que cada orden/muestra esté vinculada a la compañía (laboratorio) correspondiente, y posibilitar consolidación de datos si se requiere. También se podría manejar varios centros de recolección de muestras que alimenten un laboratorio central. Esta característica sería relevante para escalabilidad pero se planificaría desde un inicio para no limitar futuros crecimientos.

Cada una de estas integraciones adicionales sería opcional y configurable. El módulo base funcionaría con Odoo Community sin requerir necesariamente instalarlos, pero si están presentes, debería saber aprovecharlos. La modularidad y escalabilidad son importantes: solo se incorporarían aquellos módulos que resulten productivos y útiles para el laboratorio conforme crezca.

Diseño (ToBE)

En el diseño de este módulo se enfatiza la reutilización de modelos y funcionalidades ya disponibles en Odoo 18 Community, para minimizar desarrollos desde cero y asegurar compatibilidad con el ecosistema. A continuación, se resumen las principales reusos previstos:

• Contactos como Pacientes/Doctores: Los pacientes serán gestionados mediante el modelo res.partner (Contactos). En lugar de crear un objeto totalmente nuevo, se añadirá una categorización o banderas (ej. is_patient, is_doctor) para distinguirlos, junto con campos adicionales necesarios (fecha de nacimiento, género, etc. para cálculos de rangos normales). Esto permite también aprovechar la libreta de direcciones para, por ejemplo, registrar médicos remitentes, clínicas u empresas aseguradoras con las que se tiene convenio.

• Productos como Pruebas y Reactivos: Cada tipo de análisis clínico se representará como un Producto de tipo Servicio en Odoo, lo que facilita asignarle precio y gestionar su venta/facturación. Asimismo, cada reactivo o insumo se representará como un Producto (tipo Almacenable para stock). Así, se utiliza la ya robusta gestión de productos de Odoo para el catálogo de servicios y materiales de laboratorio. Las listas de materiales (BOM) estándar de Odoo se podrían reutilizar para mapear la relación entre un servicio de prueba y los productos reactivos que consume (como si la prueba “produjera” un resultado consumiendo insumos). Esta es una analogía con manufactura que permite no duplicar lógica de consumo de componentes.

• Ventas, Facturas y Pagos: Como se describió, se usará el flujo estándar de Sale Order -> Invoice -> Payment para registrar las órdenes de laboratorio y su cobro. Esto evita tener que programar un módulo de facturación separado. Los análisis se agregarán al carrito de venta de Odoo y generarán facturas con las mismas tablas (account.move). De este modo, las capacidades de impuestos, múltiples monedas, descuentos, etc., vienen de serie.

• Inventario y Stock Moves: En caso de activar el seguimiento de reactivos, se usará el modelo de movimientos de stock (stock.move y stock.picking) para dar salida a los consumos de reactivos. Por ejemplo, se generaría una transferencia interna desde el almacén de reactivos hacia un ubicación virtual de consumo al realizar una prueba, descontando existencias. También se apoyará en las reglas de reorden y órdenes de compra de Odoo para reaprovisionar.

• Calendario y Citas: De necesitar agendamiento, se integrará con el modelo de Calendario (calendar.event) o con un módulo de Appointment si existe en la versión 18, para manejar las citas de pacientes. Esto permite que el laboratorio tenga su agenda en Odoo sin reinventar ese componente.

• Portal de Clientes: Se aprovechará el Portal estándar de Odoo para exponer los resultados a pacientes o médicos externos. Simplemente, se ajustarán las plantillas del portal para mostrar en la sección de Mis Documentos o Mis Órdenes la información relevante de laboratorio (respetando permisos). Esto es preferible a desarrollar un portal desde cero.

• Email/Notificaciones: Odoo ya cuenta con el sistema de correo y notificaciones (mails de confirmación, recordatorios). Se configurarán plantillas de email para enviar al paciente: confirmación de registro de su muestra/cita, notificación de que sus resultados están listos con el PDF adjunto, etc. Igualmente, internamente el chatter puede notificar a responsables cuando una muestra está retrasada, etc., sin construir un sistema nuevo de cero.

• Seguridad: Se reutilizará el sistema de Grupos y Accesos de Odoo para asignar permisos a los roles (por ejemplo, grupo Lab Recepcionista, Lab Técnico, Lab Administrador), definiendo reglas de registro (Record Rules) para restringir qué datos ve o edita cada quien. Esto garantiza que los principios de seguridad y privacidad se mantengan consistentes con el resto de la plataforma.

Extensión de modelos de inventario para muestras de pacientes y reactivos en Odoo

Separar las muestras de pacientes de los reactivos en inventario

Para evitar que las muestras clínicas (de pacientes) se mezclen con los reactivos e insumos en los catálogos y reportes estándar de Odoo, conviene diferenciarlos a nivel de modelo de datos. La recomendación es extender o personalizar los modelos de inventario de forma que los reactivos se manejen como productos de inventario convencionales, mientras que las muestras de pacientes se gestionen aparte. Por ejemplo, todos los reactivos y materiales del laboratorio pueden darse de alta como productos almacenables en Odoo, organizados en categorías específicas (p. ej. Reactivos Químicos, Material de Muestreo, Equipos de Protección). De este modo se aprovechan las funcionalidades nativas de stock (control de lotes, fechas de caducidad, alertas de mínimos, etc.) para los reactivos, integrando completamente el módulo Inventario estándar.

En cambio, las muestras de pacientes no deberían ser productos normales en Odoo. Lo ideal es manejar las muestras con un modelo específico (por ejemplo, un modelo personalizado lab.sample) enlazado al inventario, en lugar de crearlas como productos almacenables. Esto garantiza que las muestras no aparezcan en los listados de productos ni en las valoraciones de inventario de la empresa. La documentación sugiere que integrar la solución con los módulos estándar (como Inventario) evita “islas de información” y aprovecha una experiencia unificada. Siguiendo este principio, reutilizaremos componentes de Odoo (ubicaciones, movimientos, etc.) para las muestras, pero marcándolas de forma que no contaminen los informes generales. Por ejemplo, se puede añadir un campo o categoría que identifique un producto o registro como “Muestra” y ajustar las vistas/filtrados para excluirlos de los catálogos principales. Así mantenemos separados los dos ámbitos: reactivos (inventario corporativo) vs. muestras (trazabilidad de laboratorio).

Reportes separados para reactivos vs. muestras

Para mantener informes y vistas separados, se pueden aplicar varias estrategias de configuración y desarrollo:

• Categorías de producto o tipo personalizado: Como se mencionó, los reactivos estarán categorizados (químicos, insumos, etc.), y podríamos tener una categoría especial para “Muestras” (o un flag booleano en el modelo) que permita filtrar. Los reportes estándar de inventario (existencias, valoraciones) pueden ser filtrados por categoría para excluir las muestras de pacientes. Por ejemplo, asegurarse de que los informes de stock valorado solo consideren categorías de reactivos y excluyan la categoría de muestras. De igual forma, en el catálogo de productos se puede aplicar un filtro por defecto para no mostrar los productos marcados como muestras, si es que se hubiesen modelado como productos.

• Modelo separado con informes propios: Si las muestras se gestionan en un modelo lab.sample, se pueden crear vistas y reportes personalizados para ellas. Por ejemplo, un listado de muestras con su estado, paciente y ubicación, o un informe PDF de trazabilidad de muestras. Esto mantiene la información de muestras aislada de los informes financieros de inventario de Odoo. Al mismo tiempo, los reactivos seguirán usando los informes estándar (ej. existencias por ubicación, movimientos de stock) sin interferencia de las muestras.

• Uso de propiedad (consignación) para muestras: Una técnica útil es aprovechar la funcionalidad de stock en consignación de Odoo. Consiste en asignar un propietario (partner) a las existencias que no son de la compañía. En este caso, las muestras podrían ingresar al inventario con el paciente como dueño. De ese modo, Odoo registrará que el producto está en una ubicación interna pero no pertenece a la empresa, por lo que “no impactan la valoración de inventario”. Esta configuración haría que las muestras no se incluyan en los reportes estándar de valor de inventario de la compañía, manteniéndolos separados. Odoo permite, por ejemplo, recibir stock indicando un propietario externo, de forma que queda en almacén solo para trazabilidad pero fuera de las existencias de la empresa. Con este enfoque avanzado, incluso si modelamos las muestras como productos (p. ej. un producto genérico “Muestra de laboratorio” con lotes para cada muestra individual), al tener dueño (el paciente) quedarían efectivamente fuera de los cómputos habituales de inventario. Los informes podrían segregarse agrupando por propietario (Odoo permite agrupar movimientos o existencias por el campo Owner). En resumen, las muestras serían stock en depósito del paciente, no parte del stock propio.

En cualquiera de los casos anteriores, es importante diseñar reportes específicos para el módulo de laboratorio. Por ejemplo, un informe interno que liste cuántas muestras están actualmente almacenadas (y en qué estado), separado del informe de existencias de reactivos. Esto cumple el requerimiento de mantener reportes separados: la gerencia de inventario verá solo reactivos en los informes estándar, mientras que el personal de laboratorio accederá a reportes de muestras a través de las vistas del módulo LIMS personalizado.

Manejo de ubicaciones físicas de las muestras (almacenamiento)

Para gestionar dónde se ubican físicamente las muestras (congeladores, estantes, etc.) sin que esas ubicaciones interfieran con los almacenes de reactivos, se recomienda separar la jerarquía de ubicaciones. En Odoo, una ubicación es un lugar específico dentro de un almacén (por ejemplo, “WH/Existencias/Zona A/Refrigerador 1”). Usando esta lógica, podemos crear ubicaciones dedicadas para muestras que no se usen para reactivos. Algunas sugerencias:

• Almacén o rama de ubicaciones separada: Una opción es definir un almacén independiente (o al menos una ubicación padre distinta) para las muestras. Por ejemplo, dentro de la compañía podría haber un almacén llamado “LAB Muestras” con ubicaciones internas como Refrigerador 2/Estante 3, etc. Alternativamente, si se mantiene un solo almacén, crear bajo éste una ubicación padre llamada “Muestras” y, dentro de ella, subdividir por cada refrigerador/estante necesario. De esta forma, todas las ubicaciones de muestras están agrupadas en una sección separada del almacén principal de reactivos. En los informes estándar de inventario, normalmente se puede filtrar por almacén o por ubicación parent; así se excluirían esas ubicaciones de muestras al generar reportes de stock de los almacenes de reactivos. Por ejemplo, “Refrigerador 2 - Estante 3” podría configurarse bajo la rama de Muestras en vez de bajo Existencias de almacén general, evitando que aparezca como ubicación regular en informes de inventario de mercancías.

• Marcar ubicaciones como especiales: Al crear las ubicaciones físicas para muestras, podríamos activar ciertos indicadores para control interno. No existe un tipo de ubicación “de muestra” por defecto, pero podríamos aprovechar campos como ¿Es una ubicación de desecho? o crear un campo personalizado. No se recomienda marcar los congeladores de muestras directamente como “ubicación de desecho” en Odoo (ya que este tipo está pensado para pérdidas de inventario); en su lugar, un campo custom (ej. is_sample_location=True) ayudaría a identificarlas. Con ese flag, se puede ajustar vía código que dichas ubicaciones no aparezcan en menús o que se filtren fuera de los informes estándar. Otra alternativa es utilizar reglas de registro (record rules) para que solo ciertos grupos (p. ej. usuarios del laboratorio) vean esas ubicaciones.

• Trazabilidad de movimientos y disposiciones: Aunque las muestras no formen parte del inventario vendible, sí queremos saber dónde están y quién las movió. Se puede implementar un registro de movimientos de muestras parecido a los movimientos de stock. Por ejemplo, cada vez que una muestra cambia de ubicación (p. ej. de recepción a Refrigerador 2), registrar un movimiento interno (ya sea en un modelo propio o reutilizando stock.move con las adaptaciones mencionadas de propietario o producto genérico). El historial de ubicaciones de la muestra debe incluir fechas, responsable que realizó el traslado, y motivo si corresponde. Esto cumple con la trazabilidad requerida. Cuando una muestra se desecha al terminar su vida útil o análisis, podemos utilizar una ubicación especial de descarte. Odoo soporta mover productos a una ubicación marcada como Pérdida de inventario (scrap) para indicar su eliminación. En el contexto de muestras, esto equivaldría a marcar la muestra como desechada – ya sea moviéndola a una ubicación de desecho del laboratorio mediante un movimiento de stock (si fue modelada como producto) o simplemente actualizando un estado en el modelo de muestra. Lo importante es registrar la fecha de eliminación y el usuario que la realizó, para mantener la trazabilidad completa de la muestra desde su toma hasta su disposición final.

La estrategia propuesta es mixta:

Capa	Objeto Odoo	Por qué	Cómo se usa
Tipo de muestra (sangre, orina, hisopo, etc.)	product.product / product.template (1 por tipo)	• Aprovecha UoM, impuestos = 0, coste = 0. • Permite usar el flujo estándar de movimientos/ubicaciones. • Se comporta como un “contenedor genérico” para todas las muestras de ese tipo.	• Categoría “LIMS / Muestras”. • can_be_sold=False, can_be_purchased=False, detailed_type='sample' (campo custom). • Invisible en catálogos generales mediante reglas de registro / propiedades active=False en vistas públicas.
Muestra física individual (el tubo real del paciente)	stock.lot o modelo propio lab.sample ligado a ese producto	• Cada tubo necesita nº único, fechas (toma, análisis, descarte) y dueño (paciente). • stock.lot ya trae código único, fecha de caducidad, owner y rastreo por ubicación.	• Al registrar la toma se crea un stock.lot (o lab.sample) y se mueve a la ubicación “LAB / Muestras / Recepción”. • Se asigna owner_id = paciente. Así NO afecta valoraciones ni stock de la compañía. • Estados y eventos adicionales (recogida, en análisis, desechada) se guardan en campos extra del lote o en el modelo lab.sample.
Reactivos e insumos	product.product estándar	• Se compran, almacenan y valorizan.	Flujo normal de compras, lotes, caducidad, consumo automático al validar la prueba.

Ventajas del enfoque “tipo de muestra → producto genérico / muestra → lote”

1. Trazabilidad completa: stock.lot ya tiene campos de número de serie, fechas y propietario → basta añadir unos cuantos campos extras (state, analysis_start, disposed_by, etc.).
2. Zero impacto contable: como el owner es el paciente, los lotes no se incluyen en valoraciones de inventario ni en reportes de existencias de la empresa.
3. Ubicaciones clínicas separadas: todas bajo la rama “LAB / Muestras”, que puedes filtrar fuera de vistas y reportes financieros.
4. Reuso de reporting de trazabilidad: el wizard “Rastrear lote/serial” funciona tal cual para ver dónde estuvo cada muestra.

Ejemplo técnico rápido

# producto genérico "Muestra de sangre"
<record id="product_sample_blood" model="product.template">
    <field name="name">Muestra - Sangre</field>
    <field name="detailed_type">sample</field>        <!-- campo nuevo -->
    <field name="categ_id" ref="product_category_samples"/>
    <field name="sale_ok" eval="False"/>
    <field name="purchase_ok" eval="False"/>
    <field name="list_price" eval="0"/>
</record>

# hook al confirmar orden de laboratorio
def create_sample_lot(self):
    for test in self:
        product = test.sample_product_id     # ej. producto "Muestra - Sangre"
        lot = self.env['stock.lot'].create({
            'name'      : test.generate_barcode(),
            'product_id': product.id,
            'owner_id'  : test.patient_id.id,
            'sample_state': 'collected',     # campo personalizado
            'collection_datetime': fields.Datetime.now(),
        })
        # movimiento a ubicación recepción de muestras
        self.env['stock.move'].create({
            'product_id'  : product.id,
            'lot_id'      : lot.id,
            'quantity'    : 1,
            'location_id' : lab_reception_loc.id,
            'location_dest_id': lab_analysis_loc.id,
            'owner_id'    : test.patient_id.id,
        })._action_confirm()._action_done()

Qué ve cada área

Área	Listado de productos	Reportes de stock	Vistas de muestras
Compras / Bodega	Solo reactivos e insumos (filtrado por categoría ≠ “LIMS / Muestras”)	Existencias, valorización, rotación de reactivos	—
Laboratorio	Opcionalmente ve tipo de muestra para referencia	Puede ignorar reportes de stock estándar	Vista kanban/list de stock.lot o lab.sample: estado, paciente, ubicación

Resumen

• Reactivos → producto almacenable normal.
• Tipos de muestra → producto “especial” marcado como detailed_type='sample' (o categoría “Muestras”) para poder moverlos/ubicarlos.
• Muestra individual → lote/serial (o modelo propio) con propietario = paciente, campos extra de estado y fechas. Así obtienes la potencia del módulo de inventario (códigos de barras, ubicaciones, historiales) sin contaminar catálogos ni reportes financieros, y mantienes trazabilidad por paciente y por ubicación tal como necesitas.

Cómo manejar reactivos con fecha de caducidad en Odoo 18 (Community)

Paso	Configuración / Buenas prácticas	Detalle técnico
1. Activar seguimiento por lote	En cada reactivo, marca: Tipo de seguimiento ► Lotes (Menú ⚙︎ Inventario → Productos → Reactivo → Pestaña Inventario).	Odoo creará un stock.lot por cada lote que compras; allí podrás almacenar la fecha de caducidad.
2. Registrar lote y caducidad al recibir	Al validar la recepción del pedido al proveedor (PO) ‑ la pantalla pedirá Lote y Fecha de caducidad.	Campos estándar expiration_date, use_date y removal_date del lote.
3. Aplicar regla FEFO (First‑Expire‑First‑Out)	En Almacén ⇒ Configuración ⇒ Ajustes ⇒ Ubicaciones & Inventario, activa “Usar FEFO”.	Odoo propondrá para cada orden de consumo el lote con la fecha de caducidad más próxima, evitando usar reactivos viejos.
4. Alertas automáticas	Programar el «Scheduler de caducidad» (stock.cron_products_expiration_alert) para que corra diariamente. Configura en Ajustes de Inventario los días de antelación para aviso (p. ej. 30 días).	Odoo enviará al grupo de inventario correos/notificaciones con lista de lotes que vencerán o ya vencieron.
5. Bloqueo o cuarentena de reactivos vencidos	Dos alternativas: • Mover el lote vencido a una ubicación “Reactivos Obsoletos” mediante picking interno. • Marcar el lote con “Bloqueado” (campo state).	Puedes crear una ubicación de desecho para scrap o una regla en el módulo Quality para mover/restar.
6. Consumo automático al validar una prueba	En la lista de materiales (BoM) del análisis define qué reactivos consume (1 u de Reactivo X, 0.2 ml Reactivo Y, etc.).	Al confirmar la “orden de trabajo” (laboratory work order) el sistema: • Reserva el lote con FEFO. • Ejecuta el movimiento de salida y descuenta stock.
7. Reabastecimiento	Configura Punto de reorden en cada reactivo (Cantidad mínima, máxima y múltiplo de compra).	Cuando el stock neto (sin vencidos) baja del mínimo, Odoo crea automáticamente RFQ al proveedor.
8. Auditoría y reportes	• Informe “Inventario de lotes” para ver cantidad y expiración. • Filtro “Caducado” en la vista de lotes. • Histórico de movimientos para rastrear qué análisis usó cada lote.	Si integras el módulo Quality, puedes generar reportes de pruebas de control (p. ej. calibraciones) por lote.
9. UX para el laboratorio	• Escáner de código de barras en el momento de consumo: el técnico escanea el lote, Odoo verifica que no esté bloqueado y lo asigna. • Mensaje de validación: si el lote está vencido, el sistema bloquea el picking y muestra alerta.	Añade un onchange o constraint en el modelo de consumo para impedir validar movimientos con lotes expirados (raise ValidationError).

Ejemplo de flujo de recepción

1. Compra 3 cajas de Reactivo Hematología (lote “HEM‑2507” | caducidad 25‑Jul‑2026).

2. En la validación del albarán de entrada:

   • Ingresas cantidad 30 u, lote HEM‑2507, fecha caducidad 2026‑07‑25.

3. El lote queda en WH/Reactivos/Estantería A con 30 u y caducidad registrada.

4. Cada vez que una orden de laboratorio requiera 1 u de ese reactivo, el picking interno

   • Filtra lotes por FEFO,
   • Reserva HEM‑2507 hasta agotar existencias o hasta que otro lote caduque antes.

5. Cuando falten 5 días para la caducidad (o el rango configurado) el scheduler envía un correo “Lotes por caducar”.

6. Si algún lote caduca antes de consumirse, se ejecuta un movimiento a LAB/Reactivos Obsoletos y se descarta (scrap).

Otros escenarios: si usan varios reactivos con la misma referencia pero diferentes concentraciones, crearemos un atributo de variante (p. ej. “Concentración”) y se mantendran separados los lotes; FEFO seguirá funcionando por lote.

Con esta configuración los reactivos participan plenamente del flujo de inventario, mientras las muestras continúan aisladas gracias al esquema de “lote con propietario = paciente”. Así la trazabilidad, la gestión de caducidad y los reportes se mantienen limpios y separados.

Conclusiones Diseño ToBe

En resumen, la filosofía de diseño es no duplicar lo que Odoo ya ofrece. Funciones como la gestión de usuarios, contactos, productos, ventas, stock, reportes PDF y portal ya existen y son sólidas, por lo que el módulo se enfocará en la lógica específica de laboratorio (órdenes, muestras, resultados y su trazabilidad), integrándose de forma nativa con las piezas estándar. Esto reduce el esfuerzo de desarrollo, aprovecha las actualizaciones futuras de Odoo y brinda una experiencia unificada al usuario final.

Criterios de Aceptación, UX de Pruebas Dinámicas y Trazabilidad de Muestras

1. Criterios de Aceptación (Given/When/Then) por Funcionalidad

A continuación se proponen criterios de aceptación en estilo Gherkin (escenarios con Dado/Cuando/Entonces) para cada componente funcional descrito en el documento de requerimientos del módulo LIMS en Odoo 18 Community. Estos criterios reflejan las funcionalidades clave: recepción de pacientes, toma de muestras, ingreso de resultados, emisión de informes, e integración con facturación, alineados con la arquitectura propuesta.

Recepción de Pacientes y Registro de Órdenes de Laboratorio

• Escenario: Registro de orden para paciente existente Dado un paciente ya registrado en la base de datos de contactos de Odoo (res.partner), y una lista de análisis clínicos disponibles con sus precios configurados como productos de servicio; Cuando el recepcionista selecciona al paciente y crea una nueva orden de laboratorio, eligiendo uno o varios análisis del catálogo (p. ej. Hemograma, Perfil lipídico) y confirma la orden; Entonces el sistema registra la orden asociada al paciente con cada análisis como líneas de pedido (con sus precios), calcula el precio total automáticamente, asigna un identificador único a la orden, y establece el estado inicial de la orden en Pendiente de toma de muestra. Además, se generan las etiquetas de las muestras requeridas, cada una con un código de barras/QR único que incluye el ID de orden, datos del paciente y tipo de muestra. Las etiquetas son impresas mediante la integración de Odoo con la impresora de etiquetas del laboratorio.

• Escenario: Registro de orden para paciente nuevo Dado un paciente que no existe en el sistema; Cuando el recepcionista ingresa los datos demográficos del paciente y crea una orden de laboratorio con uno o más análisis solicitados; Entonces el sistema crea un nuevo registro de paciente en el modelo de contactos (res.partner) con los datos proporcionados, y registra la nueva orden de laboratorio asociada a ese paciente. Se generan de igual forma los identificadores y etiquetas de muestra correspondientes, listos para ser impresos, garantizando que el flujo de registro sea transparente tanto para pacientes existentes como para nuevos.

• Escenario: Generación de documentos comerciales de la orden Dado una orden de laboratorio confirmada para uno o varios análisis con precio definido; Cuando se completa el registro de la orden de laboratorio; Entonces el sistema reutiliza el flujo comercial estándar de Odoo para ventas/facturación. Es decir, crea un presupuesto/orden de venta con líneas de producto por cada análisis seleccionado. De acuerdo con la política de facturación configurada (ej. cobro adelantado vs. al entregar resultados), se genera una factura borrador o confirmada por los servicios de laboratorio. Esta factura está ligada al paciente/cliente y a la orden, permitiendo registrar pagos y manteniendo la contabilidad sincronizada. Por ejemplo, si la política es cobrar por adelantado, al confirmar la orden se crea inmediatamente la factura en borrador; Cuando el recepcionista registra el pago, Entonces la factura se valida. En cualquier caso, la orden de laboratorio queda asociada al documento de factura para futura referencia.

Gestión de Muestras: Toma de Muestras y Seguimiento de Estados

• Escenario: Registro de toma de muestra mediante escaneo Dado una orden de laboratorio en estado Pendiente de toma de muestra, con sus etiquetas de código de barras impresas y adheridas a los contenedores de muestra correspondientes; Cuando el técnico de laboratorio escanea el código de barras o QR de la muestra del paciente utilizando un lector o la cámara (integrado al sistema); Entonces el sistema identifica automáticamente la muestra asociada a esa orden, registra la hora exacta de la recolección, el usuario técnico como responsable de la toma, y actualiza el estado de la muestra a “Muestra Recogida”. Este cambio de estado queda registrado con sello de tiempo y usuario en el historial (chatter) para trazabilidad. Si la orden requería múltiples muestras (p. ej. diferentes tubos para distintos análisis), el técnico repite el proceso para cada código de muestra; el sistema soporta gestionar varios códigos/lotes de muestras ligados a la misma orden. Una vez recogidas, las muestras quedan disponibles para el siguiente paso (procesamiento/análisis) y la orden puede pasar opcionalmente a un estado global como En análisis.

• Escenario: Cambio de estado durante el proceso de análisis Dado una muestra en estado Muestra Recogida almacenada en el laboratorio; Cuando un analista inicia el procesamiento de la muestra (por ejemplo, comienza el análisis en un equipo); Entonces el técnico puede actualizar el estado de la muestra a “En análisis” mediante la interfaz (o automáticamente marcarla así al registrar el inicio del análisis). Este cambio de estado también queda registrado con fecha/hora y usuario. Cuando el técnico finaliza el análisis y obtiene resultados preliminares, Entonces marca la muestra/orden en estado “Resultado listo” (indicando que los resultados fueron ingresados y están pendientes de validación). Todos los estados predefinidos (pendiente, recogida, en análisis, resultado listo, validado, etc.) pueden ser seleccionados según el progreso, y el sistema permitirá filtrar y buscar muestras por estado, por paciente, por código o por tipo de prueba para una gestión eficiente del flujo de trabajo en curso.

• Escenario: Trazabilidad completa hasta disposición final de la muestra Dado una muestra de laboratorio con resultado validado, almacenada temporalmente tras el análisis; Cuando el personal autorizado decide disponer/desechar la muestra (por cumplimiento de protocolos de bioseguridad o fin de su vida útil de conservación); Entonces el sistema permite registrar la disposición final de la muestra sin usar funciones de inventario. Al escanear la muestra o seleccionarla, el usuario marca el estado como “Desechada” (o cerrada), ingresa la fecha de disposición (si no se asigna automáticamente) y puede anotar el método de eliminación o ubicación final (p. ej. incinerada, destruida en autoclave). El sistema registra quién realizó la disposición y cuándo en el historial de la muestra, cambia el estado a Desechada, y opcionalmente quita cualquier ubicación física asignada (indicando que ya no está en almacenamiento activo). De este modo se asegura la trazabilidad completa de la muestra desde su recolección hasta su disposición final, quedando en el sistema un rastro auditado de todos los eventos.

Ingreso de Resultados de Análisis y Validación

• Escenario: Ingreso de resultados de pruebas con parámetros dinámicos Dado una orden de laboratorio con análisis pendientes de resultados en estado En análisis, y un catálogo de pruebas predefinido que especifica los parámetros medibles de cada tipo de análisis junto con sus unidades y rangos normales de referencia (por ejemplo: Hemoglobina g/dL con rango 12–16); Cuando el técnico de laboratorio selecciona una prueba pendiente de ingresar resultados (ya sea navegando por la orden del paciente o escaneando el código de muestra asociado); Entonces el sistema muestra una interfaz de captura con los campos dinámicos correspondientes a los parámetros de esa prueba. Por ejemplo, para un Hemograma completo, la pantalla lista campos para Hemoglobina, Hematocrito, Leucocitos, etc., cada uno con su unidad de medida y referencia normal visible. El técnico ingresa los valores numéricos obtenidos en cada campo, o selecciona de opciones predefinidas en caso de resultados cualitativos (ej. Positivo/Negativo), pudiendo adjuntar archivos si aplica (p. ej. imagen de frotis de sangre). Al guardar los datos, el sistema marca automáticamente la prueba como “Resultado ingresado” (resultado listo). Si algún valor ingresado está fuera del rango normal, el sistema lo resalta visualmente (por ejemplo, con texto rojo o un icono) para alertar al técnico y al supervisor. También se permite al técnico añadir observaciones o comentarios específicos a la prueba si lo considera necesario (p. ej. “Muestra ligeramente hemolizada, interpretar con precaución”).

• Escenario: Validación de resultados por el administrador del laboratorio Dado que una orden de laboratorio tiene todos o algunos de sus análisis en estado Resultado listo (resultados ingresados por los técnicos pero aún no validados); Cuando el Administrador o Patólogo del laboratorio accede a la orden y revisa cada resultado disponible; Entonces el sistema permite que este usuario con rol de validador marque cada análisis (o la orden completa) como “Validado” una vez verificado. Al validar, el sistema registra automáticamente quién (qué usuario) realizó la validación y la marca de tiempo correspondiente. Tras la validación de todos los análisis de la orden, el estado general de la orden cambia a “Completada/Listo para reportar”, indicando que ya se pueden emitir los resultados al paciente. Si alguna prueba es crítica y requiere doble validación, el sistema puede requerir una segunda confirmación según la configuración (ejemplo: validación dual para resultados fuera de rango extremo, aunque esto sería una configuración adicional). Hasta que la orden no esté en estado validado, Entonces no se podrá generar el informe final para el paciente, previniendo la entrega de resultados no confirmados.

• Escenario: Alerta de valor crítico durante validación (Escenario adicional de ejemplo) Dado un resultado ingresado que está marcado fuera de rango normal (p. ej. un valor de glucosa extremadamente alto); Cuando el administrador procede a validar los resultados; Entonces el sistema destaca el valor anómalo en la interfaz de validación e incluso puede requerir una acción extra (como confirmar que se ha revisado el valor crítico o ingresar un comentario obligatorio antes de validar). Este criterio asegura que los valores peligrosamente anormales reciban atención antes de la aprobación final.

Emisión de Informes de Resultados (Formato PDF)

• Escenario: Generación de informe PDF de resultados consolidado Dado una orden de laboratorio en estado Listo para reportar, con todos los resultados de sus análisis validados correctamente; Cuando el recepcionista o administrador solicita la generación del informe de resultados mediante la opción "Imprimir Resultado" en Odoo; Entonces el sistema produce un informe en formato PDF que contiene la información completa y formateada de manera homogénea. El PDF incluye los datos del paciente (nombre, ID, etc.), los datos del médico remitente si fueron registrados, la fecha y hora del reporte, y una tabla de resultados por cada análisis realizado. En dicha tabla, por cada prueba se listan sus parámetros con el valor obtenido, la unidad de medida, y el valor de referencia normal para ese parámetro. Todos los análisis se presentan en un formato uniforme, incluso si son diferentes tipos de pruebas, manteniendo columnas consistentes (Parámetro – Resultado – Unidades – Referencia). Se incluyen también las observaciones o comentarios añadidos por los técnicos, y los datos del responsable del laboratorio que valida (nombre y cargo, con espacio para firma). Al generarse, el PDF queda adjunto automáticamente al registro de la orden/paciente en Odoo para futura consulta, y el usuario puede imprimirlo o enviarlo directamente por correo electrónico al paciente o médico desde el sistema. Solo es posible generar el informe si todos los resultados están validados (en caso contrario, la opción aparece deshabilitada o el sistema advierte al usuario).

• Escenario: Reimpresión y acceso al historial de informes Dado que un informe de resultado fue generado y adjuntado al expediente del paciente; Cuando el personal necesita consultar nuevamente ese resultado tiempo después o el paciente solicita otra copia; Entonces el sistema permite reimprimir o descargar el PDF almacenado sin alteraciones. El historial de informes previos permanece disponible asociado al paciente, garantizando que incluso actualizaciones posteriores no borrarán versiones anteriores. (Por ejemplo, si el paciente tiene un portal web, con las configuraciones apropiadas podría descargar sus informes pasados desde allí, aunque esto corresponde a una integración opcional). Este criterio asegura que los resultados emitidos estén siempre accesibles y respaldados en el sistema.

Integración con Ventas y Facturación de Servicios de Laboratorio

• Escenario: Facturación de la orden de laboratorio Dado una orden de laboratorio confirmada para un paciente, con uno o más análisis listados, y precios configurados para cada análisis (producto de servicio); Cuando se cumple la condición de facturación definida (por ejemplo, pago por adelantado al confirmar la orden, o pago al entregar resultados tras validación); Entonces el sistema genera o habilita la factura correspondiente en el módulo de Facturación de Odoo. Si la política es cobrar por adelantado, Entonces al confirmar la orden se crea inmediatamente una factura borrador con cada prueba como línea de factura y su precio. Si la política es cobrar al entregar resultados, Entonces la factura puede generarse al momento de validar todos los resultados. En ambos casos, la factura incluye los datos del paciente (cliente), los análisis como conceptos facturables (servicios) con su precio unitario y total, aplicando automáticamente impuestos o descuentos definidos. El personal de facturación puede entonces validar la factura y registrar el pago (efectivo, tarjeta u otro) aprovechando las funciones estándar de Odoo. La orden de laboratorio quedará marcada como facturada, y se garantiza la integración contable (ingresos registrados, posibilidad de generar informes financieros del laboratorio por tipo de prueba, médico remitente, etc. a partir de las facturas). Además, el sistema permite enviar conjuntamente el informe de resultados y la factura al paciente por correo electrónico en un solo paso si se desea, mejorando la experiencia del cliente.

(Nota: La integración con otras áreas como Inventario – para control de reactivos – o Portal web de pacientes se ha considerado en los requerimientos, pero esas son funcionalidades opcionales. Los criterios anteriores cubren las funcionalidades principales solicitadas.)

2. Buenas Prácticas de UX para Pruebas con Parámetros Dinámicos

En un laboratorio clínico, distintos exámenes tienen parámetros variables (por ejemplo, un hemograma tiene múltiples valores numéricos, mientras un test de embarazo es cualitativo). A continuación se detallan buenas prácticas de UX para manejar estos casos en Odoo 18, tanto en la interfaz de ingreso de resultados para el técnico como en el diseño uniforme del informe PDF, asegurando facilidad de uso y consistencia visual:

Interfaz de Usuario para Ingreso de Resultados

• Formularios dinámicos según el tipo de prueba: La aplicación debe construir la interfaz de captura de resultados en función del catálogo de análisis definido. Esto implica que, al seleccionar una prueba, automáticamente se muestren los campos esperados para sus parámetros específicos. Por ejemplo, al abrir una orden con un Perfil Lipídico, el sistema despliega campos para Colesterol, Triglicéridos, HDL, LDL, etc., cada uno con su unidad (mg/dL) y rango normal al costado. Esta generación dinámica evita tener interfaces separadas por cada tipo de examen; en su lugar, una misma vista adaptable presenta solo los campos relevantes, reduciendo el ruido visual.

• Diseño en forma de tabla o lista clara: Una buena práctica es presentar los parámetros en una estructura tabular legible, con columnas para Parámetro, Resultado, Unidades y Valores de Referencia. En la UI de Odoo se puede lograr usando una vista tipo tree editable (lista de líneas) dentro del formulario de la orden o de la prueba. Cada fila correspondería a un parámetro: en la primera columna el nombre del parámetro (prellenado desde la definición de la prueba), en la siguiente una celda editable donde el técnico ingresa el valor, luego la unidad (no editable, solo informativa) y finalmente el rango normal esperado (también informativo). Esta disposición en filas facilita comparar rápidamente el valor contra su rango mientras se ingresa, sin necesitar abrir ventanas adicionales. Para parámetros cualitativos (ej. Positivo/Negativo o Presente/Ausente), en lugar de un campo numérico, la celda de resultado podría ser un desplegable de opciones predefinidas, asegurando consistencia en la terminología.

• Indicadores visuales para valores fuera de rango: Implementar señales visuales inmediatas ayuda a la calidad de los datos. Por ejemplo, si el valor ingresado sale del intervalo normal definido, el sistema puede resaltar esa celda o fila en otro color (como rojo o naranja). Esto puede lograrse en Odoo mediante lógica en el cliente (JS) o en el servidor (por ejemplo, usando campos calculados o decoradores en la vista list). Un tooltip o mensaje podría aparecer brevemente indicando "Valor fuera de rango normal". Esta práctica alerta al técnico en el momento, permitiéndole verificar si el dato es correcto o si requiere doble chequeo, y también llama la atención del validador luego. Asimismo, se pueden aplicar validaciones suaves: por ejemplo, permitir guardar valores fuera de rango pero solicitar confirmación adicional o comentarios del técnico (en caso de resultados críticos).

• Entrada rápida y minimización de clics: Para mejorar la UX, la interfaz debe permitir al usuario moverse eficientemente entre campos. Odoo soporta la navegación con tecla Tab entre campos en las vistas de lista editable, lo cual un técnico puede usar para ingresar múltiples valores rápidamente. También es recomendable ordenar los parámetros en el orden lógico que normalmente aparecen en el reporte de la máquina o en la práctica clínica, de modo que el técnico pueda transcribir resultados casi en secuencia sin saltos inesperados. Si muchos parámetros necesitan ingreso, se puede habilitar el scroll dentro de la tabla, pero manteniendo las cabeceras visibles para referencia de unidades/rangos si es posible.

• Controles adecuados y valores por defecto: Utilizar el tipo de control correcto para cada parámetro reduce errores: campos numéricos con formato (p. ej. limitando a números y un decimal si corresponde), widgets de selección para resultados categóricos, casillas de verificación para indicadores booleanos (p. ej. Muestra coagulada: Sí/No), y campos de fecha/hora cuando un parámetro sea temporal, etc.. Si ciertos parámetros suelen tener valores repetidos o comunes, se puede proporcionar valores por defecto o botones de autollenado. Por ejemplo, un parámetro de Aspecto de orina podría prellenarse con "Ligero/Amarillo claro" y el técnico ajusta si es distinto. También se deben manejar casos de parametría condicional: si una prueba tiene sub-parámetros dependientes (p. ej. un antibiograma que solo se ingresa si un cultivo es positivo), la interfaz puede mostrar u ocultar secciones según las entradas. Estas consideraciones hacen la experiencia más intuitiva y evitan la entrada de datos irrelevantes.

• Soporte para carga de resultados desde dispositivos o plantillas: Si bien el enfoque principal es manual, es positivo pensar en UX futuro donde el sistema pueda importar datos automáticamente (por integración de equipos). Mientras tanto, facilitar copiar/pegar o la carga por lotes mejora usabilidad. Un ejemplo es permitir que el técnico importe un archivo CSV con resultados para muchos parámetros (útil en máquinas que exportan resultados) o usar plantillas: si un test extenso siempre produce una tabla de valores en cierto orden, permitir cargar esa tabla y mapear campos podría acelerar el proceso. Desde la perspectiva de diseño, también se debe manejar con elegancia la ausencia de ciertos resultados; por ejemplo, si un parámetro no pudo medirse, permitir dejarlo vacío pero exigir una justificación o marcarlo como No aplica.

Diseño Uniforme del Informe PDF de Resultados

• Estructura tabular homogénea: Independientemente de la variedad de exámenes que contenga una orden, el informe PDF debe mostrar todos los resultados de manera consistente. La práctica recomendada es una tabla de resultados con columnas bien definidas: Parámetro, Resultado, Unidad, Valor de Referencia. Bajo cada análisis, se listan sus parámetros como filas de esa tabla. Por ejemplo, si la orden incluye Hemograma y Glucosa en sangre, el informe podría tener un subtítulo o sección para "Hemograma" y debajo una tabla con sus múltiples parámetros (cada uno en su fila), luego otra sección "Glucosa en sangre" con quizás una sola fila (Glucosa – 110 – mg/dL – 70-100). El formato de columnas se mantiene igual, de modo que a simple vista el médico o paciente pueda leer: el valor obtenido y su referencia, para cada ítem, sin importar que un examen tenga 1 o 20 parámetros. Esto coincide con la descripción del requerimiento y es el estándar de la industria.

• Identificación clara y secciones informativas: En cuanto al layout, el informe debe iniciar con los datos del paciente (nombre completo, ID o DNI, fecha de nacimiento/edad, sexo) y los datos del laboratorio (nombre, logo, dirección, contactos) en el encabezado. Justo debajo, información de la orden: por ejemplo, un número de informe, fecha de emisión, médico solicitante (si corresponde). Separar visualmente esta sección de la tabla de resultados (por ejemplo, con líneas o fondos resaltados) ayuda a la lectura. Al final o en un lateral, incluir los datos del responsable que valida y su firma o código de colegiado, dando validez legal/profesional al documento. También es buena práctica añadir una nota de confidencialidad y cualquier explicación de abreviaturas o unidades poco comunes en un pie de página.

• Consistencia tipográfica y énfasis en valores fuera de rango: Utilizar estilos tipográficos coherentes en todo el documento: por ejemplo, todos los nombres de parámetros alineados a la izquierda, las unidades quizás en una fuente ligeramente más pequeña o en cursiva, los resultados en negrita para destacarlos, etc. Si un resultado está fuera de rango, en el PDF se puede marcar con un asterisco o resaltar (muchos laboratorios ponen el valor en negrita roja o agregan un símbolo H/L para High/Low). Dado que a color puede no siempre imprimirse, una solución es usar algún indicador textual o un formato como subrayado. El informe podría incluir al final una leyenda tipo: "Los valores resaltados/asteriscados están fuera de los rangos de referencia." Esto complementa la experiencia del médico lector, alineado a las prácticas comunes.

• Presentación de unidades y referencias contextuales: En el PDF, cada valor debe presentarse junto a su unidad de medida apropiada (mg/dL, %, UI/L, etc.), evitando ambigüedad. Los rangos de referencia deben indicar claramente las condiciones a las que aplican, por ejemplo "Valor de referencia (adulto hombre) 13–17 g/dL*". Si el sistema maneja múltiples rangos según edad/sexo, el informe puede mostrar el que corresponda al paciente específico. Esto garantiza que el destinatario interprete correctamente si un valor es normal o no para ese paciente. Además, si se incluyó algún comentario del técnico o patólogo (por ejemplo, "Muestra hemolizada: resultado podría estar subestimado"), estos comentarios deben imprimirse debajo de la tabla o al final del informe en una sección de Observaciones, con un estilo cursivo o distinto para distinguirlos de los resultados cuantitativos.

• Homogeneidad en distintos tipos de exámenes: Para mantener la homogeneidad, incluso si la orden incluye exámenes muy diferentes (p. ej. una radiografía informada en texto libre y un examen sanguíneo con números), el informe debería integrarlos bajo el mismo formato general. Si un resultado es puramente textual (ej. un informe de microbiología con conclusiones), se puede poner como un parámetro cuyo "Resultado" es un párrafo de texto. Por ejemplo: Parasitología – Negativo: no se observaron parásitos en muestra analizada. Así, sigue habiendo una etiqueta de parámetro y un valor, aunque ese valor sea texto largo. Alternativamente, todos los análisis de tipo texto podrían listarse en una sección "Resultados Cualitativos" manteniendo el mismo ancho de página, para no romper el estilo. Esto es importante para que el informe parezca un solo documento cohesivo y no páginas pegadas de formatos distintos.

• Flexibilidad y personalización controlada: Odoo 18 permite personalizar informes con QWeb/Studio. Se debe estructurar la plantilla de modo que un diseñador pueda, por ejemplo, reordenar secciones (colocar primero los datos del médico remitente si la clínica lo prefiere) sin romper la tabla de resultados. También es recomendable mantener márgenes adecuados para posibles membretes o firmas. La imagen corporativa (logos, colores institucionales) puede aplicarse en encabezados o títulos, pero sin sacrificar la claridad del contenido. En general, priorizar un diseño limpio y funcional sobre uno excesivamente decorado, dado que se trata de documentación clínica formal.

En resumen, una buena UX en este contexto implica: para la entrada de datos, interfaces adaptativas, rápidas y libres de error en la medida de lo posible; y para la salida de datos (informes), un formato unificado y profesional que facilite la interpretación inmediata de los resultados por parte de médicos y pacientes.

Conclusiones

Con las funcionalidades descritas, el módulo de gestión de laboratorios clínicos para Odoo 18 permitirá al laboratorio operar de manera eficiente, precisa y con alta calidad en sus procesos. Desde la planificación de muestreos y gestión de todo el ciclo de vida de la muestra, hasta la entrega final de resultados con trazabilidad completa, el sistema cubrirá las necesidades típicas de un laboratorio clínico moderno. La integración con módulos corporativos (ventas, inventario, etc.) asegurará que la solución sea integral y evite islas de información, mientras que la posibilidad de incorporar características adicionales (portal web, citas, calidad) brinda escalabilidad y flexibilidad para adaptarse a diferentes entornos de laboratorio. En definitiva, este documento de requerimientos servirá como base para el desarrollo de un módulo robusto que automatice tareas, minimice errores humanos y mejore la calidad y rapidez en la entrega de resultados a los pacientes y médicos.