En la Unidad de Cuidados Intensivos Neonatales (UCIN), los clínicos deben equilibrar las demandas de la monitorización constante de los pacientes con la necesidad de una documentación precisa y una comunicación clara con colegas y familias. Para abordar la carga clínica de documentar la atención y el estado de salud de los pacientes, este documento presenta dos sistemas complementarios basados en inteligencia artificial. Primero, se desarrolla un Simulador de Pacientes de UCIN impulsado por GAN para generar datos realistas de signos vitales neonatales y eventos de intervención clínica discretos, típicos de la atención en la UCIN. Aunque es útil para una variedad de objetivos de investigación, este simulador proporciona una fuente de datos segura y controlable, esencial para el desarrollo y la validación del segundo sistema: el Resumidor de Estado del Paciente Neonatal (NPSS) impulsado por LLM. El NPSS fusiona la salida de múltiples sistemas de aprendizaje automático, cada uno extrayendo aspectos específicos de la atención y la salud del paciente, junto con datos de signos vitales de un monitor de pacientes. Aprovechando la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para incorporar datos de referencia específicos de neonatos, el NPSS permite varios casos de uso clave, incluyendo la generación de actualizaciones amigables para los padres, la resumición del estado del paciente para los traspasos entre clínicos y la población automática de registros de pacientes para la documentación. La validación del simulador demuestra la alta fidelidad de los datos simulados en relación con los datos disponibles de infantes en Physionet. El NPSS se evalúa utilizando un marco automatizado de LLM como juez a través de escenarios de prueba repetidos. Para mitigar el sesgo de preferencia propia, las evaluaciones se realizaron utilizando tres jueces LLM distintos (OpenAI o3-mini, Llama-3 y Mistral). A través de los jueces, el NPSS logró consistentemente altas puntuaciones de relevancia (0.95-0.99) y fuertes puntuaciones de fundamentación (0.80-0.91), lo que indica que los resúmenes generados se mantienen en el tema y son fieles a los datos subyacentes del simulador. Una vez validado, el NPSS reducirá la carga de trabajo de documentación, mejorará la eficiencia en los traspasos de turno y agilizará las actualizaciones para los padres, abordando cuellos de botella clínicos clave en los flujos de trabajo de datos de la UCIN.