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    Inteligencia artificial en la evaluación de riesgos ergonómicos en puestos de trabajo, un enfoque innovador

    Author/s: García Galindo, Claudia Esperanza
    Advisor/s: Pérez Serrano, José Fernando
    Keyword/s: Inteligencia artificial; Riesgos ergonómicos; Evaluación
    Degree: Máster Universitario en Prevención de Riesgos Laborales
    Date of defense: 2024-06
    Type of content: TFM
    URI: https://hdl.handle.net/20.500.12880/9148
    Abstract:
    La inteligencia artificial está revolucionando la manera de identificar, evaluar y mitigar los riesgos asociados a la Seguridad y Salud de los trabajadores. Específicamente en el campo de la Ergonomía aplicada a la adaptación del puesto de trabajo. La inteligencia artificial es una gran herramienta que utiliza los algoritmos y las metodologías ya implementadas en las evaluaciones ergonómicas de puestos de trabajo, tales como: OWA, NIOSH (Norma ISO), OCRA, RULA, REBA entre otras; para hacer la recopilación de los datos de los puestos de trabajo de manera más precisa y rápida que los utilizados actualmente, proporcionado una gestión preventiva y eficiente a la hora de abordar el riesgo ergonómico, y no una gestión reactiva que dificulta el tiempo de respuesta y de control del riesgo. Las evaluaciones de puesto de trabajo con la interacción de la Inteligencia Artificial, pueden llegar a reducir hasta en un 70% el tiempo invertido en la evaluación de los riesgos ergonómicos por parte de los profesionales encargados, teniendo en cuenta que la mayor dificultad se presenta en la recopilación y codificación de la información. Por medio del uso de los algoritmos de la inteligencia artificial el profesional de la salud tiene una menor dificultad a la hora de codificar las diferentes posturas ergonómicas del trabajador, elimina sesgos o errores que el profesional de la salud puede llegar a presentar al hacer esta tarea de manera repetitiva y manual, y agiliza el informe de resultados que permite generar controles a tiempo que pueden evitar enfermedades laborales, bajo rendimiento de los trabajadores y altas tasas de ausentismo laboral.
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    Name: TFM_ClaudiaGarciaGalindo_Memor ...
    Size: 1.666Mb
    Format: PDF
    Type of content: TFM

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