Efectividad del uso de la inteligencia artificial para la prevención de la accidentalidad laboral reportada en la literatura entre los años 2013 a 2023. Revisión sistemática de la literatura
Objetivo: la presente monografía aborda la efectividad de la Inteligencia Artificial (IA) en la Seguridad y Salud en el Trabajo (SST), enfocándose en la prevención de accidentes laborales. Materiales y métodos: se empleó una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL), siguiendo los pasos de la meto...
- Autores:
-
Moreno Babilonia, César Andrés
Rodelo Menco, Iván Antonio
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/56004
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/56004
- Palabra clave:
- Artificial intelligence
Occupational health and safety
Occupational accidents
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Innovation
Medicina laboral
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Prevención de accidentes laborales
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Objetivo: la presente monografía aborda la efectividad de la Inteligencia Artificial (IA) en la Seguridad y Salud en el Trabajo (SST), enfocándose en la prevención de accidentes laborales. Materiales y métodos: se empleó una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL), siguiendo los pasos de la metodología PRISMA abarcando estudios de los últimos 10 años (2013-2023). Resultados: se identificaron 6 artículos relevantes, destacando la gestión logarítmica predictiva y el uso de redes neuronales artificial y mixta. Conclusiones: esta investigación concluye en que si es efectiva la IA en la prevención de accidentalidad laboral contribuyendo significativamente a la ciencia y al fortalecimiento del Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST). |
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Resultados: se identificaron 6 artículos relevantes, destacando la gestión logarítmica predictiva y el uso de redes neuronales artificial y mixta. Conclusiones: esta investigación concluye en que si es efectiva la IA en la prevención de accidentalidad laboral contribuyendo significativamente a la ciencia y al fortalecimiento del Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST).Objective: this monograph addresses the effectiveness of Artificial Intelligence (AI) in Occupational Health and Safety (OSH), focusing on the prevention of occupational accidents. Materials and methods: a Systematic Literature Review (SLR) was used, following the steps of the PRISMA methodology, covering studies from the last 10 years (2013-2023). Results: 6 relevant articles were identified, highlighting predictive logarithmic management and the use of artificial and mixed neural networks. Conclusions: this research concludes that AI is effective in preventing workplace accidents, contributing significantly to science and strengthening the Occupational Health and Safety Management System (OH-SMS).Especialista en Seguridad y Salud en el Trabajohttps://www.ustabuca.edu.co/Especializaciónapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásEspecialización Seguridad y Salud en el TrabajoFacultad de Ingeniería IndustrialAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Efectividad del uso de la inteligencia artificial para la prevención de la accidentalidad laboral reportada en la literatura entre los años 2013 a 2023. Revisión sistemática de la literaturaArtificial intelligenceOccupational health and safetyOccupational accidentsOccupational risksInnovationMedicina laboralAnálisis de informaciónEmpleador y empleadosPrevención de accidentes laboralesRedes neuronales artificialesInteligencia artificialSeguridad y salud en el trabajoAccidentalidad laboralRiesgos laboralesInnovaciónTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Especializaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BucaramangaAI Incident Database. (2024). Base de datos de incidentes de inteligencia artificial. Recuperado de https://www.aiincidentdatabase.comAmaya Solano, E. I., Bolívar Ariza, J. C., & Palacios Gutiérrez, L. P. (2023). Implementación de sensores para detectar síntomas de sueño y fatiga en conductores de vehículos de carga pesada en la empresa transportes Oviedo. Trabajo final de especialización. Corporación Universitaria Unitec. Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12962/2522Chen, H. (2019). A predictive risk model for occupational safety in the construction industry using a deep belief network. Safety Science, 115, 106-116.Departamento Administrativo Nacional de Estadística. DANE. (2023). Estadísticas de accidentalidad laboral en el Valle del Cauca. Recuperado de https://www.dane.gov.coFerreira, I., Urrútia, G., & Coello, P. A. (2011). Revisiones sistemáticas y metaanálisis: bases conceptuales e interpretación. Revista Española de Cardiología, 64(8), 688–96.Gómez, L. (2023). La calidad de los datos en la Inteligencia Artificial: Un factor crítico para su efectividad. Journal of Data Science, 48(3), 234-256.Instituto Nacional de Seguridad y Salud Ocupacional. (2019). Accidentalidad Laboral.Jarota, M. (2023). Artificial intelligence in the work process. A reflection on the proposed European Union regulations on artificial intelligence from an occupational health and safety perspective. Computer Law & Security Review, 49, 105825.Koc, K., Ekmekcioğlu, Ö., & Gurgun, A. P. (2022). Accident prediction in construction using hybrid wavelet-machine learning. Automation in Construction, 133, Article 103987. Recuperado de https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103987Leite, F. (2020). Early Warning System for Safety Incidents in Industry 4.0 Context. Procedia CIRP, 93, 128-133.Manterola, C. (2013). Revisiones sistemáticas de la literatura. Qué se debe saber acerca de ellas. Cirugía Española, 91(3), 149–55.Ministerio de Salud y Protección Social de Colombia. (1993). Resolución Numero 8430 de 1993. Recuperado de https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/DE/DIJ/RESOLUCION-8430-DE-1993.PDFMinisterio de Trabajo de Colombia. (2023). Informe de accidentalidad laboral en Colombia. 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