El Instituto de Evaluación Tecnológica en Salud (IETS) ha presentado un sistema de recomendaciones en salud laboral, tras realizar una investigación que utilizó herramientas de analítica textual para detectar las actividades de salud y seguridad en el trabajo que las empresas deberían implementar para promover la salud entre sus colaboradores.
De acuerdo con el IETS, este modelo de salud ocupacional es un insumo fundamental para la toma de decisiones en esta materia y entre diversas industrias, pues estandariza actividades básicas de higiene laboral, considerando que las políticas y lineamientos en esta área se modifican constantemente. Gracias a esta selección, se garantiza la coherencia del sistema de recomendaciones con el paso del tiempo y el mejoramiento en la trazabilidad de los registros existentes y futuros.
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Al integrar las actividades históricas hechas en salud laboral y la integración de las más recientes, el sistema construye una pipeline específica para cada empresa, herramienta desde la que se proponen recomendaciones adicionales. Éstas surgen desde la retroalimentación implícita; es decir, desde el comportamiento de los usuarios y los artículos con los que interactúan, la información se obtiene como frecuencia de uso, historiales o duración. En el campo de la salud ocupacional, los datos pueden ser usados por las empresas y compañías de seguros o ARL para desarrollar un sistema recomendador de filtrado colaborativo.
Como se lee en el artículo publicado, este enfoque compara la similitud entre distintas actividades ofrecidas por el corredor de seguros y hace recomendaciones basadas en las actividades que otras empresas similares han adquirido en el pasado. Al momento de la investigación, la herramienta creada por el IETS albergaba 455.000 empresas, 2.59 millones de trabajadores y 1023 municipios del país.
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Así se evaluó el sistema de recomendaciones del IETS
Tras diseñar el sistema de recomendaciones con estas tecnologías, se utilizó la información de oferta y demanda de productos de higiene industrial de Positiva Compañía de Seguros, la aseguradora estatal colombiana de riesgos laborales, que asegura a más de 3 millones de trabajadores.
El conjunto de datos estaba conformado por 6.000 empresas, 500 actividades y 200.000 compras. Cada empresa del conjunto de datos estaba asociada a metadatos que incluían el número de empleados, el sector económico de la empresa y los ingresos de la empresa.
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También se incluyía información sobre el programa de higiene industrial (como previsión, reconocimiento, evaluación, prevención y control) y el tema relacionado (como riesgos químicos y riesgos físicos). El 20% de los datos se utilizaron para las pruebas y el 80% para el entrenamiento del sistema. Como resultado, se observó que se obtiene un mejor rendimiento con el modelo que combinando la memorización y la generalización de las preferencias de los artículos de las empresas.
“Automatizar este proceso con algoritmos IA permite aprovechar la experiencia de diversos agentes, lo cual facilita la labor del experto, brindando mejores sugerencias en los planes de trabajo de actividades a empresas diversas y con diferentes presupuestos” es una de las conclusiones de la investigación.
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