Guía Práctica Inteligencia Artificial: Aplicaciones de Vanguardia en sectores estratégicos
Mercedes Sanchís Almenara, directora de innovación en Bienestar y Salud Laboral en el Instituto de Biomecánica de Valencia (IBV) ha publicado un artículo en la Guía Práctica Inteligencia Artificial: Aplicaciones de Vanguardia en sectores estratégicos, publicada en Enero de 2025 por la Fundació Parc Cientific Universitat de Valencia, donde trató algunas de las aplicaciones que podría tener la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito de la salud laboral.
El artículo se estructura en cuatro apartados:
- ¿En qué casos puede ser útil la inteligencia artificial en el campo de la salud laboral?
- Tecnologías IA aplicables en salud laboral
- Beneficios del uso de la IA en el ámbito de la salud laboral
- Desafíos claves en la implementación de la IA en salud laboral
En el primero de los apartados, campos en que puede ser útil la IA, la directora del Instituto de Biomecánica de Valencia plantea que puede ser de gran ayuda en la prevención de los accidentes y enfermedades laborales, en la mejora de las condiciones de trabajo y en relación con la recuperación y reincorporación eficiente en caso de que las personas trabajadoras enfermen.
En relación con la utilidad de la IA respecto a la prevención de los riesgos laborales, una de las utilidades que se destaca en el artículo es la capacidad de análisis predictivo que puede ofrecer la IA, debido a que maneja una gran cantidad de datos de salud laboral (registros de accidente, enfermedades profesionales, etc).
Otras de las utilidades es la de detectar situaciones de riesgo en tiempo real, así como evaluar ciertos riesgos, como puede ser los ergonómicos analizando vídeos de las personas trabajadoras durante la realización de sus tareas y detectar posturas inadecuadas o movimientos repetitivos que puedan aumentar la probabilidad de sufrir un trastorno musculoesquelético.
En relación con la utilidad de la IA respecto a la mejora de las condiciones de trabajo, expone Mercedes Sanchís que tras la identificación de los riesgos, la IA puede ayudarnos a reducirlos de la siguiente manera: mejorando las condiciones ergonómicas del trabajo ayudando a establecer un diseño adecuado de las estaciones de trabajo desde un punto de vista ergonómico o reorganizando las tareas; u optimizando los programas de formación mediante la personalización de los programas de capacitación en función de las necesidades individuales de cada persona trabajadora y de las demandas del puesto de trabajo, mejorando así la eficacia de la formación.
En relación con la utilidad de la IA respecto a la gestión de la salud de los trabajadores y trabajadoras, mantiene que la IA permite la detección temprana de las enfermedades, permitiendo con ello una intervención temprana y efectiva; la personalización de programas de promoción de la salud; y premite también la personalización de los tratamientos de reincorporación, con lo que se posibilitaría mejorar el uso de los recursos sanitarios y reducir la duración de los procesos de incapacidad temporal.
En el segundo de los apartados, tecnologías IA aplicables en salud laboral, se aborda la aplicación que de manera independiente o conjunta, puede ofrecer las tecnologías en materia de salud laboral, y e destacan algunas de ellas como puede ser la de aprendizaje automático (Machine Leraning) aplicación con la que se pueden predecir eventos futuros, a partir del análisis de un gran conjunto de datos.
En el tercero de los apartados, beneficios del uso de la IA en el ámbito de la salud laboral, destaca como principales beneficios la reducción de accidentes y enfermedades laborales, al identificar y prevenir los riesgos de manera proactiva; la mejora de las condiciones de trabajo, al optimizar los procesos y personalizar las medidas de prevención; el aumento de la productividad, al reducir los tiempos de inactividad y mejorar el bienestar de las personas trabajadores; y la reducción de costes, al prevenir accidentes y enfermedades laborales.
En el cuarto de los apartados, desafíos clave en la implementación de la IA en la salud laboral. En este apartado la autora plantea una serie de desafíos que deben abordarse para garantizar el éxito a largo plazo. Desafíos como la calidad y cantidad de datos que se necesitan; la transparencia y explicabilidad de las conclusiones de la IA; los sesgos algorítmicos, que pueden llevar a decisiones injustas o discriminatorias; la infraestructura y costes, pues la implementación de sistemas de IA requiere de inversiones significativas en hardware, software y personal especializado; la resistencia al cambio que pueden ofrecer los trabajadores; las regulaciones y normativas, pues aún hoy genera incertidumbre jurídica, especialmente, sobre la responsabilidad en caso de accidente o incidente causados por sistemas de IA; la colaboración multidisciplinaria; el desarrollo de estándares; la transparencia y comunicación; la inversión en capacitación para capacitar a los profesionales de la seguridad y salud en el uso y la interpretación de los dato generados por la IA y la evaluación continua para garantizar la eficacia y seguridad de la IA.