Artificial intelligence tools for safety and health systems at work

• Castellón Simancas, Leidy Laura ^[1] ; Olascoaga Tous, Naywin ^[1] ; Carriazo Mendoza, Lorena Mischell ^[1] ; Castrillon Ramirez, Camila ^[1] ; Severiche Sierra, Carlos Alberto ^[1]
  1. [1] Universidad de Cartagena

     Universidad de Cartagena

     Colombia

     
• Localización: Metaverse Basic and Applied Research, ISSN-e 2953-4577, Vol. 3, Nº. 0, 2024 (Ejemplar dedicado a: Metaverse Basic and Applied Research)
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Herramientas de la inteligencia artificial para los sistemas de seguridad y salud en el trabajo
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  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Se realizó una revisión sistemática de la literatura, se identifican tecnologías clave como el aprendizaje automático, la visión artificial, los dispositivos wearables y los sistemas de monitoreo inteligente. Estas herramientas se aplican en la prevención de accidentes, el monitoreo continuo de la salud de los trabajadores, la automatización de la vigilancia y la mejora de la formación en seguridad. La implementación de IA predictiva permite identificar riesgos y prevenir accidentes, reduciendo la tasa de incidentes y mejorando la seguridad. Los dispositivos wearables y sensores biométricos son efectivos en la detección temprana de enfermedades ocupacionales y trastornos musculoesqueléticos. Además, la automatización de la vigilancia con visión artificial optimiza el cumplimiento de normas de seguridad, como el uso de equipos de protección personal (EPP), aliviando la carga operativa de los gestores de seguridad. A pesar de sus beneficios, la implementación enfrenta desafíos éticos y técnicos, como la privacidad de los datos, la transparencia de los algoritmos y la capacitación de los trabajadores. Se destaca la necesidad de desarrollar normativas claras y un enfoque ético en la adopción de la IA. En conclusión, las herramientas de IA tienen un gran potencial para transformar los sistemas de seguridad y salud en el trabajo, pero es esencial abordar los desafíos éticos y técnicos para garantizar su implementación responsable y efectiva.

  • English

     A systematic review of the literature was carried out, key technologies such as machine learning, computer vision, wearable devices and intelligent monitoring systems are identified. These tools are applied in accident prevention, continuous monitoring of workers' health, automation of surveillance and improvement of safety training. The implementation of predictive AI makes it possible to identify risks and prevent accidents, reducing the incident rate and improving safety. Wearable devices and biometric sensors are effective in the early detection of occupational diseases and musculoskeletal disorders. Additionally, automating surveillance with computer vision optimizes compliance with safety standards, such as the use of personal protective equipment (PPE), easing the operational burden on security managers. Despite its benefits, the implementation faces ethical and technical challenges, such as data privacy, algorithm transparency, and worker training. The need to develop clear regulations and an ethical approach in the adoption of AI is highlighted. In conclusion, AI tools have great potential to transform occupational health and safety systems, but it is essential to address ethical challenges and technicians to guarantee its responsible and effective implementation.