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Investigación con impacto: medición de fatiga mental en trabajadores

La fatiga laboral es mundialmente reconocida como una de las principales causas de accidentes del trabajo en la industria moderna y Chile no es la excepción. Estos estados de fatiga y somnolencia, que algunos especialistas comparan con el estado de ebriedad, generan daños humanos y pérdidas económicas.

Para abordar y dar una solución a esta problemática, el académico Ángel Jiménez y su grupo de investigadores están utilizando Inteligencia Artificial (IA) para encontrar patrones asociados a las señales psico-fisiológicas de los trabajadores que permitan caracterizar su fatiga mental.

En esta línea de investigación, la Superintendencia de Seguridad Social (SUSESO) les adjudicó fondos para un proyecto de investigación en prevención de accidentes del trabajo y enfermedades profesionales. Esto, con el apoyo del Instituto de Seguridad del Trabajador (IST), la contraparte de este proyecto y que en su calidad de mutualidad facilita el acceso a empresas y trabajadores.

“El foco de este proyecto es identificar la fatiga mental de trabajadores que están sometidos a estrés, en una mirada de corto y largo plazo. En el corto plazo, queremos identificar eventos de estrés producto de factores de sus propias tareas. En el largo plazo, entender cómo la acumulación de estos eventos puede desembocar en patologías mentales que también se catalogan como enfermedades laborales”, explica Ángel, quien desde su tesis de doctorado (Ciencia de la Computación, KAIST, Corea del Sur) se dedica a la aplicación de modelos de la Psicología Cognitiva en la IA.

Para lo anterior, contarán con una muestra de trabajadores que se desempeñan en un call center, sometidos a la vehemencia típica de los clientes que llaman por teléfono para buscar soluciones inmediatas a sus problemas. La idea es partir con 10 trabajadores que ejecutan esta labor para, en una segunda instancia, escalar a 50.

“En esta muestra identificaremos los niveles de agresión del cliente a través de algoritmos que analizan características de la señal de audio cercanos a tiempo real”, detalla el investigador, agregando que los eventos de estrés serán identificados por medio del comportamiento de las señales psico-fisiológicas capturadas por biosensores. Esto, respetando la privacidad de los datos que se utilizarán y cumpliendo todos los requisitos éticos de este tipo de investigación.

Agrega:
“Vamos a tener un mapa del comportamiento de estrés de la persona, lo que nos permitirá hacer una correlación entre su salud mental y su historia. Para ello contamos con Psicólogos y Ergónomos provistos por el ISP”.

En la práctica, y a futuro, lo que Ángel y su equipo de investigadores buscan es que la Inteligencia Artificial permita detectar en tiempo real, y de forma objetiva, cuándo un trabajador ya no es apto para realizar alguna tarea; información especialmente relevante en faenas peligrosas y que requieren de alto grado de concentración.

“De manera automática se levantará una alarma al supervisor, quien tomará las medidas necesarias, reemplazando, por ejemplo, al trabajador fatigado para evitar accidentes y pérdidas económicas para la industria”, acota Cristián Retamal, ayudante de investigación de este proyecto.

“Con esta investigación buscamos mejorar la productividad y calidad de vida de los trabajadores”, concluye Ángel.

El proyecto partió en diciembre y tiene una duración de 18 meses.