Análisis de los puestos de trabajo mediante el uso de inteligencia artificial y su relación con la sintomatología osteomuscular en trabajadores de una institución de formación para el trabajo y el desarrollo humano en la ciudad de Barranquilla
El presente estudio tiene como objetivo analizar los puestos de trabajo mediante el uso de inteligencia artificial y su relación con la sintomatología osteomuscular en trabajadores de una Institución de Formación para el Trabajo y el Desarrollo Humano en la ciudad de Barranquilla. La investigación a...
- Autores:
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Ramón Rojas, Jhonnatan Jesús
Castro Gómez, Marisodel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/14369
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- Palabra clave:
- Ergonomics
Artificial intelligence
Musculoskeletal symptoms
Ergonomic assessment
Sintomatología osteomuscular
Seguridad y salud en el trabajo
Occupational safety and health
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Inteligencia artificial
Evaluación ergonómica
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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El presente estudio tiene como objetivo analizar los puestos de trabajo mediante el uso de inteligencia artificial y su relación con la sintomatología osteomuscular en trabajadores de una Institución de Formación para el Trabajo y el Desarrollo Humano en la ciudad de Barranquilla. La investigación adopta un enfoque mixto, combinando metodologías cuantitativas y cualitativas para evaluar los factores ergonómicos asociados a la sintomatología osteomuscular y establecer relaciones entre las condiciones laborales y los problemas de salud reportados. Para ello, se emplean encuestas y entrevistas semiestructuradas con los trabajadores, así como herramientas de inteligencia artificial para la captura y análisis de datos ergonómicos. La evaluación ergonómica se desarrolla mediante las metodologías RULA (McAtamney & Corlett, 1993), REBA (Hignett & McAtamney, 2000), ROSA (Sonne et al., 2012) y la Escala Samn-Perelli (Samn & Perelli, 1982), con el fin de medir el nivel de riesgo en los distintos puestos de trabajo. Los datos obtenidos son procesados a través del software de inteligencia artificial ERGOYES, lo que permite identificar patrones y correlaciones mediante análisis estadístico descriptivo y correlacional. A partir de los hallazgos obtenidos, se diseñarán estrategias y recomendaciones ergonómicas orientadas a mitigar los riesgos osteomusculares en los trabajadores, contribuyendo a la optimización de las condiciones laborales y la salud ocupacional en la institución. |
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Asan, O., & Choudhury, A. (2021). Research Trends in Artificial Intelligence Applications in Human Factors Health Care: Mapping Review. JMIR Hum Factors. doi:10.2196/28236. PMID: 34142968 Bernard, B. P., & Putz-Anderson, V. (1997). Musculoskeletal Disorders and Workplace Factors: a critical review of epidemiologic evidence for work-related musculoskeletal disorders of the neck, upper extremity, and low back. Cincinnati, OH: NIOSH Numbered Publications. Obtenido de https://stacks.cdc.gov/view/cdc/21745 Chan, V. C., Ross, G. B., Clouthier, A. L., Fischer, S. L., & & Graham, R. B. (2022). The role of machine learning in the primary prevention of work-related musculoskeletal disorders: A scoping review. Applied Ergonomics. doi:10.1016/j.apergo.2021.103574 Chapanis, A. (1949). Applied experimental psychology. Johns Hopkins University Press. Congreso de la República de Colombia. (2012). Ley 1562 de 2012 Por la cual se modifica el Sistema de Riesgos Laborales y se dictan otras disposiciones en materia de Salud Ocupacional. Bogotá D.C.: Congreso de la República de Colombia. De Beeck, R., & Hermans, V. (200). work-related low back disorders. Luxemburgo: Office for Official Publications of the European Communities,. Delleman, N., Haslegrave, C., & Chaffin, D. (2004). Working Postures and Movements. Boca Ratón: CRC Press Ergoyes. (s.f.). Ergoyes. Obtenido de Bienvenido a la Comunidad Ergoyes: https://ergoyes.com/home FASECOLDA. (2024). Datos 2.0 riesgos laborales. FASECOLDA. Obtenido de https://www.fasecolda.com/ramos/riesgos-laborales/rldatos-dashboard/ Ferizi, U., Besser, H., Hysi, P., Jacobs, J., Rajapakse, C. S., Chen, C., . . . Chang, G. (2018). Artificial intelligence applied to osteoporosis: A performance comparison of machine learning algorithms in predicting fragility fractures from MRI data. Journal of Magnetic Resonance Imaging. doi:10.1002/jmri.26280 Fitts, P. 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Informatics in Medicine Unlocked. doi:10.1016/j.imu.2021.100596 Halilaj, E., Rajagopal, A., Fiterau, M., Hicks, J. L., Hastie, T. J., & & Delp, S. L. (2018). Machine learning in human movement biomechanics: Best practices, common pitfalls, and new opportunities. Journal of Biomechanics. doi:10.1016/j.jbiomech.2018.09.009 Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación. McGraw-Hill. Hignett, S., & McAtamney, L. (2000). Rapid Entire Body Assessment (REBA). Applied Ergonomics, 201-205. doi:10.1016/S0003-6870(99)00039- 3​:contentReference[oaicite:0]{index=0}. International Ergonomics Association (IEA). (2020). Definition of Ergonomics. Obtenido de https://iea.cc/what-is-ergonomics/ Liebregts, J., Sonne, M., & Potvin, J. R. (2016). Photograph-based ergonomic evaluations using the Rapid Office Strain Assessment (ROSA). 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Resolución 1843 de 2025 Por la cual se regula la práctica de evaluaciones médicas ocupacionales, y se dictan otras disposiciones. Bogotá D.C.: Ministerio de Trabajo. Nath, N. D., Chaspari, T., & Behzadan, A. H. (2018). Automated ergonomic risk monitoring using body-mounted sensors and machine learning. Advanced Engineering Informatics, 514-526. doi:10.1016/j.aei.2018.08.020 National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH). (2020). Musculoskeletal Disorders (MSDs) and Workplace Factors. Centers for Disease Control and Prevention. Obtenido de https://www.cdc.gov/niosh/topics/ergonomics/ Norman, D. A. (1993). The design of everyday things. Basic Books. Oakden-Rayner, L., Gale, W., Bonham, T. A., Lungren, M. P., Carneiro, G., Bradley, A. P., & Palmer, L. J. (2022). Validation and algorithmic audit of a deep learning system for the detection of proximal femoral fractures in patients in the emergency department: A diagnostic accuracy study. 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Musculoskeletal disorders and related factors in the Colombian orthodontists’ practice. International journal of occupational safety and ergonomics, 1-28. doi:10.1080/10803548.2020.1857975 Rivera Villar, W. N., Garzón Leal, D. C., & Giraldo Luna, C. M. (2024). La inteligencia artificial como herramienta para la gestión de riesgos ergonómicos. Bogotá D.C.: Universida del Bosque. Obtenido de https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/ae9a4f07-a601-4ce3- a110-7fe610d45fa1/download Rodrigues, M. S., Sonne, M., Andrews, D. M., Tomazini, L. F., Sato, T. O., & Chaves, T. C. (2019). Rapid office strain assessment (ROSA): Cross-cultural validity, reliability and structural validity of the Brazilian-Portuguese version. Applied Ergonomics, 143–154. doi:10.1016/j.apergo.2018.09.009 Samn, S. W., & Perelli, L. P. (1982). Estimating aircrew fatigue: A technique with application to airlift operations. USAF School of Aerospace Medicine Seguros Bolívar. (2023). 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La investigación adopta un enfoque mixto, combinando metodologías cuantitativas y cualitativas para evaluar los factores ergonómicos asociados a la sintomatología osteomuscular y establecer relaciones entre las condiciones laborales y los problemas de salud reportados. Para ello, se emplean encuestas y entrevistas semiestructuradas con los trabajadores, así como herramientas de inteligencia artificial para la captura y análisis de datos ergonómicos. La evaluación ergonómica se desarrolla mediante las metodologías RULA (McAtamney & Corlett, 1993), REBA (Hignett & McAtamney, 2000), ROSA (Sonne et al., 2012) y la Escala Samn-Perelli (Samn & Perelli, 1982), con el fin de medir el nivel de riesgo en los distintos puestos de trabajo. Los datos obtenidos son procesados a través del software de inteligencia artificial ERGOYES, lo que permite identificar patrones y correlaciones mediante análisis estadístico descriptivo y correlacional. A partir de los hallazgos obtenidos, se diseñarán estrategias y recomendaciones ergonómicas orientadas a mitigar los riesgos osteomusculares en los trabajadores, contribuyendo a la optimización de las condiciones laborales y la salud ocupacional en la institución.This study aims to analyze workstations using artificial intelligence and their relationship with musculoskeletal symptoms in workers of a Training and Human Development Institution in the city of Barranquilla. The research adopts a mixed-method approach, combining quantitative and qualitative methodologies to evaluate ergonomic factors associated with musculoskeletal symptoms and establish relationships between working conditions and reported health issues. To achieve this, surveys and semi-structured interviews will be conducted with workers, along with the use of artificial intelligence tools for data collection and ergonomic analysis. The ergonomic evaluation will be performed using the RULA (McAtamney & Corlett, 1993), REBA (Hignett & McAtamney, 2000), ROSA (Sonne et al., 2012), and Samn-Perelli Fatigue Scale (Samn & Perelli, 1982) methodologies to assess risk levels in various workstations. The collected data will be processed through the artificial intelligence software ERGOYES, enabling the identification of patterns and correlations using descriptive and correlational statistical analysis. Based on the findings, ergonomic strategies and recommendations will be developed to mitigate musculoskeletal risks for workers, contributing to the optimization of working conditions and occupational health within the institution (Karwowski et al., 2021). This research contributes to occupational safety and health management by incorporating innovative tools that enhance ergonomic analysis in work environments.Lista de tablas y figuras 7 -- Introducción 8 -- Objetivos 10 -- Objetivo general 10 -- Objetivos específicos 10 -- Justificación 11 -- Planteamiento del problema 13 -- Pregunta problema 16 -- Hipótesis 16 -- Marcos referenciales 17 -- Marco Teórico 17 -- Rula 17 -- Reba 18 -- Rosa 20 -- Escala Samn-Perelli 22 -- Ergoyes 23 -- Análisis bibliométrico 26 -- Ecuación de búsqueda 26 -- Producción bibliográfica anual 27 -- Autores más relevantes 28 -- Información más importante sobre los datos de la búsqueda 29 -- Estado del arte 32 -- Metodología 38 -- Enfoque de la investigación38 -- Resultados 43 -- Factores ergonómicos asociados a la sintomatología osteomuscular 43 -- Resultados método RULA 43 -- Resultados Método ROSA 47 -- Resultados método REBA 51 -- Estimación cognitiva 54 -- Condiciones ergonómicas de los puestos de trabajo ya la aparición de sintomatología osteomuscular 56 -- Diseño de estrategias 63 -- Estrategias de intervención basada en ERGOYES 66 -- Conclusión 69 -- Referencia 71 -- Anexos 77Magíster en Gestión de Servicios de SaludMaestría77 páginasapplication/pdfspaCorporacion Universidad de la CostaProductividad e InnovaciónBarranquilla, ColombiaMaestría en Gerencia en Seguridad y Salud en el TrabajoCorporación Universidad de la CostaAnálisis de los puestos de trabajo mediante el uso de inteligencia artificial y su relación con la sintomatología osteomuscular en trabajadores de una institución de formación para el trabajo y el desarrollo humano en la ciudad de BarranquillaTrabajo de grado - MaestríaTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionBarranquillaAsan, O., & Choudhury, A. (2021). Research Trends in Artificial Intelligence Applications in Human Factors Health Care: Mapping Review. JMIR Hum Factors. doi:10.2196/28236. PMID: 34142968Bernard, B. P., & Putz-Anderson, V. (1997). Musculoskeletal Disorders and Workplace Factors: a critical review of epidemiologic evidence for work-related musculoskeletal disorders of the neck, upper extremity, and low back. Cincinnati, OH: NIOSH Numbered Publications. Obtenido de https://stacks.cdc.gov/view/cdc/21745Chan, V. C., Ross, G. B., Clouthier, A. L., Fischer, S. L., & & Graham, R. B. (2022). The role of machine learning in the primary prevention of work-related musculoskeletal disorders: A scoping review. Applied Ergonomics. doi:10.1016/j.apergo.2021.103574Chapanis, A. (1949). Applied experimental psychology. Johns Hopkins University Press.Congreso de la República de Colombia. (2012). 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