Estudio

Inteligencia artificial para evitar trabajadores 'quemados'

  • La plataforma MBioTracker detecta la carga cognitiva de los trabajadores en cada momento de su jornada laboral

Trabajadora 'quemada'

Trabajadora 'quemada'

Un estudio internacional, en el que participan investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), han desarrollado una aplicación que utiliza inteligencia artificial para detectar la carga cognitiva de los trabajadores en cada momento de su jornada laboral para, con esos datos, prevenir y evitar que se quemen en el trabajo.

El estudio se ha puesto en marcha tras detectar que en la actualidad habitualmente se registra una mezcla de “estrés y frenesí” en el trabajo que “suele provocar que las personas tengan una sensación de bruma mental”, según indica la universidad en una nota.

El trabajo ha sido desarrollado por un equipo internacional de científicos de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL, en Suiza) y de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), que ha concluido con el desarrollo de la plataforma MBioTracker.

A través de ese sistema de adquisición y procesamiento de señales fisiológicas se incorporan nuevos algoritmos y métodos de procesamiento para monitorizar la carga cognitiva en el tarea, lo que puede proporcionar “información valiosa” para la toma de decisiones, al tiempo que puede permitir un apoyo adaptativo para el trabajador.

Los investigadores han decidido utilizar la tecnología para “detectar y cambiar” ese estado mental que a menudo surge en los trabajos que requieren de una concentración y un estrés por encima de la media, por ejemplo en situaciones de alto riesgo, que exigen mucho tiempo o que requieren realizar múltiples tareas.

Plataforma MBioTracker Plataforma MBioTracker

Plataforma MBioTracker

Un dispositivo

Para ello, han creado un dispositivo que el profesional lleva encima y que recoge datos -por ejemplo, la sudoración, frecuencia cardíaca, incluso la respiración− sin interferir en su tarea y de forma autónoma.

Ponen como ejemplo el caso del bombero, que a menudo se enfrenta a situaciones de agotamiento, esfuerzo mental y estrés continuado, de forma que en ocasiones podría no hacer un buen uso de las herramientas y técnicas, “por lo que podría comprometer su propia vida y la de otras personas”.

Para estudiar el nivel de agotamiento derivado del esfuerzo mental "al estar expuesto a una tarea estresante de manera continuada", se ha monitorizado a un piloto de dron, "tarea que deben realizar los bomberos durante horas en busca de personas que necesitan ayuda en un incendio forestal", explica Rodrigo Mariño, de la UPM.

"Desarrollamos múltiples experimentos, dando como resultado un sistema final muy satisfactorio, capaz de reconocer correctamente los episodios en un 76% de los casos y que puede ser autónomo durante catorce horas aproximadamente”, indican los autores del estudio.

Esto permite a profesionales como los pilotos de avión tener "un indicador de cómo se encuentran durante su misión".

Pero también pueden ser "monitorizados por una estación base y, de esta forma, les permite mandar refuerzos si lo necesitan”, explica este investigador del Centro de Electrónica Industrial CEI-UPM.

Para todo tipo de sectores

Este dispositivo se puede utilizar para "otras tareas menos exigentes, como el trabajo en la industria pesada, donde el agotamiento durante la jornada laboral puede comprometer la seguridad de la persona. En definitiva, esta solución se puede aplicar a cualquier trabajo, con el fin de detectar cómo se encuentra una persona antes de que se queme”, concluye.

El resultado es un dispositivo que recoge datos sin interferir en las tareas que realiza la persona, pudiendo monitorizarla durante 14 horas para conocer cómo se encuentra durante su jornada y evitando así que llegue a "estar quemada”.

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