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El consorcio We@Work aplica Big Data y wearables para reducir accidentes laborales y mejorar la salud en el puesto de trabajo

La plataforma estará finalizada en 2017 y está previsto realizar un piloto tanto en el Hospital Universitario Karolinksa en Suecia como en la sede de Atos España

17 Octubre 2017por Redacción

Atos lidera el consorcio europeo We@Work cuyo objetivo es facilitar a trabajadores y empresarios una actividad laboral más segura y saludable gracias a tecnologías como Big Data y sensores corporales (wearables). El sistema utiliza datos de los wearables, tecnologías de seguridad, de ergonomía, de la información y las comunicaciones para monitorizar a los trabajadores, identificar y, en su caso, lanzar alertas preventivas derivadas de pérdidas de capacidad y riegos en el lugar de trabajo, facilitando, además, la autogestión de una actividad laboral más saludable

El coste derivado de los accidentes laborales y otros trastornos de salud relacionados con el trabajo representa entre el 2,6% y el 3,8% del Producto Nacional Bruto (PNB) en Europa, lo que para un país pequeño como Suecia equivale a más de 5.000 millones al año. En los Estados Unidos sólo el impacto económico del estrés ocupacional supera anualmente los 300 millones de dólares.

Además de la pérdida de calidad y menor productividad, un lugar de trabajo mal diseñado puede generar un coste directo de más de 50.000 euros en una empresa.

El coste derivado de los accidentes laborales y de los trastornos relacionados con el trabajo representa entre el 2,6 y el 3,8% del PNB europeo, lo que para un país pequeño como Suecia equivale a más de 5.000 millones al año

Según los estudios, el error humano está en el origen de la mayoría de los accidentes laborales, especialmente entre los operadores de maquinaria pesada y los conductores de camiones. Además, se ha demostrado que la implementación de iniciativas de mejora de la salud y el bienestar en las empresas no sólo reduce el absentismo laboral entre un 25% y un 40%, sino que aumenta la productividad general.

Un proyecto para transformar el paradigma de la salud

Los avances en tecnología de sensores, la adquisición de datos móviles y las metodologías de evaluación de riesgos combinados con el análisis Big Data, permiten el desarrollo de soluciones omnipresentes y no asignadas. Su uso permitirá predecir el riesgo en el lugar de trabajo, reducir los accidentes y lesiones y evaluar permanentemente la capacidad para operar maquinaria exigente y peligrosa (incluyendo grúas de camiones, autobuses, trenes y aviones) a un coste asequible.

We@Work quiere transformar el paradigma actual de salud y prevención de riesgos laborales mediante la implementación de un servicio que permita la autogestión de la salud y mejorar la operativa en el puesto de trabajo por parte de los empleados

Ante ello, We@Work quiere transformar el paradigma actual de salud y prevención de riesgos laborales mediante la implementación de un servicio que permita la autogestión de la salud y mejorar la operativa en el puesto de trabajo por parte de los empleados.

Un servicio que permitirá asegurar la capacidad psicofísica para operar equipos exigentes, que ofrecerá una alerta temprana de trastornos musculo-esqueléticos derivados de un diseño inadecuado de la actividad y que proporcionará sistemas personalizados para prevenir el estrés y promover el bienestar en el trabajo.

La plataforma, cuyo desarrollo cuenta con un presupuesto de 1.637.539 euros, estará finalizada a finales de año y está previsto realizar un piloto tanto en el Hospital Universitario de Karolinksa en Suecia como en la sede de Atos España durante 2018.

En el consorcio, dirigido por Atos España, participan Philips Research, Quiron Prevención, el Instituto Karolinksa KTH-Kungliga Tekniska Högskolan, Z-Health Technologies (Z-HT), la provincia de Estocolmo y el Hospital Universitario Karolinska.

La aplicación Atos Pocket mHealth junto a la plataforma en la nube de Phillips HealthSuite administrará los datos de las tecnologías de monitoreo portátiles como las prendas de sensores Z-HT y los sensores inerciales de movimiento y las señales fisiológicas integradas en el reloj Phillip Health Watch. Más información en http://es.atos.net

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