Mais gestão em saúde ocupacional

Com a revisão da Norma Regulamentadora 7 (NR 7), o Programa de Controle Médico de Saúde Ocupacional (PCMSO) das empresas demandará ainda mais gestão em saúde ocupacional, posicionando os médicos do trabalho – e demais profissionais prevencionistas – junto às atividades de planejamento, execução, avaliação e controle dos riscos ocupacionais. Publicada no último dia 13 de março de 2020, a redação da nova normativa de controle médico das empresas fornece um prazo de 1 (um) ano para a entrada em vigência.

A nova NR 7 inaugura uma nova fase na atuação profissional de médicos do trabalho em todo o país, demandando um escopo de gestão ampliado e de mais responsabilidades, cujas diretrizes centrais para a gestão do controle médico estão elencadas como segue:

a) rastrear e detectar precocemente os agravos à saúde relacionados ao trabalho;
b) detectar possíveis exposições excessivas a agentes nocivos ocupacionais;
c) definir a aptidão de cada empregado para exercer suas funções ou tarefas determinadas;
d) subsidiar a implantação e o monitoramento da eficácia das medidas de prevenção adotadas na organização;
e) subsidiar análises epidemiológicas e estatísticas sobre os agravos à saúde e sua relação com os riscos ocupacionais;
f) subsidiar decisões sobre o afastamento de empregados de situações de trabalho que possam comprometer sua saúde;
g) subsidiar a emissão de notificações de agravos relacionados ao trabalho, de acordo com a regulamentação pertinente;
h) subsidiar o encaminhamento de empregados à Previdência Social;
i) acompanhar de forma diferenciada o empregado cujo estado de saúde possa ser especialmente afetado pelos riscos ocupacionais;
j) subsidiar a Previdência Social nas ações de reabilitação profissional;
k) subsidiar ações de readaptação profissional;
l) controlar da imunização ativa dos empregados, relacionada a riscos ocupacionais, sempre que houver recomendação do Ministério da Saúde.

gestão do PCMSO

Obviamente, a gestão do PCMSO continuará intimamente vinculada à gestão das demais normas regulamentadoras de segurança e saúde do trabalho, sobretudo às novas NR 1 (Programa de Gerenciamento de Riscos – PGR) e NR 9 (Avaliação e Controle das Exposições Ocupacionais a Agentes Físicos, Químicos e Biológicos). A ideia fundamental de tantas e tão amplas modificações se deram a partir da tentativa de atualização do referido documento legal às intensas e profundas transformações ocorridas no mundo do trabalho nas últimas décadas (a primeira versão do documento datava de 1978, tendo sido submetida a uma revisão maior no ano de 1994). As mudanças nos processos produtivos e na gestão dos conjuntos de trabalhadores nos mais diversos e variados setores econômicos geraram um novo perfil de adoecimento relacionado ao trabalho.

Com isto, e já antecipando uma tendência presente e futura, o médico do trabalho deve ser um profundo conhecedor do funcionamento dos processos produtivos e um gestor da saúde dos trabalhadores sob sua responsabilidade, saindo do consultório médico em direção à complexidade e à realidade concreta das atividades produtivas. Vivemos uma época em que os números da previdência brasileira sinalizam para um aumento (ou manutenção no topo do ranking) dos afastamentos de trabalhadores por transtornos osteomusculares e transtornos mentais e comportamentais, exigindo uma ampla e profunda reformulação das estratégias de ergonomia implantadas (ou ainda por implantar) nas empresas, bem como da gestão assertiva dos fatores de risco psicossociais.

A adequada gestão do controle médico e do absenteísmo, bem como da acidentalidade nas empresas possui relação direta com a carga tributária paga a título de contribuições previdenciárias e seus efeitos na gestão empresarial (SAT, FAP, NTEP). Por outro lado, detectamos de forma crescente o interesse das empresas em elaborar estratégias que otimizem os investimentos e os custos com a saúde de seus trabalhadores em uma perspectiva de sustentabilidade dos negócios, sem perder de vista o necessário cuidado com todos os trabalhadores.

A moderna gestão em saúde ocupacional pressupõe que o médico do trabalho seja um profissional capacitado e diretamente vinculado à saúde e à sustentabilidade financeira das empresas, com sólidos e amplos conhecimentos de gestão corporativa e de compliance tributário, trabalhista e previdenciário aplicado à gestão em saúde ocupacional, servindo como um verdadeiro consultor interno e externo na relação da empresa com os prestadores de serviços de saúde no mercado, atento às inovações em saúde e em formas de otimizar a saúde da população de trabalhadores sob sua responsabilidade sanitária direta e indireta.

Economia da Saúde

O estudo da Economia da Saúde nos coloca diante da realidade empresarial de que “saúde não tem preço, mas tem custo” e, desta forma, os recursos devem ser alocados da forma mais racional possível e sempre baseada nos melhores modelos de gestão em saúde ocupacional, com o olhar aberto e generoso sobre as diversas e inovadoras práticas e experiências em saúde nacionais e internacionais, como por exemplo, o já reconhecido trabalho desenvolvido no Centro de Inovação em Economia para Saúde e Segurança do SESI Ceará, ao realizar o cruzamento de dados e informações das dimensões “saúde”, “gestão” e “economia” para a indústria brasileira, lançando uma nova e vigorosa lente de análise para o mercado de gestão em saúde ocupacional brasileiro.

Em nossa atuação profissional cotidiana como médico do trabalho na Unidade de Segurança e Saúde para a Indústria (UNISSIN) do SESI Ceará, temos nos pautado pelo olhar atento na gestão em saúde dos trabalhadores de nossas empresas clientes, garantindo o devido cumprimento das normativas legais e o desenvolvimento de programas de saúde adaptados à realidade de cada indústria, com foco cada vez maior na gestão em saúde ocupacional que de fato agregue valor e mais saúde à vida das pessoas em seus ambientes de trabalho.

Um aspecto ainda por melhorar nesta nova versão da NR 7, e que pode (e deve, assim esperamos) aparecer no futuro, diz respeito às ações de promoção da saúde nos ambientes de trabalho voltadas ao bem-estar e à qualidade de vida no trabalho, bem como ao controle de doenças crônicas não-transmissíveis, condições que tendem a impactar de forma significativa os custos com saúde nas empresas.

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Machine learning e inteligência artificial na previsão de acidentes de trabalho – Blog SESI de Saúde e Segurança
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Machine learning e inteligência artificial na previsão de acidentes de trabalho

A revolução da tecnologia trará para as empresas mais rapidez no uso dos sistemas de informações, bem como a importância de analisar os dados a fim de ter os resultados mais assertivos. O avanço dessa tecnologia deverá mudar, em um futuro próximo, a maneira como as pessoas vivem, cuidam da saúde, se locomovem e, principalmente, trabalham. Isso já expressava uma realidade que cresceu exponencialmente: as redes cresceram e continuam crescendo, e o fenômeno da digitalização se tornou quase que sinônimo de vida real. A própria internet se tornou internet das coisas, ou seja, todas as coisas inanimadas fazem parte dessa rede supostamente inteligente, programada e altamente conectada.

Pesquisadores da Universidade de Oxford, na Inglaterra, chamaram a atenção específica para o impacto dessas transformações na indústria, em que 47% dos postos de trabalho deverão ser automatizados nos próximos 20 anos. Nessa visão, o processo de utilização dos dados, automatização desses e geração de padrões para poder prever o futuro estão sendo cada vez mais demandados. E por que não estender essa previsão para evitar ocorrências de acidentes de trabalho?

Enquanto a inteligência artificial (IA) pode ser definida, de modo amplo, como a ciência capaz de mimetizar as habilidades humanas, o machine learning é uma vertente específica da IA, que treina máquinas para aprender com dados. O Brasil detém 120 milhões de usuários ativos, gerando milhões de dados diariamente, segundo IBGE. As redes sociais, ferramentas de relacionamento que produzem esse grande volume de dados diário, são responsáveis por 62% do tráfego da internet. No meio corporativo, as empresas também geram dados relacionados a investigação de acidentes e incidentes de trabalho que estabelecem padrões ou comportamentos. O machine learning consegue entender e aprender com esses padrões e predizer eventos adversos. Torna-se importante a utilização de inteligência artificial, pois permite que seja processado um grande volume de dados em menor tempo com assertividade estabelecida. Então, a medida que esse banco de dados cresce, aumenta também a precisão na inferência do resultado. Há várias abordagens possíveis, mas, via de regra, o conceito se baseia na criação de um modelo preditivo, ou seja, de uma função matemática que, quando aplicada sobre os dados, vai dar uma previsão sobre um problema.

O objetivo do aprendizado de máquina é a indução, que tem por definição o raciocínio que parte de fatos detalhados para princípios gerais. Isso faz com que ela precise gerar os padrões para tirar as conclusões sobre o modelo. Diante desse dinamismo da tecnologia usado para previsão de situações de risco bem como o tratamento de casos de irregularidades, atrelado ao avanço do machine learning na área, pretende-se obter ferramentas que tenham alertas sonoros capazes de avisar aos trabalhadores sobre um potencial acidente, quando estiver próximo a uma situação de risco, permitindo, assim, que ela seja evitada.

Ana Lívia Castro

Sobre o Autor: Ana Lívia Castro

Especialista em Inteligência de Mercado pela Saint Paul Escola de Negócios, bacharel em Estatística pela Universidade Federal do Ceará - UFC, cursando Formação de Cientista de Dados pelo Instituto Data Science Academy. Estaticista pelo Centro de Inovação SESI em Economia para Saúde e Segurança, atua com pesquisa e projetos de inovação em Saúde e Segurança do Trabalho na construção de análises de dados e estudos epidemiológicos dos trabalhadores das indústrias do estado do Ceará.
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