Falando sobre trabalho e saúde: o que as empresas podem fazer para diminuir a transmissão do Covid-19? As empresas do mundo inteiro estão tomando medidas de prevenção na tentativa de conter a transmissão do coronavírus. Várias medidas podem ser adotadas, como: dispensar os colaboradores, se possível, para trabalho em home office; sensibilizar sobre a importância da lavagem das mãos, bem como, manter um distanciamento de 2 metros entre as pessoas; organizar e agendar os horários de atendimentos para que não haja aglomerações; colocar placas de sinalização (sente aqui ou aguarde aqui) com 2 metros de distância; distribuir álcool em gel 70% para seus funcionários; divulgar os casos confirmados de Covid-19 na empresa, para que os outros funcionários fiquem atentos para possíveis sintomas, assim como, tomar medidas de isolamento social; estimular a higienização dos equipamentos de trabalho (computador, teclado, mouse e bancadas); e também orientar sobre uso de máscara e de outros EPI para aqueles trabalhadores que necessitam, como é caso dos profissionais de saúde. Portanto, todas essas medidas geram grande impacto na rotina da empresa e na vida de seus colaboradores. Não é verdade? O SESI elaborou um guia para ajudar as empresas na construção de seus planos corporativos de contingenciamento à pandemia de Covid-19 no território nacional. É importante que todas as empresas elaborem seu plano, pois, este possibilita identificação dos riscos e, assim, determina uma conduta mais eficaz em cada situação.

O que fazer se surgir um caso de Covid-19 confirmado na empresa?

Primeiramente, a empresa deve identificar se o colaborador com diagnóstico de Covid-19, apresenta sintomas (sintomático) ou não tem sintomas (assintomático). Mediante essa classificação são tomadas medidas de prevenção. Colaborador assintomático, deve: ser imediatamente isolado; receber máscara e instruções de uso; ser encaminhado para quarentena domiciliar; receber orientação sobre quando e como entrar contato com o sistema de saúde; receber orientação sobre medidas a serem adotadas durante o isolamento domiciliar para prevenção da contaminação a outras pessoas; receber orientação sobre medidas a serem tomadas caso precise se deslocar para o posto de saúde; ser monitorado de 2 em 2 dias para acompanhar a evolução da doença e a situação das pessoas que moram com ele. Já o colaborador que apresentar sintomas deve: ser imediatamente isolado; receber máscara e instruções de uso; ser encaminhado para uma unidade básica de saúde mais próxima; caso o serviço de saúde o encaminhe para quarentena domiciliar; receber todas as orientações destinadas para os casos assintomáticos. No entanto, as pessoas que mantiveram um contato por um tempo acima de 15 minutos e com uma aproximação menor de 2 metros de distância de uma pessoa com diagnóstico confirmado também precisam ser colocadas em quarentena por 14 dias; receber orientações sobre medidas de desinfecção e isolamento domiciliar. É necessário interditar para fazer uma desinfecção no local de trabalho do colaborador com Covid-19. Assim, realiza-se uma limpeza de todas as superfícies e equipamentos utilizados, já que o vírus pode permanecer vivo por dias em algumas superfícies.">
Machine learning e inteligência artificial na previsão de acidentes de trabalho – Blog SESI de Saúde e Segurança
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SESI
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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