o Banco Santander S.A foi condenado a pagar uma multa de R$ 500 mil por não ter emitido o formulário de Comunicação de Acidente de Trabalho (CAT) referente a 54 acidentes de trabalho. A ausência do documento pode dificultar a concessão de benefício do INSS aos acidentados.

De acordo com o artigo 22 da Lei 8.213/1991, que trata dos Planos de Benefícios da Previdência Social, o empregador é obrigado a comunicar à Previdência Social até o primeiro dia útil seguinte ao acidente. Em casos fatais, deve ser realizada imediatamente.

A Copa do Catar teve a sua reputação manchada após o jornal inglês The Guardian denunciar que mais de 6.500 trabalhadores haviam morrido na construção dos estádios do evento e nas obras de infraestrutura de aeroportos e rodovias do país-sede. 

Por entender que isso afetaria a imagem do Catar e possíveis investimentos, o Governo tentou abafar o caso e afirmou que o número girava em torno de 400 ou 500 trabalhadores de acidentes fatais.

SESI é Top of Mind em segurança do trabalho

Quando o mindset da empresa torna as ações de Saúde e Segurança do Trabalho (SST) um investimento em vez de despesas, os colaboradores ganham mais qualidade de trabalho e a empresa se torna mais competitiva, com ganho de produtividade e redução de gastos médicos e trabalhistas.

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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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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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