Resumen:
The general objective of this research project was to analyze, through a systematic review, the applications of artificial intelligence in the early detection and assessment of ergonomic risks, in order to establish its contribution to improving occupational health and safety management. The PRISMA methodology was used for the information search. Scopus, Web of Science, and PubMed were used as databases. The methodological quality of the research was evaluated using the guidelines of the JB manual, which, after carrying out the corresponding procedures, allowed for the selection of 20 academic sources that met the inclusion and exclusion criteria. The results showed that AI, through the implementation of techniques such as wearable sensors, human posture estimation, computer vision, and machine learning algorithms, helps to identify inadequate postures, biomechanical loads, and repetitive movements in workers. In general, it is concluded that AI provides greater precision, objectivity, and real-time monitoring capabilities, strengthening the prevention of musculoskeletal disorders and supporting preventive decision-making.
Keywords: ergonomics, artificial intelligence, hazards, risks, occupational safety and health.
Descripción:
El presente proyecto de investigación se planteó como objetivo general analizar, mediante una revisión sistemática, las aplicaciones de la inteligencia artificial en la detección temprana y evaluación de riesgos ergonómicos, para el establecimiento de su aporte en la mejora de la gestión de la salud y seguridad laboral. Para la búsqueda de información se utilizó la metodología PRISMA. Como bases de datos, se utilizaron Scopus, Web of Science y PubMed.
La calidad metodológica de las investigaciones se evaluó tomando como referencia los planteamientos del manual JB, la cual, una vez realizados los procedimientos correspondientes, permitió la selección de 20 fuentes académicas que cumplieron con los requisitos de inclusión y exclusión. Los resultados mostraron que la IA, por medio de la implementación de técnicas como sensores wearables, estimación de postura humana, visión por computadora y algoritmos de aprendizaje automático, ayuda a identificar posturas inadecuadas, cargas biomecánicas y movimientos repetitivos en los trabajadores. En general, se concluye que la IA aporta mayor precisión, objetividad y capacidad de monitoreo en tiempo real, fortaleciendo la prevención de trastornos musculoesqueléticos y apoyando la toma de decisiones preventivas
