MODELOS PREDICTIVOS PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA Y GESTIÓN DE ACCIDENTES LABORALES Susana Blanco, Walter Rudolph
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- Virginia Guzmán Acosta
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1 MODELOS PREDICTIVOS PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA Y GESTIÓN DE ACCIDENTES LABORALES Susana Blanco, Walter Rudolph 25 de Noviembre de 2014
2 AGENDA Contexto Marco Conceptual Metodología Metodología aplicada Análisis de datos Clasificación Proyección Herramientas Conclusión
3 Qué es la ACHS? La Asociación Chilena de Seguridad es una mutualidad privada sin fines de lucro, administradora del seguro social contra riesgos de accidentes del trabajo y enfermedades profesionales contemplado en la ley.
4 Tasa de accidentabilidad (%) Contexto Cuál ha sido la evolución de la tasa de accidentabilidad en ACHS? 14,0 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 3,9 3,0 Año En este escenario de rendimientos decrecientes, se hace necesario buscar nuevas formas de transformar datos en información adecuada, precisa y en tiempo para la toma de decisiones.
5 Reformulando la manera de gestionar la información para la prevención de accidentes laborales Qué pasó? Cuánto? Con qué frecuencia? Dónde ocurre el accidente? Por qué está ocurriendo? Qué acciones son necesarias? Qué pasará si se repite? Qué pasará si continua esta tendencia? Cuáles son los riesgos potenciales? Visión Retrospectiva Visión Actual Visión Futura
6 A dónde queremos llegar? Desarrollar un plan de trabajo que permita la entrega de conocimiento y apoye el uso de las capacidades en forma eficiente y efectiva. La información adecuada en el momento preciso en un formato fácil para la persona que la necesita
7 Grado de complejidad Alto Cómo lo haremos? Utilizando Modelos de Madurez aplicados a Inteligencia de Negocios TECNOLOGÍAS DE PREDICCIÓN Qué podría ocurrir? INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Análisis predictivo ANÁLISIS Por qué ocurre? MONITOREO Qué está ocurriendo ahora? Cuadros de mando Herramientas de visualización Bajo INFORMES Qué ocurre? Madurez analítica Alto Consultas, informes y herramientas de búsqueda
8 Metodología Análisis de Datos Clasificación Proyección Herramientas
9 Metodología aplicada El 2014 hemos tenido 199 casos de Amputación Traumática en la ACHS, lo que se traduce en 80 días de tratamiento promedio*. Cómo podría evitar futuras amputaciones de manera eficiente y efectiva? Para ello, hay que determinar el foco: En qué empresas se podrían presentar futuras amputaciones para generar intervenciones preventivas? * Ingresos ACHS. Accidentes del trabajo hasta octubre 2014
10 Análisis de datos Inspeccionar Limpiar Entender Transformar
11 Clasificación Se busca encontrar patrones en los datos que permitan discernir si un cierto caso de accidente corresponde o no a la clasificación de amputado. Algoritmos de Clasificación: - Árbol de Decisión - Support vector machine Accidentes del trabajo desde enero del 2011 hasta Octubre del 2014* 90% 10% * Fuente: admisión ACHS Casos de entrenamiento del algoritmo Casos de validación del algoritmo
12 % de amputados acumulados Clasificación % de accidentes laborales acumulados En el 5% de los accidentes ordenados por probabilidad de ser una amputación se concentraron el 85% de los casos de amputación reales, esto permite focalizar los esfuerzos en un grupo acotado de accidentes.
13 Clasificación Si bien estos casos no resultaron en amputación, estuvieron cerca Relato DIAT AL CORTAR LEÑA SIERRA DE MESA ME ATRAPA GUANTE Y CORTA DEDO 1 Y 2 MANO DERECHA AL CORTAR MADERAS CON SIERRA ELECTRICA ME ENOCNTRE CON UNNUDO, LA TABLA SE RESBALO Y SUFRI CORTE EN DEDOS MANO IZQ AL SOPLAR CON PISTOLA EL RODILLO ME ATRAPA GUANTE MANO DRECHA AL COLOCAR HOJA CELULOSA EN PRENSA (POLIN) SUFRE ATRAPAMIEN-TO MANO IZQUIERDA AL ESTAR MANIPULANDO UNA MÁQUINA CORTADORA DE HUESOS SUFRE CORTE EN DEDOS INDICE Y MEDIO DE MANO IZQ REFIERE QUE AL HACER BASE MADERA CON SIERRA SE LESIONAMANO DER. REFIERE QUE AL EMPUJAR LA MADERA CON LAS MANOS SE REALIZA CORTE EN MANO I CON SIERRA REFIERE QUE AL ESTAR LIMPIANDO LA CINTA DE PROCESOS DE NUE CES LA JEFA DE AREA ENCIENDE LA MAQUINA Y SE ATRAPA LA MANO Y ANTEBRAZO DERECHO Casos representan potenciales amputados traumáticos
14 Proyección temporal Un modelo de proyección es una función matemática que puede aprender la correlación entre los datos de una serie de tiempo, con el fin de estimar el valor futuro más probable. Algoritmos de proyección de series temporales: - Autoregressive integrated moving average (ARIMA) - Regresión lineal Clasificación de accidentes Series de tiempo por empresa Proyección Accidentes del trabajo desde enero del 2011 hasta Julio del 2014 Comparamos la proyección con lo real de los meses de Agosto-Septiembre-Octubre 2014
15 % de amputados acumulados Proyección % de empresaes de empresas acumuladas El 5% de las empresas ordenadas por proyección concentraron el 60% de los casos de amputación reales en el periodo de Agosto-Septiembre-Octubre del 2014.
16 METODOLOGÍA TRABAJADORES HERRAMIENTAS MAYOR FOCO HERRAMIENTAS DE GESTIÓN PROACTIVA PROCESOS DE PLANIFICACIÓN ACCIONES PREVENTIVAS
17 HERRAMIENTAS DE GESTIÓN PROACTIVA Maletines Preventivos: Propuesta de cursos de capacitación y programas preventivos Tres áreas preventivas de propuestas Aplicable a nivel empresa
18 HERRAMIENTAS DE GESTIÓN PROACTIVA Criticidad: Perfilamiento de casuística Basada en proyección de accidentes y días perdidos Aplicable a nivel empresa Maletines Preventivos
19 HERRAMIENTAS DE GESTIÓN PROACTIVA Proyector de accidentes: Proyección de accidentes próximos tres meses Aplicable a nivel empresa Maletines Preventivos Criticidad
20 HERRAMIENTAS DE GESTIÓN PROACTIVA Mapa de accidentabilidad proyectada: Información proyectada a nivel empresa Priorización según proyección de accidentes y días perdidos Vistas según cargo, según necesidades Maletines Preventivos Criticidad Proyector de accidentes
21 HERRAMIENTAS DE GESTIÓN PROACTIVA Agentes de riesgos en la mira: Empresas empresa es con probabilidad de agentes de riesgo Priorización de visitas Aplicable a nivel empresa Maletines Preventivos Criticidad Proyector de accidentes Mapa de accidentabilidad proyectada
22 Análisis de Datos Clasificación Proyección Herramientas
23 REFERENCIAS - Canu S, Grandvalet Y, Rakotomamonjy A (2003). SVM and Kernel Methods MATLAB Toolbox Perception Systèmes et Information, INSA de Rouen, Rouen, France. - Chang CC, Lin CJ (2001). libsvm: A Library for Support Vector Machines. URL - Ord K, Lowe S (1996). Automatic Forecasting. The American Statistician, 50(1), Mélard G, Pasteels JM (2000). Automatic ARIMA Modeling Including Intervention, Using Time Series Expert Software. International Journal of Forecasting, 16, Hastle T, Tibshirani R, Friedman JH (2001). The Elements of Statistical Learning. Springer- Verlag. New York, URL
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