Una plataforma digital apoyada en la inteligencia artificial para promover la salud emocional en el lugar de trabajo
El 11% de las enfermedades mentales que causan incapacidad laboral se atribuyen a las condiciones de trabajo. Factores como el estrés laboral son precursores de los llamados ‘trastornos mentales comunes’, como la ansiedad, la depresión, el agotamiento –burnout–, los trastornos del estado de ánimo y el consumo de sustancias adictivas, que constituyen en su conjunto una de las principales causas de baja por enfermedad común.
Estos datos muestran la necesidad de llevar a cabo actuaciones en materia de promoción de la salud mental en el lugar de trabajo. Sin embargo, las intervenciones para prevenir riesgos laborales suelen enfocarse en factores de seguridad, higiene y ergonomía, relegando los factores psicosociales a un segundo plano.
Dos equipos de la Universidad de Barcelona (UB) participan en un nuevo consorcio para desarrollar un ecosistema laboral digital basado en la evidencia científica, con el objetivo de reducir la brecha psicológica y promover la salud emocional en el lugar de trabajo. Se trata de una iniciativa que incorporará metodologías de vanguardia en evaluación psicológica, psicología de la salud en el trabajo, psicometría e inteligencia artificial (IA) para mejorar la salud de los trabajadores, incrementar los niveles de productividad e impulsar la economía.
“El objetivo principal del proyecto es crear una plataforma integrada de soluciones y recursos para la evaluación y apoyo a la gestión de la salud mental en entornos laborales que cubra todas las áreas de prevención, atención y retorno al trabajo de los trabajadores”, explica David Gallardo-Pujol, profesor de la Facultad de Psicología e investigador del Instituto de Neurociencias de la UB.
El Dr. Gallardo se encarga de coordinar la participación de la Universidad en este proyecto, en el que también colaboran investigadores del grupo Human Analysis and Intelligent Systems (HuPBA) de la UB, dirigido por el profesor de la Facultad de Matemáticas e Informática Sergio Escalera. La empresa MetrikaMind lidera el consorcio público-privado junto con la empresa HappyForce y la Universidad de Murcia.
Evaluar y predecir el estado de salud mental en relación con el empleo
Uno de los factores innovadores del proyecto es la evaluación, recurrente y automatizada, de los estados de salud mental y sus efectos sobre la funcionalidad para el desempeño laboral, con un enfoque que combina psicología, ciencia de datos e IA. Para ello, se crearán indicadores que midan la correlación entre los recursos y capacidades psicosociales de los trabajadores respecto a las demandas psicosociales de su empleo, así como su valor como predictor de la productividad y el absentismo laboral por trastornos mentales comunes.
“El objetivo es evaluar el nivel de capacidad mental percibida de los trabajadores en las empresas españolas en relación con las demandas del puesto y la organización, así como la disponibilidad de recursos y capacidades para enfrentarlos”, destacan los investigadores. Uno de los beneficios de esta aproximación es que permitirá ayudar a mejorar la adecuación del puesto de trabajo a las características de los trabajadores, reduciendo el absentismo y mejorando la productividad.
Un cuestionario con filtros de honestidad
Una de las claves de esta aproximación será la utilización de un cuestionario psicométrico válido, fiable, de acceso abierto y con filtros psicométricos de honestidad para conseguir una evaluación objetiva y superar así una de las problemáticas de los cuestionarios relacionados con la salud mental y el bienestar: la falta de honestidad y la subjetividad en las respuestas. Esta situación se da, por ejemplo, cuando los trabajadores no quieren realizar algunas actividades; o, en el caso contrario, cuando intentan dar una buena impresión a los evaluadores.
Algoritmos explicables y con un alto valor predictivo
Toda esta información recogida por los cuestionarios y apoyada en técnicas pioneras de psicometría y de aprendizaje automático de IA –que liderarán los investigadores de la UB– permitirá realizar predicciones sobre la evolución del curso de la salud mental de los trabajadores y así “apoyar la toma de decisiones para mejorar productividad y salud mental, así como el cumplimiento normativo asociado a los servicios de prevención de riesgos laborales y la delimitación de las responsabilidades empresariales, si es el caso”, apuntan los investigadores.
En este sentido, un elemento clave del proyecto es el desarrollo de algoritmos “explicables”, justos y con un alto poder predictivo. “Es crítico no sólo obtener una precisión elevada en el reconocimiento de, por ejemplo, la ansiedad y la depresión por parte de los modelos predictivos, sino también que podamos entender cuál ha sido el comportamiento y cuáles las decisiones que ha tenido que tomar la IA de aprendizaje profundo sobre las variables para obtener tales predicciones. Dicha explicabilidad permitirá a los expertos tomar la decisión justificada en relación con el diagnóstico”, remarca el Dr. Gallardo.
Esta intersección entre esta cantidad de información y los modelos predictivos basados en IA puede conducir incluso “a cambios en la forma de analizar e interpretar los datos de comportamiento en psicología”, destacan los investigadores. Además, se creará un repositorio de datos abiertos, que se pondrán a disposición de investigadores bajo acuerdos de confidencialidad.
Un sistema adaptable a otros contextos culturales
Durante los tres años de duración del proyecto, se desarrollarán la plataforma y el cuestionario y se realizarán diferentes pruebas piloto que incluirán una validación con un mínimo de cinco mil trabajadores, para finalizar con un sistema listo para su introducción en el mercado. Los resultados también podrán ser utilizados como indicador de implementación de políticas de mejora de la salud mental, o bien para hacer un seguimiento de las mismas. Además, se trata de una iniciativa “pionera a nivel mundial que se puede adaptar fácilmente a otros contextos culturales, haciendo fácil la internacionalización del producto final”, subrayan los investigadores.
El consorcio, con referencia SCPP2200C010001, ha obtenido una financiación de 218.125 euros, que han sido adjudicados a la UB en el marco de la línea de proyectos de colaboración público-privada, convocatoria 2022, del Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023, dentro del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.