El 11% de las enfermedades mentales que causan incapacidad laboral se atribuyen a las condiciones de trabajo. Factores como el estr\u00e9s laboral son precursores de los llamados \u2018trastornos mentales comunes\u2019, como la ansiedad, la depresi\u00f3n, el agotamiento \u2013burnout\u2013, los trastornos del estado de \u00e1nimo y el consumo de sustancias adictivas, que constituyen en su conjunto una de las principales causas de baja por enfermedad com\u00fan.<\/p>\n
Estos datos muestran la necesidad de llevar a cabo actuaciones en materia de promoci\u00f3n 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 ergonom\u00eda, relegando los factores psicosociales a un segundo plano.<\/p>\n
Dos equipos de la Universidad de Barcelona (UB) participan en un nuevo consorcio para desarrollar un ecosistema laboral digital basado en la evidencia cient\u00edfica, con el objetivo de reducir la brecha psicol\u00f3gica y promover la salud emocional en el lugar de trabajo. Se trata de una iniciativa que incorporar\u00e1 metodolog\u00edas de vanguardia en evaluaci\u00f3n psicol\u00f3gica, psicolog\u00eda de la salud en el trabajo, psicometr\u00eda e inteligencia artificial (IA) para mejorar la salud de los trabajadores, incrementar los niveles de productividad e impulsar la econom\u00eda.<\/p>\n
\u201cEl objetivo principal del proyecto es crear una plataforma integrada de soluciones y recursos para la evaluaci\u00f3n y apoyo a la gesti\u00f3n de la salud mental en entornos laborales que cubra todas las \u00e1reas de prevenci\u00f3n, atenci\u00f3n y retorno al trabajo de los trabajadores\u201d, explica David Gallardo-Pujol, profesor de la Facultad de Psicolog\u00eda e investigador del Instituto de Neurociencias de la UB.<\/p>\n
El Dr. Gallardo se encarga de coordinar la participaci\u00f3n de la Universidad en este proyecto, en el que tambi\u00e9n colaboran investigadores del grupo Human Analysis and Intelligent Systems (HuPBA) de la UB, dirigido por el profesor de la Facultad de Matem\u00e1ticas e Inform\u00e1tica Sergio Escalera. La empresa MetrikaMind lidera el consorcio p\u00fablico-privado junto con la empresa HappyForce y la Universidad de Murcia.<\/p>\n
Evaluar y predecir el estado de salud mental en relaci\u00f3n con el empleo<\/strong><\/p>\n Uno de los factores innovadores del proyecto es la evaluaci\u00f3n, recurrente y automatizada, de los estados de salud mental y sus efectos sobre la funcionalidad para el desempe\u00f1o laboral, con un enfoque que combina psicolog\u00eda, ciencia de datos e IA. Para ello, se crear\u00e1n indicadores que midan la correlaci\u00f3n entre los recursos y capacidades psicosociales de los trabajadores respecto a las demandas psicosociales de su empleo, as\u00ed como su valor como predictor de la productividad y el absentismo laboral por trastornos mentales comunes.<\/p>\n \u201cEl objetivo es evaluar el nivel de capacidad mental percibida de los trabajadores en las empresas espa\u00f1olas en relaci\u00f3n con las demandas del puesto y la organizaci\u00f3n, as\u00ed como la disponibilidad de recursos y capacidades para enfrentarlos\u201d, destacan los investigadores. Uno de los beneficios de esta aproximaci\u00f3n es que permitir\u00e1 ayudar a mejorar la adecuaci\u00f3n del puesto de trabajo a las caracter\u00edsticas de los trabajadores, reduciendo el absentismo y mejorando la productividad.<\/p>\n Un cuestionario con filtros de honestidad<\/strong><\/p>\n Una de las claves de esta aproximaci\u00f3n ser\u00e1 la utilizaci\u00f3n de un cuestionario psicom\u00e9trico v\u00e1lido, fiable, de acceso abierto y con filtros psicom\u00e9tricos de honestidad para conseguir una evaluaci\u00f3n objetiva y superar as\u00ed una de las problem\u00e1ticas de los cuestionarios relacionados con la salud mental y el bienestar: la falta de honestidad y la subjetividad en las respuestas. Esta situaci\u00f3n se da, por ejemplo, cuando los trabajadores no quieren realizar algunas actividades; o, en el caso contrario, cuando intentan dar una buena impresi\u00f3n a los evaluadores.<\/p>\n Algoritmos explicables y con un alto valor predictivo En este sentido, un elemento clave del proyecto es el desarrollo de algoritmos \u201cexplicables\u201d, justos y con un alto poder predictivo. \u201cEs cr\u00edtico no s\u00f3lo obtener una precisi\u00f3n elevada en el reconocimiento de, por ejemplo, la ansiedad y la depresi\u00f3n por parte de los modelos predictivos, sino tambi\u00e9n que podamos entender cu\u00e1l ha sido el comportamiento y cu\u00e1les las decisiones que ha tenido que tomar la IA de aprendizaje profundo sobre las variables para obtener tales predicciones. Dicha explicabilidad permitir\u00e1 a los expertos tomar la decisi\u00f3n justificada en relaci\u00f3n con el diagn\u00f3stico\u201d, remarca el Dr. Gallardo.<\/p>\n Esta intersecci\u00f3n entre esta cantidad de informaci\u00f3n y los modelos predictivos basados en IA puede conducir incluso \u201ca cambios en la forma de analizar e interpretar los datos de comportamiento en psicolog\u00eda\u201d, destacan los investigadores. Adem\u00e1s, se crear\u00e1 un repositorio de datos abiertos, que se pondr\u00e1n a disposici\u00f3n de investigadores bajo acuerdos de confidencialidad.<\/p>\n Un sistema adaptable a otros contextos culturales<\/strong><\/p>\n Durante los tres a\u00f1os de duraci\u00f3n del proyecto, se desarrollar\u00e1n la plataforma y el cuestionario y se realizar\u00e1n diferentes pruebas piloto que incluir\u00e1n una validaci\u00f3n con un m\u00ednimo de cinco mil trabajadores, para finalizar con un sistema listo para su introducci\u00f3n en el mercado. Los resultados tambi\u00e9n podr\u00e1n ser utilizados como indicador de implementaci\u00f3n de pol\u00edticas de mejora de la salud mental, o bien para hacer un seguimiento de las mismas. Adem\u00e1s, se trata de una iniciativa \u201cpionera a nivel mundial que se puede adaptar f\u00e1cilmente a otros contextos culturales, haciendo f\u00e1cil la internacionalizaci\u00f3n del producto final\u201d, subrayan los investigadores.<\/p>\n El consorcio, con referencia SCPP2200C010001, ha obtenido una financiaci\u00f3n de 218.125 euros, que han sido adjudicados a la UB en el marco de la l\u00ednea de proyectos de colaboraci\u00f3n p\u00fablico-privada, convocatoria 2022, del Plan Estatal de Investigaci\u00f3n Cient\u00edfica, T\u00e9cnica y de Innovaci\u00f3n 2021-2023, dentro del Plan de Recuperaci\u00f3n, Transformaci\u00f3n y Resiliencia.<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El 11% de las enfermedades mentales que causan incapacidad laboral se atribuyen a las condiciones de trabajo. 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\nToda esta informaci\u00f3n recogida por los cuestionarios y apoyada en t\u00e9cnicas pioneras de psicometr\u00eda y de aprendizaje autom\u00e1tico de IA \u2013que liderar\u00e1n los investigadores de la UB\u2013 permitir\u00e1 realizar predicciones sobre la evoluci\u00f3n del curso de la salud mental de los trabajadores y as\u00ed \u201capoyar la toma de decisiones para mejorar productividad y salud mental, as\u00ed como el cumplimiento normativo asociado a los servicios de prevenci\u00f3n de riesgos laborales y la delimitaci\u00f3n de las responsabilidades empresariales, si es el caso\u201d, apuntan los investigadores.<\/p>\n