dc.contributor.authorSoto Pérez, Anselmo César
dc.contributor.authorDíaz Martín, Ricardo
dc.contributor.authorMoneo Torres, Numa Pompilio
dc.date.accessioned2025-11-24T09:48:02Z
dc.date.available2025-11-24T09:48:02Z
dc.date.issued2025-09-28
dc.identifier.issn2661-5904
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12226/3122
dc.description.abstractEn entornos laborales cada vez más complejos y dinámicos, las estrategias tradicionales de Prevención de Riesgos Laborales (PRL) resultan insuficientes para abordar de manera proactiva la ocurrencia de incidentes, accidentes y enfermedades profesionales. Este estudio presenta un enfoque innovador para la gestión de la Seguridad y Salud en el Trabajo (SST) mediante la integración de modelos predictivos y la inteligencia artificial (IA). Aprovechando los datos históricos de siniestralidad y las diversas metodologías que la Estadística ofrece, los modelos predictivos permiten identificar riesgos emergentes, optimizar la asignación de recursos preventivos y apoyar la toma de decisiones en tiempo real. Respaldado por evidencia científica y estudios de caso prácticos desarrollados por los autores de la presente ponencia, este enfoque demuestra un alto potencial para mejorar los resultados en seguridad y salud laboral.es
dc.description.sponsorshipInstituto Superior Tecnológico Universitario Libertad (ISTUL).es
dc.language.isoeses
dc.titlePrevención inteligente: Uso de modelos predictivos e inteligencia artificial al servicio de la Seguridad y Salud laborales
dc.typearticlees
dc.description.course2025-26es
dc.issue.number3 (Especial 2025)es
dc.journal.titleRevista Cuatrimestral “Conecta Libertad”: Memorias III Congreso Internacional de Seguridad y Salud en el Trabajo. Innovación, Prevención y Bienestares
dc.page.initial44es
dc.page.final45es
dc.publisher.departmentDepartamento de Grado en Ciencias del Trabajo, Relaciones Laborales y Recursos Humanoses
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Jurídicases
dc.rights.accessRightsopenAccesses
dc.subject.keywordseguridad y salud en el trabajo, prevención de riesgos laborales, modelos predictivos, inteligencia artificial, seguridad laboral, gestión de riesgos, toma de decisiones basada en datoses
dc.volume.number9es


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