La investigación demuestra la eficacia de modelos preventivos basados en IA para reducir el riesgo de contagio sin comprometer la actividad económica. Ha sido la primera defensa de tesis en la Universidad Loyola de un doctorado industrial.
La estudiante del Programa de Doctorado en Ciencia de los Datos de la Universidad Loyola, Angélica Inés Partida Hanon, ha defendido su tesis doctoral titulada “Analysis of Prevention Policies and Health Improvements Applied to the COVID-19 Pandemic”, obteniendo una calificación de sobresaliente Cum Laude.
Una tesis aplicada para la gestión de crisis sanitarias
La tesis se centra en el análisis de las medidas de prevención y protección de la salud laboral adoptadas durante la pandemia de la COVID-19 en una entidad financiera internacional, combinando estudios científicos internos con tecnologías de inteligencia artificial. El objetivo principal del trabajo es evaluar cómo estas herramientas permitieron mantener la seguridad de los empleados que continuaron trabajando de forma presencial en las instalaciones durante una crisis sanitaria sin precedentes.
La investigación aborda el uso de modelos de IA para identificar rápidamente posibles focos de contagio, proponer medidas preventivas como cuarentenas selectivas y optimizar la toma de decisiones en tiempo real. Este enfoque no solo permitió una gestión eficaz de la situación, sino que sirvió además como modelo replicable en otras geografías, dada la solidez de los resultados obtenidos.
Tecnología, comportamiento y comunicación
Más allá del control epidemiológico, la tesis incorpora una dimensión humana y organizativa. Las herramientas empleadas permitieron analizar el comportamiento de la población trabajadora, detectar posibles sesgos cognitivos que podían favorecer los contagios y diseñar canales de comunicación más eficientes, cercanos y humanos, fundamentales para garantizar la adherencia a las medidas preventivas.
Los resultados muestran que, gracias a la aplicación de estas políticas basadas en inteligencia artificial, el riesgo de infección se situó por debajo del 2 %, ofreciendo un factor protector superior incluso al teletrabajo en determinados contextos. Este enfoque se plantea así como un modelo sostenible y económicamente viable para afrontar futuras crisis sanitarias sin comprometer la estabilidad de la actividad productiva.
La tesis demuestra la viabilidad de integrar inteligencia artificial en la gestión preventiva de la salud laboral, aportando evidencias empíricas de su impacto positivo tanto en la protección de las personas como en la continuidad económica de las organizaciones.
El trabajo ha sido dirigido por los profesores doctores Jose Alberto Salinas Pérez y Mª Luisa Rodero Cosano, quien ha ejercido también la tutorización.
El tribunal ha estado constituido por el Dr. Juan Luis González Caballero (Universidad de Cádiz) como presidente; la Dra. Irene Gómez Gómez (Universidad Loyola) como secretaria; y el Dr. Diego Gómez Baya (Universidad de Huelva) como vocal.
