Modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la identificación temprana de riesgos laborales en obras de construcción.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n3/351

Palabras clave:

inteligencia artificial, modelado predictivo, riesgos laborales, seguridad en la construcción, detección de riesgos

Resumen

El presente estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la identificación temprana de riesgos laborales en obras de El presente estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la identificación temprana de riesgos laborales en obras de construcción. Se adoptó un enfoque cuantitativo, no experimental y retrospectivo, a partir de registros estructurados sobre condiciones operativas y ocurrencia de accidentes (n = 30). Se diseñaron tres instrumentos técnicos para sistematizar las variables independientes y codificar la variable dependiente. Mediante regresión logística binaria, se estimó la probabilidad de accidente según factores como trabajo en altura, uso de maquinaria, supervisión directa, experiencia laboral y cumplimiento de protocolos de seguridad. Los resultados mostraron que el trabajo en altura y la ausencia de supervisión incrementaron de forma significativa la probabilidad estimada de accidente, mientras que el uso adecuado de equipos de protección personal presentó un efecto protector. El modelo alcanzó una precisión global del 76,7%, lo que respalda la viabilidad del enfoque predictivo como herramienta preventiva en el sector de la construcción. 

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

  • Robalino-Barrera, Bryan Alexander, Universidad Estatal del Sur de Manabí

    Maestrante en Seguridad, Salud y Ambiente por la Universidad Estatal del Sur de Manabí

  • Flores-Díaz, Juan Carlos, Universidad Estatal del Sur de Manabí

    Doctor en Salud Ocupacional  y docente de la Maestría en Seguridad, Salud y Ambiente por la Universidad Estatal del Sur de Manabí

Referencias

Adamopoulos, E., & Rinaudo, F. (2021). Close-range sensing and data fusion for built heritage inspection and monitoring—A review. Remote Sensing, 13(19), 3936. https://doi.org/10.3390/rs13193936 DOI: https://doi.org/10.3390/rs13193936

AlKakuri, M., Elkhouly, A., Jaafar, K., & Gouda, H. (2025). A machine learning approach to predicting air quality and health risks for construction worker safety. Aerosol and Air Quality Research, 25(12), 65. https://doi.org/10.1007/s44408-025-00068-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s44408-025-00068-0

Alsulamy, S., Alshayeb, M., Inam, I., & Ahmed, A. (2026). Machine learning applications for predicting safety incidents in construction industry. Scientific Reports, 16(1), 4673. https://doi.org/10.1038/s41598-025-34763-0 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-34763-0

Buniya, M. K., Othman, I., Sunindijo, R. Y., Kineber, A. F., Mussi, E., & Ahmad, H. (2021). Barriers to safety program implementation in the construction industry. Ain Shams Engineering Journal, 12(1), 65–72. https://doi.org/10.1016/j.asej.2020.08.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.asej.2020.08.002

Callejón-Ferre, A. J., Pérez-Alonso, J., Carreño-Ortega, A., & Velázquez-Martí, B. (2011). Indices of ergonomic-psycholsociological workplace quality in the greenhouses of Almería (Spain): Crops of cucumbers, peppers, aubergines and melons. Safety Science, 49(5), 746–750. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2010.12.009 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2010.12.009

Gao, Y., Hou, K., Jia, Y., Wei, Z., Wang, S., Li, Z., Ding, F., & Gong, X. (2021). Variability evaluation of gradation for asphalt mixture in asphalt pavement construction. Automation in Construction, 128, 103742. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103742 DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103742

Hallowell, M. R., & Gambatese, J. A. (2009). Construction safety risk mitigation. Journal of Construction Engineering and Management, 135(12), 1316–1323. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0000107 DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0000107

Hedlund, F. H. (2012). The extreme carbon dioxide outburst at the Menzengraben potash mine 7 July 1953. Safety Science, 50(3), 537–553. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2011.10.004 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2011.10.004

International Labour Organization. (2023, 26 de noviembre). Nearly 3 million people die of work-related accidents and diseases. https://www.ilo.org/resource/news/nearly-3-million-people-die-work-related-accidents-and-diseases

Jiménez, J. C., Cabrera-Armijos, R. A., & Figuera-Ávila, P. A. (2024). Percepción de los factores de riesgos en los trabajadores de la construcción. CONECTIVIDAD, 5(4), 21–32. https://doi.org/10.37431/conectividad.v5i4.199 DOI: https://doi.org/10.37431/conectividad.v5i4.199

Kang, K., & Ryu, H. (2019). Predicting types of occupational accidents at construction sites in Korea using random forest model. Safety Science, 120, 226–236. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.06.034 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.06.034

Kim, B., Sri Preethaa, K. R., Song, S., Lukacs, R. R., An, J., Chen, Z., An, E., & Kim, S. (2024). Internet of things and ensemble learning-based mental and physical fatigue monitoring for smart construction sites. Journal of Big Data, 11(1), 115. https://doi.org/10.1186/s40537-024-00978-7 DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-024-00978-7

Lee, M., Jeong, J., Jeong, J., & Lee, J. (2021). Exploring fatalities and injuries in construction by considering thermal comfort using uncertainty and relative importance analysis. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(11), 5573. https://doi.org/10.3390/ijerph18115573 DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph18115573

Lima, M. G. T., Cunha, T. de M., Cândido, L. F., & Neto, J. de P. B. (2025). Digital transformation in the construction industry: Lessons and challenges from the journey of Brazilian construction companies. Sustainability, 18(1). https://doi.org/10.3390/su18010407 DOI: https://doi.org/10.3390/su18010407

Liu, H., & Tian, G. (2019). Building engineering safety risk assessment and early warning mechanism construction based on distributed machine learning algorithm. Safety Science, 120, 764–771. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.08.022 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.08.022

Olimat, H., Alwashah, Z., Abudayyeh, O., & Liu, H. (2025). Data-driven analysis of construction safety dynamics: Regulatory frameworks, evolutionary patterns, and technological innovations. Buildings, 15(10). https://doi.org/10.3390/buildings15101680 DOI: https://doi.org/10.3390/buildings15101680

Onososen, A., & Musonda, I. (2026). Artificial intelligence in construction health and safety: Use cases, benefits and barriers. Safety, 12(1). https://doi.org/10.3390/safety12010030 DOI: https://doi.org/10.3390/safety12010030

Rinchen, S., Banihashemi, S., & Alkilani, S. (2024). Driving digital transformation in construction: Strategic insights into building information modelling adoption in developing countries. Project Leadership and Society, 5, 100138. https://doi.org/10.1016/j.plas.2024.100138 DOI: https://doi.org/10.1016/j.plas.2024.100138

Román-Onsalo, M., Ríos-Paniagua, A., & Traverso-Cortés, J. (2013). Gender barriers in the professional development of building techniques women. Revista de la Construcción, 12(1), 87–99. https://doi.org/10.4067/S0718-915X2013000100009 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-915X2013000100009

Sarmiento-Castillo, G. del P. (2025). Riesgos no observables en el sector de la construcción en Ecuador: Un análisis cuantitativo y cualitativo. Revista Andina de Investigaciones en Ciencias Económicas y Empresariales, 2(2), 9–50. https://doi.org/10.69633/74a27097 DOI: https://doi.org/10.69633/74a27097

Tian, K., Zhu, Z., Mbachu, J., Ghanbaripour, A., & Moorhead, M. (2025). Artificial intelligence in risk management within the realm of construction projects: A bibliometric analysis and systematic literature review. Journal of Innovation & Knowledge, 10(3), 100711. https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100711 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100711

Trask, C., & Linderoth, H. C. J. (2023). Digital technologies in construction: A systematic mapping review of evidence for improved occupational health and safety. Journal of Building Engineering, 80, 108082. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2023.108082 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2023.108082

Valencia-Gonzalez, E., & Revelo-Oña, R. (2022). Diagnóstico de factores de riesgos psicosociales en una empresa de construcción. 593 Digital Publisher CEIT, 7(6), 202–220. https://doi.org/10.33386/593dp.2022.6-2.1535 DOI: https://doi.org/10.33386/593dp.2022.6-2.1535

Vivian, G. A., Bauder, R. A., & Khoshgoftaar, T. M. (2025). A comprehensive survey on machine learning for workplace injury analysis: Risk prediction, return to work strategies, and demographic insights. Journal of Big Data, 12(1), 167. https://doi.org/10.1186/s40537-025-01229-z DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-025-01229-z

Wang, Q., Xian, J., Xiao, J., & Wang, X. (2023). Intelligent safety assessment method for demolition construction of closure segment of long-span continuous rigid frame bridges. Advances in Bridge Engineering, 4(1), 9. https://doi.org/10.1186/s43251-023-00088-z DOI: https://doi.org/10.1186/s43251-023-00088-z

Wang, X., Liu, J., Khattak, A. J., & Clarke, D. (2016). Non-crossing rail-trespassing crashes in the past decade: A spatial approach to analyzing injury severity. Safety Science, 82, 44–55. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2015.08.017 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2015.08.017

Zhong, B., Pan, X., Ding, L., Chen, Q., & Hu, X. (2023a). Blockchain-driven integration technology for the AEC industry. Automation in Construction, 150, 104791. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104791 DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104791

Zhou, Z., Goh, Y. M., & Li, Q. (2015). Overview and analysis of safety management studies in the construction industry. Safety Science, 72, 337–350. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2014.10.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2014.10.006

Descargas

Publicado

2026-07-31

Cómo citar

Robalino-Barrera, B. A., & Flores-Díaz, J. C. (2026). Modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la identificación temprana de riesgos laborales en obras de construcción. Innova Science Journal, 4(3), 352-363. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n3/351