Este proyecto nace del Reto-2024-C4DX-in-OHS, enfocándose en el desarrollo de aplicaciones software para llevar a cabo un proceso de prevención predictiva. Buscando combinar la colaboración de las personas trabajadoras en el proceso de prevención (respaldadas por la Directiva Whistleblowing de la UE) y el uso de técnicas analíticas, algoritmos y modelos basados en datos para anticipar y evitar riesgos antes de que ocurran.

El trabajo en altura es uno de los focos de riesgo más críticos en la Seguridad y Salud en el Trabajo. En Europa, los resbalones, tropiezos y caídas representaron el 15,6 % de los accidentes mortales en 2022, y en España se registraron 716 muertes laborales ese mismo año, con las caídas desde altura implicadas en el 10,3 % de los casos. A pesar de los esfuerzos por mejorar la seguridad, las cifras provisionales de 2023 muestran que la tendencia sigue en aumento. Factores como la falta de concienciación, recursos limitados y poco tiempo para implementar medidas preventivas agravan la situación, subrayando la necesidad de soluciones innovadoras y efectivas para gestionar estos riesgos de forma sostenible.

En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha cambiado el juego en la Prevención de Riesgos Laborales (PRL). Con herramientas como el Aprendizaje Automático para predecir accidentes en base a datos históricos o la Visión Artificial para asegurar un uso correcto de los EPIs o controlar los accesos a áreas restringidas. Estas tecnologías son capaces de automatizar la identificación de peligros, reduciendo accidentes graves y mejorando el bienestar de los trabajadores. Su democratización tendría el potencial de reducir gastos directos e indirectos en empresas y en sistema público de salud. Esto, a su vez, se alinea con el Reto-2025-C4DX-in-OHS, ya que una solución de estas características podría ser un vehículo para el acercamiento de las PYMES a la PRL, ayudándolas a reducir los altos índices de siniestralidad laboral que enfrentan.

El objetivo es desarrollar una herramienta que, mediante técnicas de Deep Learning e IA Multimodal, pueda analizar imágenes para detectar los riesgos en operaciones de trabajo en altura, recomendando medidas preventivas para mitigarlos. Se busca anticipar accidentes y fomentar una cultura preventiva integral, incorporando un canal de reporte que permita tanto a trabajadores como a cualquier persona notificar riesgos para que los responsables puedan evaluarlos y tomar medidas al respecto.