Aprendizaje automático explicable para predecir la calidad de vida de los empleados del hospital utilizando datos del...

Área de la Ciencia:

• Investigación de Servicios de Salud
• Inteligencia Artificial en la Atención Sanitaria
• Psicología de la Salud Ocupacional

Sus antecedentes:

• La Calidad de Vida Relacionada con la Salud (CVRS) está influenciada por varios factores, incluido el Entorno Psicosocial de Trabajo (EPT).
• El EPT impacta significativamente el bienestar del trabajador y la sostenibilidad organizacional.
• Evaluar la relación entre la CdV, el EPT y la calidad de la atención sanitaria es crucial para mejorar los servicios al paciente, particularmente en el contexto saudí, donde este vínculo está poco explorado.

Objetivo del estudio:

• Utilizar técnicas de aprendizaje automático (ML) para predecir la Calidad de Vida (CdV) de los empleados.
• Analizar el impacto del Entorno Psicosocial de Trabajo (EPT) y las variables demográficas en la CdV dentro de un hospital saudí.
• Identificar los factores clave que influyen en la CdV de los empleados para posibles mejoras en la calidad de la atención sanitaria.

Principales métodos:

• Desarrollo y evaluación de varios modelos de ML para predecir la CdV de los empleados basándose en datos del EPT.
• Se realizaron experimentos con y sin ingeniería de características para optimizar el rendimiento del modelo.
• Aplicación de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) post-hoc para mejorar la transparencia del modelo.

Principales resultados:

• El clasificador Naïve Bayes (NB) alcanzó una precisión de 1.0 en la predicción de la CdV de los empleados.
• El clasificador Support Vector Machine (SVM), utilizando características EPT seleccionadas, demostró un rendimiento superior con una precisión de 0.92 y una puntuación F1 de 0.92.
• Se emplearon métodos XAI para interpretar las predicciones del modelo SVM, añadiendo transparencia.

Conclusiones:

• Los modelos de ML, en particular NB y SVM, pueden predecir eficazmente la CdV de los empleados utilizando datos del EPT.
• El estudio proporciona una herramienta transparente y explicable para que las organizaciones de atención sanitaria predigan y mejoren potencialmente la CdV de los empleados.
• Los hallazgos ofrecen información valiosa para mejorar la calidad de la atención sanitaria y la sostenibilidad organizacional en el contexto de Arabia Saudita.