在快速全身评估期间的可靠性和一致性:比较评级人员的专业知识和人工智能

科学领域:

• 职业健康和安全问题 职业健康和安全问题
• 人体工程学就是人体工程学.
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 快速全身评估 (REBA) 是评估工作场所人体工程学风险的常用工具.
• 人类评级者的变化可能会影响REBA评估的可靠性.
• 像人工智能 (AI) 这样的新兴技术为提高评估一致性提供了潜在的解决方案.

研究的目的:

• 为了比较人类评级者的可靠性和一致性 (新手,中级,专家) 与REBA评估的TuMeke风险套件.
• 在兽医环境中评估人工智能驱动的人体工程学评估工具的性能.

主要方法:

• 使用REBA方法分析了21个兽医执行马类X射线图的视频.
• 评估是由不同经验水平的人类评级人员以及TuMeke风险套件软件进行的.
• 通过使用Intraclass关联系数 (ICC) 来量化评价者内部的可靠性.

主要成果:

• 图梅克风险套件实现了完美的内部评级可靠性 (ICC=1.0),超过了专家 (ICC=0.89) 和新手 (ICC=0.51) 的人类评级者.
• 专家评级者与TuMeke风险套件之间的最高一致性是在干部,腿部和上臂评估方面观察到的.
• 在部,手腕和下臂评估方面,达成一致度最低.

结论:

• 整合到TuMeke风险套件中的REBA工具与人类评级者相比显示出更高的可靠性,特别是新手.
• 人工智能软件可以提高REBA评估的一致性,特别是对于特定的身体区域,如干部,腿部和上臂.
• 图梅克风险套件有望改善职业环境中的人体工程学风险评估,可能有助于经验较少的用户.