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usdt支付平台(www.caibao.it):理大研智能工伤治理系统 大数据预测病假

admin5个月前103

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  【大公报讯】记者黎慧怡报道:本港行业类型众多,工伤意外时有发生。为优化工伤处置程序,香港理工大学研发出「智能工伤治理系统」,行使大数据和AI学习原理,展望受伤雇员所需病假、复工日期、伤残水平等复康历程。该研究负责人、理大康复治疗科学系副教授郑树基示意,该系统整体展望病假天数准确度达60%,伤残水平准确度达七成,较传统估算方式更靠近受伤雇员现实情况,有助雇员不会错过「黄金复工期」。

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  郑树基指出,已往十年,本港每年职业伤亡数字均跨越三万宗,一样平常工伤处置中,受伤雇员从呈报意外到治疗,再到复康,会遇到差别「樽颈位」,如公营医疗轮候时间过长、公私营医疗及康复服务未能相互补足、程序上亦欠缺协和谐复工支援等。

  可估算伤残水平

  因而,理大康复治疗科学系和电子盘算学系组成的研究团队,自2019年6月起最先研发「智能工伤治理系统」,从68间提供劳工保险的保险公司网络约9万个匿名工伤个案,将其意外纪录、医疗、复康和复工放置等数据输入系统。透过机械学习(Machine Learning)动态剖析后,再输出效果,包罗预计受伤雇员重返岗位进度、估算伤残水平、赔偿金额等,让雇员、医疗职员、雇主、保险公司等持份者从中获得处置工伤程序的有用资讯

  团队示意,该系统估算受伤雇员的伤残水平准确率达70%,病假天数准确率达60%,较传统的人手或履历估算效果准确度高。郑树基以一名52岁饮食业清洁女工为例,她在事情时脚踝扭伤,人手开端预计其请病假150天,伤残水平为1.5%,而智能工伤治理系统盘算的病假天数为340天,伤残水平0.9%,与该受伤女工现实病假天数390天、伤残水平1%更靠近。

  郑树基示意,自己自己有十多年前线物理治疗履历,最希望该系统首先应用在受伤雇员第一次就诊时,医疗职员可根据大数据展望,给伤者合理期望,如见告复工时间、伤残水平等。他指,团队未来半年将继续网络更多新个案,以优化和提升系统准确性,并加强对劳资双方的保障,希望劳工处、企业和保险公司介入提供更多数据。该项目获创新科技署创新及科技基金约140万港元经费资助,为期两年。

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