《Safety Science》：OSH Guardian: An Industry 5.0 approach for individual environmental risk assessment based on the worker’s health profile
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包括物联网和人工智能在内的多种技术已越来越多地应用于职业安全与健康。数字化有潜力通过实时监测和数据驱动决策来改善职业安全与健康，尤其是在危险工作场所。然而，关于使用传感器数据进行主动决策、将数据隐私机制集成到监测系统中、以及在真实工作场所环境中评估此类解决方案
包括物联网和人工智能在内的多种技术已越来越多地应用于职业安全与健康。数字化有潜力通过实时监测和数据驱动决策来改善职业安全与健康，尤其是在危险工作场所。然而，关于使用传感器数据进行主动决策、将数据隐私机制集成到监测系统中、以及在真实工作场所环境中评估此类解决方案的研究仍存在重要空白。本论文介绍OSH Guardian，一个专为个体化职业环境风险评估与管理而设计的集成监测系统。该研究采用技术研究方法论，涉及针对实际职业安全与健康问题的创新解决方案的设计与评估。该系统结合环境测量值和工人健康档案，生成个性化警报并支持预防性决策。它还纳入了与《通用数据保护条例》相一致的数据隐私机制。现场测试在真实的建筑和建筑维护环境中进行。结果显示，环境暴露水平显著高于推荐阈值。记录的最高温度超出规定限值46%，而最高紫外线辐射暴露达到推荐阈值的十倍。此外，在同一地点作业的工人对相同环境因素的暴露水平存在显著差异。这些发现突显了个体化环境监测的重要性，并展示了个性化且注重隐私的监测系统在支持危险工作场所主动职业安全与健康策略方面的潜力。
**研究背景、问题与目的**
尽管职业安全与健康领域取得了诸多进展，但每年仍有近300万工人死于与工作相关的事故和疾病，较2015年增长超过5%。其中260万例死亡由职业病导致，职业事故造成33万例死亡。发展中国家因法规过时、碎片化及性别不适宜，以及缺乏安全工作实践，工伤死亡率与发达国家存在显著差异。建筑行业尤为危险，全球每年高达6万例致命事故，六分之一的事故发生在建筑工地，工人常暴露于机械危害、电击和坠落等多种风险中。导致事故的主要原因包括风险认知不足、长时间工作及个人防护装备使用不当。
近年来，物联网、工业物联网、机器学习及工业4.0/5.0技术为持续环境监测和主动职业风险管理创造了新机遇，尤其在建筑等危险行业具有巨大潜力。然而，现有研究仍存在重要空白：缺乏利用传感器数据进行长期决策的方法、缺少在真实工作场所测试解决方案的研究、缺乏对不同利益相关者视角的分析、缺乏对解决方案长期有效性的评估，以及系统架构中数据隐私机制的整合不足。此外，新技术在工业中的推广面临成本高、投资回报延迟、缺乏管理层支持、管理复杂及处理敏感数据等障碍。
针对上述问题，研究人员开展了本项研究，旨在设计和评估一个集成监测系统OSH Guardian，该系统结合环境测量值与工人健康档案，实现个体化的职业环境风险评估与管理。该系统在真实建筑和建筑维护工作场所进行现场测试，重点评估其识别个体化暴露差异、生成预防性建议及保障数据隐私的能力。论文发表在《Safety Science》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用的技术研究方法包括：（1）基于文献综述确定系统设计准则，选择与常见职业危害相关且可用低成本传感器的环境因子（温度、湿度、粉尘、噪声、紫外线辐射、照度及可燃气体）；（2）设计包含监测设备（搭载ESP32微控制器、多个低成本传感器）、云服务器（使用Ubuntu Server、Mosquitto MQTT代理、InfluxDB时序数据库、Grafana可视化、MongoDB数据库及Web应用）和移动应用的系统架构；（3）在巴西阿雷格里港的一个公寓建筑维护工地进行现场测试（测试日期为2025年12月9日至28日，夏季，20名工人参与，设备放置于工人附近2-3米处，未直接接触工人）；（4）使用数据生成器（基于巴西国家气象局2022年1-8月平均数据）训练随机森林模型，结合预定义规则（基于法规限值与医师协助建立的疾病-症状-环境因子关联）构成推荐系统，生成个性化警报。
**研究结果**
6.1 环境暴露测量
现场测试期间，天气以晴朗为主，环境温度在大部分监测时间内超过30°C。所有监测设备均检测到至少两种环境因子的高水平暴露。所有设备均记录到高温，其中五台设备还测量到极高水平的紫外线辐射。设备6001（靠近进行路面维护的工人）记录到一周内累积紫外线辐射暴露达66.3标准红斑剂量，远高于每日推荐限值1.3 SED；最高温度达43.9°C，超过规定限值46%。该设备还监测到噪声水平接近90 dB，粉尘浓度在两个时段超过1,000,000颗粒/m3。设备6005（靠近进行割草作业的园林工人）记录到一周内紫外线辐射暴露42.2 SED，温度达36.9°C，噪声频繁等于或超过90 dB。室内或阴影环境中的设备（6004和6006）暴露水平较低，热暴露为主要风险。
6.2 推荐系统输出
推荐系统将环境测量值与虚构的健康档案（基于公司提供的通用信息及常见疾病如哮喘、高血压、糖尿病、吸烟等）结合分析。以设备6001（代表一名有哮喘病史的砌砖工）为例，系统生成健康档案警报（建议避免或减少接触寒冷、粉尘、高湿度、低湿度）和暴露警报（指出粉尘暴露可能导致肺纤维化和肺癌，低湿度可加重呼吸系统疾病，热暴露可导致脱水、心脏病发作等，紫外线辐射可导致皮肤癌等，噪声可导致听力损失和高血压），并给出具体预防建议（如调整工作任务、使用个人防护装备、安排休息等）。其他设备也生成了相应的个性化警报。
6.3 移动应用测试
移动应用展示了设备6005的监测数据摘要，包括最小值、最大值、平均值及警报存在情况，历史数据可查看每十分钟的读数。
**讨论与结论**
讨论部分总结了以下要点：
- 现场测试表明，不同活动和环境条件下工人的暴露特征存在异质性，户外工人同时暴露于高温和紫外线辐射的累积风险极高，而室内环境风险显著较低。这种个体化差异强调了一般化环境评估的局限性，持续监测有助于支持更精确和响应性的预防策略。
- 根据暴露水平，建议雇主立即采取预防措施，特别是针对高温和紫外线辐射风险，包括加强培训、优化个人防护装备规格、调整工作安排至环境压力较低的时段，以及整合工人健康档案进行任务分配。
- 创新点方面，OSH Guardian系统将个体易感性纳入风险评估，实现以工人为中心的预防策略，符合工业5.0原则；系统从设计初期就整合数据隐私机制（加密通信、伪匿名化），支持《通用数据保护条例》合规，这在同类研究中较为罕见。
- 大规模实施面临的挑战包括：部署成本（对中小企业尤为突出）、通信网络限制（动态工业环境中可能中断）、设备维护校准成本、组织文化阻力（工人对持续监控和隐私的担忧）、以及人工智能监管的伦理问题（如《人工智能法案》要求透明性和问责制）。
- 研究局限性：低成本传感器精度有限；设备固定放置限制了照度变化；缺乏真实工人健康记录，使用模拟档案；测试期较短，仅能验证概念。
研究结论部分翻译如下：
“OSH Guardian系统通过整合工人暴露测量值和健康史来生成针对雇主的预防性建议，从而区别于近年来的其他方案。该系统的一个关键贡献是，即使在正常环境条件下，也能基于个体易感性生成警报，将传统安全方法拓展至主动风险管理。此外，实施的数据隐私机制有助于确保符合《通用数据保护条例》。
该系统在涉及建筑和建筑维护活动的真实工作场所进行了评估，覆盖了从环境测量到推荐输出的完整工作流程。结果显示，工人暴露的环境风险水平高于参与公司之前的估计，特别是在紫外线辐射和热暴露方面。记录的最高温度超出规定限值46%，最高紫外线辐射水平达到推荐阈值的十倍。这些发现突显了个体化环境监测的重要性，因为即使从事类似任务的工人，暴露水平也显著不同。分析还表明，整合环境和健康档案有助于支持预防措施并改善职业安全与健康策略。
本研究的主要局限性包括：使用精度有限但适合概念验证的低成本传感器；监测设备固定放置导致照度变化受限；缺乏真实工人健康记录；测试时间较短。大规模实施此类解决方案的主要挑战包括隐私问题、人工智能法规的缺乏以及实施成本。未来工作可包括扩展监测环境因子范围、完善推荐系统、开展长期现场研究、收集工人反馈，以及整合企业资源规划系统等。总体而言，所提出的方法展示了个性化环境和健康监测在支持危险工作场所主动职业安全策略方面的潜力。”
