Marco Teórico

El regreso a la normalidad laboral trae consigo el problema constante de manejo de incapacidades en las empresas, en especial por el impacto económico asociado. Para Abdalla [1] al año ocurren en el mundo cerca de 317 millones de lesiones asociadas al ámbito laboral y más de 320 mil muertes ocupacionales. Las estadísticas de la Administración de Seguridad y Salud Ocupacional de Estados Unidos (OSHA) [2] indican que algunas de las causas más comunes de accidentes en el trabajo tienen que ver con falta de señalización ante posible caída de objetos, incumplimiento en la comunicación de riesgos potenciales, escaleras en construcción o mal estado, falta de capacitación en los cuidados para prevenir caídas y el 45% de estos ocurren en oficinas. Además del deterioro de la condición física de la persona producto del accidente que generó la incapacidad, también se produce una afectación económica tanto para las empresas, las cuales gastan más de 350 mil millones de pesos al año por ausentismos e incapacidades laborales [4], como para las EPS que cubren el 100% de la incapacidad los dos primeros días y el 37% los días siguientes lo cual implica cerca de 132 mil millones de pesos al año [5]. Adicionalmente a pesar de los continuos esfuerzos en capacitación del personal que pueden alcanzar inclusive los dos millones de pesos por empleado [6] 7], así como los desarrollos en entornos de entrenamiento de realidad virtual [8][9][10][11][12], no se encuentra en la bibliografía un número amplio de aplicaciones orientadas a la gestión del riesgo laboral y menos aún que incluya interacción háptica.

De acuerdo con la problemática mencionada en este artículo se describe la creación de un entorno que combine la inmersión de la realidad virtual, con la naturalidad del desplazamiento libre y la inclusión de estímulos físicos como alternativa de mejora para el entrenamiento en gestión de riesgos laborales, particularmente los asociados a riesgos locativos.

Metodología

Como punto de partida se realizó la consulta bibliográfica de los desarrollos actuales y propuestos para entornos de entrenamiento en gestión del riesgo basados en sistemas de realidad virtual, encontrando varios ejemplos de avance en temas como la medicina [13] [14], odontología [15] e inclusive en primeros auxilios [16], todos ellos pensados en la disminución de accidentes reportados en actividades laborales [17], además se identificaron diferentes tipos de dispositivos que podrían ser integrados en este tipo de desarrollos como lo son los visores de realidad virtual, los dispositivos hápticos para interacción o recepción de estímulos. Se seleccionaron para el desarrollo propuesto los más comunes y con mayor cantidad de referencias (visor de realidad virtual, guantes y chaleco hápticos).

Una vez definido el tipo de equipos a integrar, se realizó una búsqueda en plataformas de comercio de tecnología como ebay y amazon para identificar las opciones de equipos, precios y características encontrando cerca de 80 dispositivos que podrían ser utilizadas para el desarrollo. Dada la diversidad de opciones encontradas se optó por depurar la búsqueda a partir de criterios como precio, antecedentes de uso en otros desarrollos, integración con otros dispositivos, cantidad de sensores, inclusión de tecnología hand tracking, entre otros. La aplicación de dichos criterios permitió reducir la base inicial a 15 opciones (5 visores, 5 chalecos hápticos, 5 guantes hápticos), a partir de allí se decidió utilizar una combinación de metodologías de selección multi criterio para la elección de los dispositivos finales.

La plataforma de desarrollo de software elegida para la construcción del entorno fue Unity [18], por la cantidad de dispositivos compatibles, el amplio número de ejemplos disponibles, así como el repositorio de contenidos digitales y librerías que permitieran facilitar el proceso de desarrollo.

Se eligió el método TOPSIS (Técnica para el orden de preferencia por similitud con solución ideal) [19][20] como primer paso, con el cual se asignó una puntuación a cada dispositivo dependiendo de su distancia geométrica del caso ideal. El caso ideal representaba aquel dispositivo que tuviera la máxima puntuación en cada criterio (menor precio, mayor número de sensores, mayor cantidad de referencias bibliográficas, etc). La aplicación de este método permitió identificar como las mejores opciones el visor de realidad virtual Oculus Quest 2 [21] que cuenta con tecnología de Hand Tracking y permite ejecutar aplicación con y sin conexión a un computador, el chaleco bhaptix [22] que cuenta con 40 motores distribuidos en pecho y espalda y que se activan individualmente para definir diferentes patrones de vibración variando en intensidad y vibración. Finalmente se seleccionaron los guantes de interacción háptica Captoglove [23] que cuentan con tecnología Finger tracking que permite la activación de gestos al detectar el movimiento específico de cada dedo, además de ser los más livianos entre las opciones. 

Una vez seleccionados los equipos por la puntuación del método TOPSIS se prosiguió con la evaluación de su madurez tecnológica mediante la aplicación de los criterios establecidos en la metodología TRL (Technology Readiness Level) [24] [25] propuesta por la NASA y que permite definir si un producto está listo para su puesta en marcha y comercialización, con la cual se confirmó que los dispositivos seleccionados se encontraban en el momento adecuado de evolución tecnológica que permitiera tener un desarrollo robusto tanto en funcionamiento como en soporte técnico . 

Seleccionados los dispositivos y la plataforma de desarrollo se inició un proceso de pruebas de funcionamiento, en las cuales se utilizó el software nativo de cada dispositivo para evaluar su desempeño, velocidad de respuesta a cambios, integración con Unity, integración tanto con el visor de RV como con otros dispositivos y estabilidad de comunicación bluetooth. Las pruebas de funcionamiento permitieron concluir que los dispositivos cumplían con la función principal de contribuir con un ambiente inmersivo y una interacción lo más natural posible y adicionalmente, gracias a la presencia de la tecnología de hand tracking en el visor de realidad virtual, era posible desarrollo un mismo entorno para dos plataformas diferentes. Por lo anterior se construyó un entorno de realidad virtual para ser ejecutado desde las gafas Oculus Quest II, donde los estímulos hápticos se reciben a través del chaleco bHaptics y la interacción se realiza utilizando las manos sin accesorios adicionales y para el desplazamiento se tenía la opción de realizar gestos con las manos o desplazarse físicamente en una escala 1:1. El segundo entorno se diseñó para ser ejecutado desde un computador con sistema operativo Windows, los estímulos hápticos se reciben a través del chaleco bHaptics y la interacción se realiza utilizando los guantes Captoglove, en este caso tanto la imagen como el sonido se generan en los periféricos del computador.

Como último paso para el desarrollo de los prototipos, se seleccionaron dos escenarios lo más cercanos posible a la realidad y que por su naturaleza permitieran incluir la mayor cantidad de situaciones de riesgo posible. Para ello se seleccionaron una subestación eléctrica y un pozo petrolero en los cuales se incluyeron condiciones de riesgo eléctrico, fragmentación de objetos, fuga de gas, presencia de humo y material particulado. Cada elemento se incluyó con la lógica adecuada que permitiera modificarlo, reubicarlo o reemplazarlo con facilidad, esto pensando en facilitar los trabajos futuros y la diversificación de la aplicación.

Resultados

Luego de finalizado el desarrollo para las dos plataformas, con los riesgos seleccionados, se contó con la validación de un grupo de 23 operarios técnicos del sector eléctrico de diferentes edades, géneros y contextura física, que tuvieron la posibilidad de interactuar con los dos diseños (para visor de VR y para computador) tanto en el escenario de subestación eléctrica, como en el pozo petrolero.

En la sesión de pruebas con el personal operativo se recibieron múltiples comentarios resaltando la sensación inmersiva, la facilidad de uso, la comodidad de los dispositivos y la aplicabilidad e importancia de estos desarrollos para entrenamiento en gestión del riesgo en escenarios seguros. Varios de los participantes inclusive reconocieron situaciones de riesgo a las que han estado expuestos en la vida real y valoraron la importancia de poder entrenarse en condiciones que emulan la realidad. La vibración en el torso producto de la activación de los sensores del chaleco fue de los aspectos más resaltados, mientras que el desplazamiento utilizando gestos con las manos les generó un poco de incomodidad.

Conclusiones

Durante la investigación se generó un entorno de realidad virtual para entrenamiento en gestión de riesgo locativo incluyendo interacción háptica, como propuesta de mejora a las opciones actuales para atender la problemática de la accidentalidad laboral. Hasta donde tenemos conocimiento no se encuentra disponible en el mercado o en la literatura consultada un desarrollo similar que permita aumentar la sensación de inmersión a través de la generación de vibraciones en diferentes partes del cuerpo a la vez que permite desplazarse en un escenario en tamaño real. 

Por otro lado, se logró corroborar la utilidad del desarrollo, la comodidad de los dispositivos elegidos y la estabilidad del entorno gracias a la participación de un grupo heterogéneo de operarios técnicos del sector eléctrico, quienes trabajan a diario expuestos a diferentes riesgos y que representan el público objetivo de este tipo de desarrollos. 

Bibliografía

[1]    Charles N. Mock (2021), Rachel Nugent  Injury Prevention and Environmental Health: Key Messages from Disease Control Priorities, Third Edition Chapter 3. DOI: https://doi.org/10.1596/978-1-4648-0522-6_ch1

 [2]    OHSA (2018) EEUU - Top 10 Most Frequently Cited Standards for Fiscal Year 2019 (oct. 1, 2018, to Sept. 30, 2019) consultado el 1/11/2020 (https://www.osha.gov/top10citedstandards) 

[3]    CCS (2018) Consejo Colombiano de Seguridad Cómo le fue a Colombia en accidentalidad, enfermedad y muerte laboral en 2018. Consultado el 30/10/2020(https://ccs.org.co/como-le-fue-a-colombia-en-accidentalidad-enfermedad-y-muerte-laboral-en-2018/)

 [4]    Arrieta (2020), E., Vélez, M., Sepúlveda, C. y Arango, D. (2019). Tercer informe de seguimiento sobre salud y estabilidad en el empleo. ANDI. Obtenido de http://www.andi.com.co/Uploads/Tercer%20informe%20de%20seguimiento%20sobre%20salud%20y%20estabilidad%20en%20el%20empleo%20CESLA%20ANDI.pdf

 [5]    Revista Dinero (2018) – Accidentes laborales: los errores que ninguna empresa debe cometer. Consultado el 10/11/2020 (https://www.dinero.com/empresas/articulo/reduciendo-los-riesgos-laborales-en-las-empresas-colombianas/259703)

 [6]    CCB (2020)Cámara de Comercio de Bogotá – Eventos de formación Empresarial – Diplomado en gestion de riesgos. Consultado el 08/10/2020. (https://www.ccb.org.co/Eventos-y-capacitaciones/Nuestros-eventos/Formacion-Empresarial/Diplomados-virtuales/Gestion-de-riesgos)

 [7]    Jiménez S (2017). Evaluación financiera del sistema de seguridad y salud ocupacional en la empresa privada y su impacto económico – social. Actualidad Contable Faces, vol. 20, núm. 34, 2017 Universidad de los Andes.

 [8]    Mäkinen, H.(2020), Haavisto, E., Havola, S., & Koivisto, J. M.  User experiences of virtual reality technologies for healthcare in learning: an integrative review. Behaviour and Information Technology, 1–17.  https://doi.org/10.1080/0144929X.2020.1788162

[9]    Radianti, J. (2020), Majchrzak, T. A., Fromm, J., & Wohlgenannt, I.  A systematic review of immersive virtual reality applications for higher education: Design elements, lessons learned, and research agenda. Computers and Education, 147 https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103778

[10]            Liang, Z., Zhou (2019), K., & Gao, K.. Development of Virtual Reality Serious Game for Underground Rock-Related Hazards Safety Training. IEEE Access, 7, 118639–118649. https://doi.org/10.1109/access.2019.2934990

[11]            Mendez (2020), K. J. W., Piasecki, R. J., Hudson, K., Renda, S., Mollenkopf, N., Nettles, B. S., & Han, H. R. (2020). Virtual and augmented reality: Implications for the future of nursing education. Nurse Education Today, 93, 2019–2021. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2020.104531

[12]            O’Connor, M., Stowe (2020) J., Potocnik, J., Giannotti, N., Murphy, S., & Rainford,  3D virtual reality simulation in radiography education: The students’ experience. Radiography. https://doi.org/10.1016/j.radi.2020.07.017

 [13]            S. Yoshida (2019), N. Taniguchi, S. Moriyama, S. Uehara, H. Tanaka, T. Kijima, M. Yokoyama, J. Ishioka, Y. Matsuoka, K. Saito, Y. Fujii, PT196 - Application of virtual reality in patient education about MRI-ultrasound fusion prostate biopsy, https://doi.org/10.1016/S2666-1683(20)33934

 [14]            Riva, Giuseppe (2017), Wiederhold, Brenda K.,Mantovani, Fabrizia, Neuroscience of Virtual Reality: From Virtual Exposure to Embodied Medicine. https://doi.org/10.1089/cyber.2017.29099.gri

 [15]            Elby Roy (2017), Mahmoud M. Bakr, Roy George, The need for virtual reality simulators in dental education: A review,. https://doi.org/10.1016/j.sdentj.2017.02.001.

 [16]            Virtual Reality First Aid. Consultado el 09/11/2021 https://firstaidvr.com.au/

 [17]            ESAW (2022) Accidents at work statistics statistics explained European statistics on accidents at work . https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php consultado el 27/01/2022.

 [18]            Unity (2022) Development digital Unity https://unity.com/es/ consultado el 10/03/2022.

[19]            Bard, J. F. (2015), Feinberg, A., Garcia, J. A., Velasquez, J. R., Hou, J., Su, C., Wang, W., Bergerson, J. A., Brandt, A., Cresko, J., Carbajales-Dale, M., MacLean, H. L., Matthews, H. S., McCoy, S., McManus, M., Miller, S. A., Morrow, W. R., Posen, I. D., Seager, T., … Wang, Y. (2015). Modelo de decisión multicriterio difuso para la selección de contratistas en proyectos de infraestructura: caso Colombia. Journal of Industrial Ecology, 2015-Sept (1), 1001–1012. https://doi.org/10.1016/j.energy.2014.08.003

[20]            Halicka, K. (2020). Technology selection using the TOPSIS method. Foresight and STI Governance, 14(1), 85–96. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2020.1.85.96

[21]            Oculus Quest (2022). https://www.Oculus.com/quest-2/ Consultado el 11/03/2022

[22]            B-Haptx (2022) https://haptx.com/. Consultado el 11/03/2022. 

[23]            Hand Controller (2022) https://www.captoglove.com/ Consultado el 11/03/2022

[24]            NASA (2021) Technology Readiness Level. . https://www.nasa.gov/directorates/heo/scan/engineering/technology/technology_readiness_level consultado el 25/11/2021.

[25]            Olechowski, A. (2015), Eppinger, S. D., & Joglekar, N. Technology readiness levels at 40: A study of state-of-the-art use, challenges, and opportunities. Portland International Conference on Management of Engineering and Technology, 2015-Septe, 2084–2094. https://doi.org/10.1109/PICMET.2015.7273196

[26]            Bergerson (2020), J. A., Brandt, A., Cresko, J., Carbajales-Dale, M., MacLean, H. L., Matthews, H. S., McCoy, S., McManus, M., Miller, S. A., Morrow, W. R., Posen, I. D., Seager, T., Skone, T., & Sleep, S. (20 Life cycle assessment of emerging technologies: Evaluation techniques at different stages of market and technical maturity. Journal of Industrial Ecology, 24(1), 11–25. https://doi.org/10.1111/jiec.12954

[27]            Lee, P. C., & Su, H. N. (2015). How to analyze technology life cycle from the perspective of patent characteristics? Portland International Conference on Management of Engineering and Technology, 2015-September, 2079–2083. https://doi.org/10.1109/PICMET.2015.7273161

[28]            Laura, M. R. (2021). Desarrollo de una herramienta de software para la integración de sensores hápticos a interfaces de realidad aumentada orientadas al entrenamiento industrial. Universidad Nacional de Colombia.