Big data em saúde do trabalhador: o quão distantes estamos?

Objetivo
Identificar estratégias e desafios no uso de big data e inteligência artificial (IA) em saúde ocupacional, assim como práticas e obstáculos na sua implementação.
Métodos
Revisão de escopo utilizando termos relacionados à saúde ocupacional, big data e IA em quatro bases de dados (MEDLINE, EMBASE, BVS e SciELO), considerando artigos em português, espanhol e inglês publicados até 2022. Foram incluídos estudos com uso de grandes bases de dados e IA para análises relacionadas à saúde ocupacional. A seleção dos artigos foi feita independentemente por dois pesquisadores, com conflitos resolvidos por consenso.
Resultados
De 505 artigos identificados, 16 foram selecionados. O baixo número pode estar associado à escassez de dados que tratam da saúde do trabalhador de maneira sistêmica, considerando fatores demográficos, tecnológicos, socioeconômicos e ambientais. Os estudos selecionados mostraram que o big data e IA têm bom potencial para subsidiar a saúde ocupacional ao identificar indicadores de saúde e possibilitar previsões precisas. A implementação enfrenta desafios, como armazenamento de dados e questões éticas.
Conclusão
Big data e IA podem ser ferramentas úteis para analisar interações complexas de variáveis visando aprimorar a identificação de determinantes de saúde e dados de registros sobre ambientes de trabalho e indivíduos a eles expostos.
Palavras-chave: big data; doenças ocupacionais; inteligência artificial; aprendizado de máquina; algoritmos; saúde do trabalhador.