Das Modul „BAKI-AI“ erfasst multimodal und für betriebsärztliches Handeln bedeutsame körperliche, psychische, soziale und organisatorische Daten virtuell Arbeitender, analysiert diese und lernt, Prädiktoren gesundheitsrelevanter Outcomes zu identifizieren, und individuelle Ressourcen- und Gefährdungsprofile zu erstellen. Mitarbeitende erhalten anschaulich und nachvollziehbar die Ergebnisse des maschinellen Lernens. Die Ressourcen- und Gefährdungsprofile dienen der Sichtbarmachung der bisher schwer zu erfassenden Arbeitsbedingungen im virtuellen Arbeitskontext und sind als Erweiterung der traditionellen Gefährdungsbeurteilung zu sehen. Damit werden neue Ansatzpunkte für betriebsärztliches Handeln identifiziert und Vorhersagen für die Prävention abgeleitet.
Im folgenden Schritt werden den Ressourcen- und Gefährdungsprofilen Maßnahmen des Betrieblichen Gesundheitsmanagements (BGM) zugeordnet. Hierbei wird es sich vorerst um bereits vorhandene Maßnahmen im Unternehmen handeln. Durch diesen Prozess des „BGM-Matchings“ erhalten Betriebsärzt*innen eine Klassifizierung bzw. Empfehlung geeigneter BGM-Maßnahmen, die auf dem aktuellen Stand wissenschaftlicher Erkenntnisse basiert.

BAKI-social

• Im Anschluss an das Projekt helfen wir ihnen, die entwickelten Tools in ihren Betriebsalltag zu integrieren.
• Sie werden in das Projekt eingebunden und können ihre Ideen und Vorschläge einbringen.
• Sie verbessern damit die Gesundheit und Versorgung Ihrer Mitarbeitenden.

• Für das Projekt wurde ein Datenschutz- und Ethikvotum an beiden Universitäten eingeholt, beide Anträge wurden während der Konzeptualisierung von dem Berlin Ethics Lab unterstützt.
• Die Sensoren speichern alles lokal, es erfolgt an keinem Schritt ein Upload in die Cloud. Die Daten werden unter keinen Umständen an Dritte weitergegeben.
• Die Daten werden pseudo-anonymisiert gespeichert. Eine Löschung ist auch nach der Erhebung noch möglich.