빅데이터는 전자 건강 기록, 웨어러블 장치, 환경 센서 및 사고 보고서와 같은 여러 소스에서 풍부한 정보를 제공한다. 이 광범위한 데이터는 직업 건강과 관련된 패턴, 추세 및 잠재적 위험 요소를 식별하는 데 사용할 수 있다.

직업보건 전문가는 빅데이터를 분석하여 재해율과 질병의 유병률 및 분포에 대한 통찰력을 얻고, 새로운 위험을 식별하고, 근로자 건강과 안전에 미치는 영향을 이해할 수 있다.

빅데이터 분석을 통해 노출 경로 및 직업적 위험 패턴을 식별할 수 있다. 예를 들어, 공기 질 센서, 생체 인식 장치 및 작업 기록과 같은 여러 소스의 데이터를 통합하여 유해 물질 또는 작업 상황에 대한 노출 증가와 관련된 특정 작업, 환경 또는 직무 역할을 식별할 수 있다. 이 정보는 정확한 위험도 평가를 수행하고 제어 조치를 구현하는 데 중요하다.

빅데이터 분석은 직업 건강 위험도 평가에서 예측 모델링을 용이하게 할 수 있다. 과거 데이터를 분석하고 알고리즘을 사용하면 잠재적인 위험을 예측하고 고위험 상황을 예상하며 사고 또는 건강피해의 가능성을 평가할 수 있다. 이를 통해 사전 예방적 위험 관리 및 예방 조치를 구현하여 직업 건강 위험을 완화할 수 있다.

빅데이터는 노출 수준, 생체지표(예, 바이탈 사인 등) 및 인체 공학적 요소와 같은 직업 건강 매개변수의 실시간 모니터링을 지원할 수 있다. 웨어러블 장치, 센서 및 기타 모니터링 시스템의 데이터를 통합하여 정상 조건과의 편차를 식별하고 조기 경보 시스템을 촉발(trigger)할 수 있다. 이를 통해 근로자에게 즉각적인 피드백 제공, 작업 관행 조정 또는 사고나 건강 문제를 예방하기 위한 작업 프로토콜 활성화와 같은 시기적절한 개입이 가능하다.

빅데이터 분석은 직업 건강 위험도 평가에서 의사 결정에 필요한 증거 기반 통찰력을 제공한다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 데이터 분석 기술을 적용함으로써 직업보건 전문가는 위험 우선순위 설정, 자원 할당 및 개입 전략에 대해 정보에 근거한 의사결정을 내릴 수 있다. 이 데이터 중심 접근 방식은 위험도 평가의 효율성을 향상시키고 실제 위험과 근로자 건강에 대한 잠재적 영향을 기반으로 목표 제어 조치를 구현할 수 있다.

전반적으로 빅데이터는 데이터 수집과 분석, 노출 경로 식별, 예측, 실시간 모니터링 및 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 함으로써 직업보건 분야의 위험도 평가 관행을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 위험도 평가의 정확성, 효율성 및 효과를 개선하여 직업 환경에서 근로자의 건강과 안전을 더 잘 보호할 수 있다.