Risques chimiques ou biologiques Baldassarre, A., Padovan, M., Palla, A., Quercia, A., Leonori, R., Dugheri, S., . . . Traversini, V. (2026). Artificial intelligence in occupational health surveillance: Evaluating AI-assisted ILO classification of radiographs of pneumoconioses. La Medicina del Lavoro, 117(2), article 18371. https://doi.org/10.23749/mdl.2026.18371  Han, L., Gu, H., Chen, M., He, Z., Jia, Y., Feng, Y., . . . zou, Y. (2026). Text mining and machine learning based health risk prediction for soil polycyclic aromatic hydrocarbons at typical coal-fired industrial sites in china. Journal of Hazardous Materials, 508, article 141934. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2026.141934 Harb, H., Taguelmimt, K., Benoit, D., Pham, C.-H., Nasr, B. et Bert, J. (2026). Fast occupational upper-limb radiation dose prediction using machine learning and Monte Carlo simulation. Journal of Radiological Protection. https://doi.org/10.1088/1361-6498/ae63da Retour vers le sommaire |
Risques physiques, mécaniques ou de sécurité  Chavoshian, S. et Fekr, A. R. (2026). Multi-modal transformer-based gait analysis and deep learning model for slip-resistant footwear evaluation. IEEE Transactions on Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1109/TAI.2026.3681277
Meng, X., Rainbow, Y., Tan, M., Shi, Y., Li, Z., Ball, J. et Sun, J. (2026). Effects of occupational risk factors on dental diseases in industrial workers: A machine learning approach. Global Health Journal, 10(1), 36-44. https://doi.org/10.1016/j.glohj.2026.03.001 Mermer, O., Zhang, E. et Demir, I. (2026). Explainable ensemble machine learning for predicting injury severity in agricultural accidents. Journal of Agromedicine. https://doi.org/10.1080/1059924X.2026.2658048 Smetana, M., Salles de Salles, L. et Khazanovich, L. (2026). Improving large language model assisted categorization and classification of highway construction accidents. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 176, article 114798. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.114798 Retour vers le sommaire | Risques ergonomiques .png) Mirzahosseininejad, M., Sekkay, F., Ghorbani, E., Amirnia, A. et Keivanpour, S. (2026). Development of a sensor-based ergonomic risk assessment framework using machine learning: Application to human-robot collaborative disassembly. International Journal of Industrial Ergonomics, 114, article 103943. https://doi.org/10.1016/j.ergon.2026.103943
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Risques psychosociaux Moreno-Moreno, A. J., García-Iglesias, J. J., Castaño-Seiquer, A., Ribas-Pérez, D., Fagundo-Rivera, J., Ruger-Navarrete, A., . . . Gómez-Salgado, J. ([2026]). Applications of artificial intelligence in the detection and prevention of assaults against healthcare Staff: A systematic review. Safety Science, 201, article 107243. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2026.107243 Retour vers le sommaire |
L'information à votre portée Cette veille sur l’intelligence artificielle en SST propose une sélection d’articles scientifiques et de littérature grise. Les éléments sélectionnés sont fournis « tels quels », sans garantie d'exhaustivité, de fiabilité et d’exactitude. Les articles sont sélectionnés pour leur pertinence avec les objectifs de cette veille, qu’ils soient en libre accès () ou non. Voyez avec votre bibliothèque ou centre de documentation pour obtenir par prêt entre bibliothèques les articles bloqués. Sinon, un outil qui peut vous aider à découvrir la version libre accès d’un article en toute légalité est Unpaywall avec son extension pour Chrome. Par la force des choses, les articles scientifiques seront plus souvent qu'autrement en anglais. Membres de la cellule de veille : - Clothilde Brochot, professionnelle de recherche
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