İş kazası nadirdir — onunla model kuramayız. Ama revir ziyareti sıktır ve aynı nedensel zincirin üstündedir.
Bu motor kanıtlar: kırmızı işçiler revire daha çok gider, ve revir sinyaliyle eğitilen model kazayı kat kat az veriyle tahmin eder. İşte sahayı ve reviri tek döngüde birleştiren fikir.
Mekanizma
Tek bir öğrenme devresi
01 · SAHA
Tahmin
I-EWS, revire gelen işçiyi skorlar (yeşil/sarı/kırmızı).
02 · REVİR
Sonuç (sık)
Gün içi revir ziyareti / ramak kala kaydedilir.
03 · BAĞLA
Öğren
Skor ↔ sonuç eşleşir; model kendini doğrular ve kalibre olur.
04 · ÖNLE
Çarpışmayı kes
Savunmasız işçi × bozulan bölge → o gün ayır. → tekrar 01.
Bilimsel köprü: Revir, kazayla aynı zincirde ama çok daha sık olan lider göstergedir. Modeli sık olanla eğitip nadir olanı tahmin ederiz (surrogate sonuç). Haddon + İsviçre Peyniri + lider gösterge.
1 · Simülasyon
Sentetik bir işyeri kur
6000
%25
%1.5
2 · Piramit
Revir sık, kaza nadir — aynı zincir
Revir oranı
—
sık · ölçülebilir
Kaza oranı
—
nadir · ölçülemez
Piramit
—
revir : kaza
Kırmızı/Yeşil revir
—
kırmızı işçi kat fazla gider
3 · Doz-yanıt
Risk arttıkça revir VE kaza birlikte tırmanır
İşçileri risk sinyaline göre 10 dilime böldük. İkisi de aynı yönde artıyor — bu, ikisinin aynı nedensel zincirde olduğunun kanıtı.
Revir oranı (sol eksen)Kaza oranı (sağ eksen)
4 · Veri duvarı
Aynı 100 olay için kaç işçi gerekir
Revir sinyaliyle
—
işçi · ~haftalar
Kaza sinyaliyle
—
işçi · ~aylar/yıllar
5 · Asıl kanıt
Revir-eğitimli model kazayı tahmin eder mi?
Aynı küçük örneklemle (saha: birkaç haftada toplanır) iki model eğittik; ikisini de kazaya karşı sınadık.
Tavan (gerçek sinyal)
—
mümkün en iyi AUROC
Revir-eğitimli → kaza
—
sık etiket · az veride çalışır
Kaza-eğitimli → kaza
—
nadir etiket · aynı örneklem
6 · Öğrenme eğrisi
Kaç işçide "kazayı tahmin" platoya ulaşır
Y ekseni = kazayı tahmin AUROC. Revir-eğitimli (mavi-yeşil) hemen yükselir; kaza-eğitimli (kırmızı) küçük örneklemde yazı-tura kalır — yeterli kaza birikmediği için.
Revir-eğitimliKaza-eğitimliTavan
İki sistem, tek döngü
Vardiya (saha) tahmin eder, Revir Sentinel sonucu kaydeder, Kalibre Motoru öğrenir. Bu döngü, kazayı önlemeyi kanıtlanabilir ve kendi kendine keskinleşen hale getirir.
Dürüst sınır: Revir↔kaza bağı bu simülasyonda varsayılarak kuruldu (ikisi de aynı latent riskten doğar). Gerçek sahada bu bağ önce valide edilmeli — "kırmızı işçiler gerçekten revire daha çok mu gidiyor?" sorusu haftalar içinde test edilebilir. "Görev değiştirince kaza önlendi" ise ancak prospektif olarak kanıtlanır (korelasyon ≠ nedensellik). Küçük ekiplerde k-anonimlik korunur.
Yöntem: latent risk modeli · surrogate (lider gösterge) sonuç · lojistik regresyon · AUROC. Kaynaklar: Haddon (1972) · Reason (2000) · sendromik gözetim (Henning 2004) · model güncelleme (Steyerberg).