大数据推动职业健康精准管理

文·图/中国石油天然气集团公司质量安全环保与节能部 王戎 冒亚明 栗玉华

大数据推动职业健康精准管理

文·图/中国石油天然气集团公司质量安全环保与节能部 王戎 冒亚明 栗玉华

为探索用大数据推动职业健康精准管理的有效途径，中国石油天然气集团公司借助大数据技术，细化管理颗粒度、下沉追踪监控、细化风险分级管理。

本文作者王戎在首届国际职业健康论坛暨第三届中美职业卫生国际研讨会上发言 毕文婷/摄

随着《职业病防治法》的颁布，国家对职业健康监管的加强，以及全民健康意识的提高，企业职业健康管理面临严峻挑战。

石油石化企业涉及石油和天然气开采、炼油化工、成品油销售、石油天然气管道、工程技术和工程建设等专业，职业健康管理普遍有“两多一少”的情况，即存在职业病危害因素的工作场所多、接触职业病危害的员工多、专职职业健康管理人员少，管理力量相对薄弱。

随着信息技术的快速发展，以及其在各行各业的普遍应用，通过信息系统，能够获取大量的结构化和非结构化数据，使得借助大数据解决存在问题、提升管理水平成为可能。

解决方案

为加强健康安全环保管理，中国石油天然气集团公司设计开发了融关键数据呈现、数据异常报警、重要数据分析等为一体的信息系统，以及具有国际先进水平的超级界面，为借助大数据解决管理问题打下了坚实基础。其中，在职业健康管理方面，重点解决了对于石油石化企业多层级结构、大体量人群的组织，基层情况无法准确掌握、基层困难无法及时了解、管理针对性不够强等问题。具体从三方面着手：

细化管理颗粒度

作业场所职业病危害检测（以下简称“检测”）和接触职业病危害因素员工的职业健康检查（以下简称“体检”），对及时发现不符合国家标准和要求的工作场所、动态观察员工群体的健康变化状况、评价工作场所职业病危害控制效果，有着极其重要的意义。

过去，检测率和体检率偏低，主要是由于年底企业才上报检测和体检情况，企业组织结构层级多、接害场所和接害人员多，年底统计和反馈的时间短，基层漏检漏查的问题不易被及时发现，即使发现了问题，整改纠偏的时间也不够。

室外工作环境监测

借助大数据技术，细化管理颗粒度，管理单元由企业变为二级单位、基层站队乃至员工，各级组织同时可查询到二级单位乃至个人检测和体检计划完成的具体情况，对十几万检测点哪个没检测、几十万接害员工谁没体检一目了然。管理结果的量化和透明，直接促进管理方式更加灵活有效，部分原来完成检测和体检计划困难的单位，采用野外流动检测体检车、网上预约体检等方式，解决了野外作业员工远离医疗机构，不方便组织体检，以及大型企业需要体检的人员众多，时间不好协调等问题。

管理颗粒度的细化，使职业健康管理更加扁平，信息通道大幅缩短，信息传递损失降低，管理结果直接透明，检测和体检的覆盖面大幅提升，目前，检测率和体检率都超过了98%。

下沉追踪监控

对检测结果不符合国家要求的工作场所进行有效治理，是降低职业病危害及管理合规的重要措施。

过去，由于存在职业病危害因素的场所多，无法逐一及时了解超限的工作场所治理情况，治理过程中资源的协调支持、效果控制监督均难以到位。

借助大数据技术，下沉追踪监控。从信息系统数据库直接抓取连续两个年度检测超限的粉尘和毒物检测点，针对这些未得到有效整改的超限工作场所，组织毒物粉尘专项治理。通过实地调查、远程督促、方案优选、资金协调等方式，直接为企业提供支持帮助、推动措施落实，通过装置关停、工艺优化、设备维修、改坐守为巡检等方式进行治理和调整，并全过程追踪，毒物和粉尘的超限问题得到了及时有效解决。

下沉追踪监控，可将专项治理项目的筛选、措施落实的追踪和整改过程的监控直接下沉到基层岗位，增强了职业健康监控和管理力度，确保粉尘和毒物工作场所全面合规。

细化风险分级管理

对职业病危害风险实施有效的分级管理，可以在资源有限的条件下，最大限度减少职业病危害，保障员工的职业健康。

过去，对职业病危害风险的分级管理，主要是将粉尘和毒物检测结果超限的作业场所作为高风险岗位，组织进行专项治理，但对于检测结果符合国家要求的岗位存在的职业病危害，缺少全面深入的分析研究和风险评估。

借助大数据技术，对职业健康风险细化分级管理，由过去的只解决检测超限工作场所问题，变为找出检测没有超限、但职业病危害风险仍很高的关键类别及关键岗位，集中有限资源，进行有效治理。通过作业岗位与所在员工疑似职业病和职业禁忌证，以及体检异常所占比例的相关性，确定职业病危害高风险岗位类型，细化风险分级。

通过数据分析发现，化验室员工疑似职业病和职业禁忌证，以及体检异常所占比例最高，粉尘工作场所的员工其次，因此，从几万个接害岗位的十几万个检测点中，找到高风险职业病危害的化验室两千多个、粉尘工作场所一千多个，并进一步分析问题，针对符合设定条件的岗位，组织开展深度毒物粉尘专项治理。

细化风险分级管理，分析数据的相关性，确定关键高风险岗位类别，将使职业病危害风险管控做到分级细致深入，治理高风险优先，将作业场所职业病危害的风险进一步降低。

成效及结论

成效

借助大数据进行职业健康精准管理以来，从企业到岗位，由于工作进程和工作结果变得透明，促使各级管理更加严谨，改变了工作中遇到困难绕着走的老做法，将全面合规落到实处。

职业健康管理的终极目标是减少职业病危害、预防职业病发生，但职业病的发病及诊断有一定的滞后性。通过大数据分析发现，职业病发病率与体检发现的职业禁忌证和疑似职业病比率正相关，也与体检异常率正相关，因此，职业禁忌证和疑似职业病，以及体检异常率的变化情况，能够反映当前职业健康管理的成效。

在没有大举措、大投资的情况下，借助大数据进行职业健康精准管理的3年来，职业禁忌证和疑似职业病降低了43.72%，体检异常率降低了37.19%，说明借助大数据的职业健康精准管理见到了明显成效。

结论

借助大数据技术，对职业健康精准管理进行的一些探索，可得出以下初步结论：

可帮助提升管理效率。借助大数据技术，找到长期存在的问题结症，避免了大撒网式监督、长周期的反馈，管理效率大幅提升。

可帮助控制管理成本。借助大数据技术，准确识别出高风险职业病危害岗位，确保治理所需资源的精准投入，有效控制管理成本。

可促进决策更加明智。借助大数据技术，管理者的决策由定性直觉拍板变为大数据驱动，讨论问题更加理性、决策依据更加充分。

借助大数据推动职业健康精准管理，不仅是对海量碎片化数据进行简单集成和统计分析，更是在熟悉职业健康管理业务的前提下，对数据进行深度挖掘，找到真正有价值的数据，并正确理解判断这些数据，进而提升我们对职业健康问题的洞察力，帮助企业做出更明智的决策，最终有效促进职业健康管理水平的提升。

编辑 赵 原