澳大利亚昆士兰科技大学研究团队近日利用人工智能技术，成功构建出能够精准预测办公室职员肌肉骨骼损伤风险的机器学习模型。该研究整合四组公开数据集，对八百一十名办公人员展开分析，通过六种算法从人体生物特征、工效学及组织心理等多维度评估九个身体部位的健康风险。 研究结果表明，传统上归咎于久坐与不良姿势的颈部及下背部疼痛，实则与睡眠质量差、心理压力及高工作负荷密切相关。身高、体重、年龄、睡眠时长及工作经验等指标被证实为影响损伤风险的核心因子。其中，睡眠时长对下背、髋部及颈部问题的预测权重显著，而个体身高则直接影响手腕、上背及颈部伤病概率。 首席研究员米赫拉德·哈桑尼指出，不同身体区域受不同风险因子组合影响，证明职场健康干预需摒弃一刀切模式。该研究验证了AI在多因素复杂交互分析中的可行性，为制定分区精准的健康管理策略及可调节工位设计提供了科学依据，标志着职业健康监测向数据驱动与个性化预防迈进。