Le aziende non possono evitare di fare i conti con l’intelligenza artificiale e le tecnologie 4.0, oggi essenziali alle attività imprenditoriali a prescindere dal settore di appartenenza. Quella dell’AI è una tematica che non riguarda solo le imprese, ma coinvolge, genericamente, la quotidianità di lavoratori, famiglie e individui, e sulle cui prospettive è utile fare il punto.

Un argomento recentemente dibattuto anche nel convegno “Intelligenza artificiale: quali politiche a servizio di imprese e famiglie?” presso Sala Molinari a Varese e organizzata da First Cisl dei Laghi in collaborazione con Etica, dignità e valori – Associazione Stakeholders delle Banche e delle Assicurazioni. L’incontro è stato un’occasione per riflettere sull’impatto che digitalizzazione e AI hanno sul mondo del lavoro e sulla società.

L’intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità di crescita e business che i manager non possono ignorare e che devono imparare a padroneggiare. Un alleato che non si sostituisce all’uomo, ma che ne completa il potenziale e che permette di svolgere analisi strategiche altrimenti non gestibili. Le tecnologie hanno permesso nel tempo di condurre il focus dal prodotto al cliente e alle sue peculiarità, la sfida futura è quella di sfruttare il potenziale 4.0 al fine di porre al centro la persona in senso più ampio.

Tecnologie e qualità della vita, ne è un esempio la startup Avanchair. Tra i relatori del convegno anche Andrea Depalo, fondatore insieme a Emilio Rigolio dell’iniziativa imprenditoriale nata intorno all’idea di sviluppare una sedia e rotelle innovativa, atta a migliorare in modo significativo la mobilità dei suoi utenti. Andrea Depalo ha spiegato come l’AI e i big data possano essere alleati cruciali anche in ambito sanitario.

La giovane realtà imprenditoriale, con sede a Milano e a Busto Arsizio, ha realizzato e brevettato Avanchair One, un dispositivo dotato di sistema di traslazione e stabilizzatore laterale che permettono all’utilizzatore di avvicinarsi facilmente e con maggiore autonomia alle superfici da raggiungere, con le quali la seduta riesce ad allinearsi.

Alla base dell’invenzione il desiderio di agevolare i movimenti di chi ha disabilità motoria, problema riguardante l’1% della popolazione mondiale, ed è costretto ad affrontare le difficoltà quotidiane legate a ogni tipo di spostamento, anche il più comune. A differenza delle altre sedie a rotelle, Avanchair One, brevettata in diversi Paesi, tramite il proprio sistema integrato genera movimenti verticali e orizzontali che permettono in sicurezza all’utente di raggiungere agevolmente superfici domestiche e non mantenendo salda la propria seduta.

Per il momento non sono state integrate funzionalità AI in Avanchair One, ma si tratta di un’ipotesi al vaglio che insieme all’impiego di big data garantirebbe la risoluzioni di altri problemi che i disabili motori si trovano ad affrontare, quali la possibilità di assicurare l’ausilio utilizzato contro danni e furti o fornire alle imprese produttrici dati sull’impiego quotidiano di tali dispositivi che permettano loro di comprendere gli effettivi ostacoli affrontati dall’utente, in modo da orientare i propri design verso una maggiore utilità.

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Oggi ci occupiamo di un wearable device discreto in grado di coniugare il desiderio di autonomia della fascia di popolazione più anziana alla necessità di mettere in atto un monitoraggio costante e scrupoloso da parte di chi si prende cura di loro. Questa la mission di NannyBand, dispositivo comasco che ha lo scopo di tenere sotto controllo a distanza i parametri biometrici e telemetrici dei propri cari, senza ingerenze nella loro indipendenza e qualità di vita.

Il dispositivo è indossabile al polso, come uno smartwatch, e tramite applicazione dedicata è in grado di trasmettere notifiche istantanee sullo stato di salute agli smartphone collegati. In caso di necessità, oltre all’invio dell’allarme, viene generato automaticamente un report sulla condizione fisica e data notizia della localizzazione dell’anziano, anche in esterno.

In questo modo è data possibilità a uno o più caregiver di avere sempre sott’occhio, da remoto, la condizione di salute dei propri cari e di intervenire tempestivamente in caso di emergenza sopravvenuta, in qualsiasi luogo. I dati generati da NannyBand vengono elaborati in informazioni utili, successivamente inviate all’app, sfruttando le tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning.

I sensori dello strumento consentono di rilevare temperatura, anomalie cardiache e saturazione, ma anche di avere dati sulla qualità del sonno, sullo stato generale di benessere e su eventuali cadute o posizioni atipiche improvvisamente assunte.

Nei prossimi anni in Italia, e nel mondo, si vivrà un progressivo aumento dell’età media della popolazione: il device ideato da Marco Epicoco di Wel, Stefano Grima di Aspotech e Andrea D’Aietti di LHUB vuole contribuire a contrastare il conseguente problema di garantire un’assistenza adeguata agli anziani.

NannyBand è stato recentemente presentato sul sito di crowdfunding Kickstarter dall’azienda comasca Aspotech, prima wearable house italiana. La startup innovativa, nata nel 2018, si occupa appunto dell’ingegnerizzazione e sviluppo di dispositivi indossabili e piattaforme tecnologiche di rilevazione in grado di monitorare i dati biometrici e potenziare le performance.

I progetti realizzati dalla realtà comasca spaziano in diversi ambiti: dalla suite pensata per restituire feedback aptici durante il gioco, alla maglia da indossare nelle gare motociclistiche per tenere sotto controllo i parametri dei piloti.

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High Herr e Cameron Taylor, sono due degli autori principali dello studio pubblicato il 18 agosto 2021 su Science Robotics, intitolato “Magnetomicrometry”. L’idea che ha plasmato la strada percorsa dai ricercatori, è relativamente semplice: inserire piccole sfere magnetiche all’interno del tessuto muscolare di un arto amputato, misurare quanto e come si contrae il suddetto muscolo, trasmettere questo feedback alla protesi, così che questa possa “comportarsi il più naturalmente possibile” – il tutto, in qualche millisecondo. 

Ad oggi, la maggior parte di questi arti protesici vengono controllati mediante degli elettrodi posizionati sulla superficie cutanea o impiantati chirurgicamente nel muscolo: in ogni caso questo approccio, chiamato elettromiografia o EMG, fornisce informazioni legate esclusivamente all’attività elettrica nel muscolo. 

Quando usi il controllo basato sull’EMG, stai guardando un segnale intermedio. Stai vedendo cosa il cervello sta dicendo al muscolo di fare, ma non cosa effettivamente sta facendo

sottolinea Cameron Taylor, postdoc al Massachusetts Institute of Technology.

Da ciò, l’idea di inserire nei muscoli coppie di magneti per ricavare fondamentali informazioni, elaborate in base alle contrazioni registrate, alla loro velocità, alla mutata posizione di una sfera rispetto alla seconda della coppia. Tutte queste misurazioni, registrate da sensori esterni – collocati in prossimità dei magneti, anche sui vestiti – potrebbero essere inserite in un modello computerizzato e matematico dell’intera articolazione, capace di prevedere il movimento dell’arto fantasma nel paziente, nel tempo e nello spazio. 

Uno dei principali ostacoli all’utilizzo della magnetomicrometria negli scorsi anni, era il “lungo” lasso di tempo che intercorreva per queste misurazioni, impattando di conseguenza sul movimento – e sulla velocità di reazione – della protesi. Questa problematica è stata risolta grazie ad Herr e Taylor, i quali hanno sviluppato un algoritmo che ha notevolmente ridotto la quantità di tempo necessaria ai sensori per determinare in tempo reale la posizione dei piccoli magneti. 

La ricerca è stata finanziata dal MIT Media Lab, dalla Salah Foundation, dal National Institutes of Health e dalla National Science Foundation. Questo nuovo approccio è stato testato sugli animali, dimostrandone la rapidità ed accuratezza di misurazione, l’elevata qualità del segnale, la minima invasività dell’approccio.

Nei prossimi anni, il team di lavoro spera di poter applicare sperimentalmente la magnetomicrometria ad alcuni pazienti che presentano amputazioni sotto al ginocchio. 

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Segnato profondamente dalla morte dello zio causata da un improvviso attacco cardiaco, già nel 2016 decise di mettere le sue competenze di ingegnere hardware a disposizione di questa specifica esigenza medica.

Risultato di questo impegno e di una lunga ricerca, è il dispositivo patch ResQ: capace di monitorare e registrare forza e tempistica dell’attività elettrica del cuore, può trasformare queste informazioni in dati di chiarissima lettura, e può procedere alla loro condivisione – in caso di anomalie – a caregiver e medico di riferimento.

Durante il corso delle sue ricerche, Kim ha avuto modo di approfondire dinamiche, numeri e modalità correlate ad attacchi cardiaci extra ospedalieri negli USA.

Da qui la decisione di riunire un gruppo di ingegneri per avviare ResQ, una soluzione che possa prendersi cura di persone vulnerabili, come mio zio e mia nonna

Il team ad oggi comprende anche Jihoon Han, il quale si occupa della progettazione della parte hardware e dell’elaborazione del segnale, mentre Peter Kim sta sfruttando il suo background in economia finanziaria per la gestione delle operazioni aziendali di ResQ.

Il gruppo di lavoro ha creato il primo prototipo lo scorso inverno e lo ha sottoposto ad una serie di test elettrici e prestazioni, confermando una trasmissione dati pulita ed esatta alla relativa all’applicazione per smartphone. Sono già stati apportati miglioramenti all’unità di data acquisition ed al modulo di comunicazione per accelerare il protocollo di trasferimento. Il secondo prototipo, è ora pronto per una seconda fase di test legati alla possibile acquisizione di dati ECG dei pazienti durante attività motorie. 

Speriamo di fornire una rete di sicurezza per coloro che hanno malattie cardiovascolari esistenti per condurre la loro vita senza doversi preoccupare di un imminente attacco di cuore […]. Il nostro gruppo spera anche di fornire dati clinici semplici e puliti ai medici per facilitare la telemedicina o l’assistenza domiciliare, migliorando i risultati di salute dei pazienti e l’efficienza dell’assistenza sanitaria

 Jeff Kim

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Ecco come funziona: dopo aver scattato una foto con determinate caratteristiche – tra le quali nitidezza ed ampiezza della parte del corpo immortalata – un sistema automatizzato rileva, estrae ed analizza tutte le lesioni pigmentate osservabili. Una rete neurale convoluzionale pre addestrata determina invece la natura della lesione e provvede a contrassegnarla tramite un colore, in base alla diagnosi: ovvio, il colore rosso, quale segnale di allarme, suggerisce un’ispezione più approfondita da parte del personale medico competente. 

Infine, l’immagine verrà poi visualizzata in un formato simile alle mappe di calore, per evidenziarne ulteriormente i risultati. 

Animazione dei ricercatori coinvolti nel progetto di ricerca | MIT News

La sfida dei ricercatori è si quella di permettere un rilevamento efficace ed efficiente del cancro alla pelle, ma in egual misura, il loro interesse è rendere effettivo un miglioramento dell’attuale capacità del sistema medico di fornire screening cutanei completi su larga scala.

La nostra ricerca, suggerisce che i sistemi che sfruttano la visione artificiale e le reti neurali profonde, possono ottenere una precisione paragonabile a quella di dermatologi esperti

Queste le parole di Luis R. Soenksen, esperto di dispositivi medici, il quale attualmente è Venture Builder per il MIT nella divisione Intelligenza Artificiale e Sanità. É lui il primo autore del recente articolo pubblicato su Science Translation Medicine, dal titolo “Using Deep Learning for Dermatologist-level Detection of Suspicious Pigmented Skin Lesions from Wide-Field Images”.

É infatti grazie all’AI, che i ricercatori hanno addestrato il sistema, utilizzando tra le altre, 20.388 immagini messe a disposizione dall’Ospedale Gregorio Marañon di Madrid. Tutte le referenze, sono state raccolte con fotocamere quotidianamente accessibili al consumatore medio, e sono poi state classificate da personale medico specializzato. Così facendo, si è arrivati a confermare una effettiva sensibilità all’individuazione di melanomi superiore al 90%.

Per approfondire:
Luis R. Soenksen, Timothy Kassis, Susan T. Conover, Berta Marti-Fuster, Judith S. Birkenfeld, Jason Tucker-Schwartz, Asif Naseem, Robert R. Stavert, Caroline C. Kim, Maryanne M. Senna, José Avilés-Izquierdo, James J. Collins, Regina Barzilay and Martha L. Gray (2021) Using deep learning for dermatologist-level detection of suspicious pigmented skin lesions from wide-field images, Science Tranlational Medicine, 17 Feb 2021, Vol. 13, Issue 581, eabb3652, DOI: 10.1126/scitranslmed.abb3652 

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Il Covid-19 continua ad essere una priorità mondiale: la sua ampia diffusione spinge i ricercatori a impegnarsi nella lotta contro la pandemia sviluppando progetti innovativi. Recentemente un team del MIT ha scoperto che i soggetti positivi al Coronavirus tossiscono in modo diverso dai negativi ed è in grado di individuarli grazie all’intelligenza artificiale. Una ricerca che può rivelarsi sostanziale contro l’espansione della malattia.

Un articolo pubblicato sull’IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology dai ricercatori Brian Subirana, Jordi Laguarta e Ferran Hueto descrive e dimostra i risultati dello studio. Utilizzando un algoritmo che esamina la tosse forzata dei soggetti esaminati è possibile individuare chi ha contratto il virus.

Il modello del MIT, settato su migliaia di campioni di tosse e parole, ha identificato il 98,5% di emissioni prodotte da soggetti positivi al Covid-19, di cui il 100% dei casi asintomatici.

"COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings"
An algorithm can correctly identify people with COVID-19 by the way they sound–even if they are asymptomatic. Read fulltext article from #IEEE #OJEMB https://t.co/vglOmKOuC6 #COVID19 pic.twitter.com/pZLi0lDSnD

— IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (@IEEEembs) November 3, 2020

In passato il team di ricerca aveva già elaborato degli algoritmi tarati sull’emissione di tosse per individuare casi di malattie quali asma, polmonite e Alzheimer. Il modello di intelligenza artificiale settato per rilevare i segnali di Alzheimer si è dimostrato essenziale per lo studio sul Coronavirus. Le due malattie hanno infatti sintomi simili tali per cui il comportamento delle corde vocali risulta analogo.

Per individuare i biomarcatori del Covid-19 e valutare la degradazione polmonare sono stati combinati tre algoritmi di apprendimento. Il primo è settato sul grado di forza delle corde vocali, il secondo sugli stati emotivi del linguaggio e il terzo sui colpi di tosse.

Il team di ricercatori dell’Auto-ID Laboratory del MIT è ora al lavoro per incorporare il modello di intelligenza artificiale a un’applicazione: all’utente basterebbe accedere e tossire per avere feedback immediato sulla possibilità di infezione. Uno strumento gratuito che potrebbe attestarsi come valido alleato nelle attività di screening preventive, essenziali in questa fase di seconda ondata del virus.

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L’emergenza Covid-19, negli ultimi mesi, ha condizionato totalmente le nostre modalità del vivere e le nuove esigenze sanitarie hanno portato molte realtà a innovare la propria produzione in funzione delle attuali e impellenti necessità.

Ne è un esempio la comasca FASAC, polo leader nella produzione di tessuti stampati dal 1955 con sede a Cassina Rizzardi. Da sempre attiva nell’ambito del fashion di qualità, con divisioni che spaziano dall’abbigliamento all’arredo, ha attivato una collaborazione con la società Polygiene per l’utilizzo del trattamento ViralOff® sui propri prodotti.

Abbiamo già discusso di ViralOff® e della società svedese artefice dell’interessante tecnologia che, applicata ai tessuti, ha una potente azione antivirale.

Tutte le collezioni FASAC, realizzate in fibre diverse quali seta, cotone, lino, viscosa, poliestere e nylon possono essere trattate con il prodotto antibatterico di Polygiene, che, testato ai sensi della normativa ISO 18184:2019, riduce il 99% dei virus presenti in superficie.

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