Interazioni critiche dell’aria e intelligenza artificiale

La questione del campionamento degli agenti patogeni nell’aria è estremamente importante oggi, soprattutto considerando la crescente attenzione verso la salute pubblica e la prevenzione delle malattie infettive. Esistono diverse tecnologie e dispositivi progettati per rilevare e campionare agenti patogeni come virus, batteri, e funghi presenti nell’aria. Dagli impattatori ad alto volume (High-Volume Air Samplers) ai campionatori a flusso d’aria (Airflow Samplers) fino alla filtrazione in grado di catturare particelle e microrganismi dall’aria e ai dispositivi indossabili.

AI e tecnologie di rilevamento in tempo reale

L’uso dell’intelligenza artificiale nel monitoraggio degli agenti patogeni sfrutta principalmente sistemi di sensoristica avanzata e algoritmi di machine learning per identificare, quantificare e prevedere la presenza di minacce biologiche in ambienti interni ed esterni. Questi sistemi possono analizzare dati provenienti da una varietà di fonti, inclusi sensori ambientali, stazioni meteorologiche e report sanitari, per generare previsioni accurate sulla diffusione dei patogeni. Al cuore di questa applicazione si trovano algoritmi di deep learning in grado di riconoscere schemi complessi nei dati raccolti dai sensori. Nello specifico parliamo di reti neurali convoluzionali (CNN) che possono essere addestrate su dataset di bioaerosol per avviare una distinzione tra diversi tipi di agenti patogeni, basandosi su caratteristiche morfologiche e chimiche. Questa capacità di discriminazione è fondamentale per valutare il rischio e per attivare tempestivamente protocolli di risposta.

L’intelligenza artificiale può anche essere impiegata inoltre, per prevedere la traiettoria di diffusione dei virus, integrando dati ambientali e demografici. Modelli predittivi (RNN), sono già in grado di elaborare sequenze temporali di dati sulla qualità dell’aria, condizioni meteorologiche e mobilità umana per anticipare determinati focolai di malattie infettive. Questa analisi predittiva potrebbe consentire alle autorità sanitarie e alle organizzazioni di implementare misure preventive mirate, come la sanificazione degli ambienti o anche l’emissione di avvisi pubblici. Il tutto secondo un processo ormai conosciuto dopo il periodo critico dell’ultima pandemia.

Intelligenza artificiale e ottimizzazione delle risposte

L’Intelligenza artificiale non solo identifica e prevede la presenza di agenti patogeni, ma può anche suggerire strategie di mitigazione ottimali. Determinati algoritmi di ottimizzazione sappiamo che se strutturati hanno la capacità di valutare diverse opzioni di intervento, bilanciando l’efficacia, i costi e soprattutto gli impatti sociali, per proporre quelle soluzioni che siano, per ogni caso specifico, ritenute quelle più appropriate. Questo si potrebbe avere nel definire linee raccomandazione nella regolazione dei sistemi di ventilazione in edifici pubblici soprattutto nosocomiali.

E se l’intelligenza artificiale può elaborare quindi grandi volumi di dati raccolti dai dispositivi di campionamento per identificare tendenze e migliorare le strategie di risposta i dispositivi IoT collegati possono fornire monitoraggio continuo e dati in tempo reale. Importante optare per la coordinazione di entrambe le realtà tecnologiche affinché sia possibile portare avanti un’analisi specifica sulla qualità dell’aria facilitando così realmente la gestione degli ambienti interni e la prevenzione di molte malattie.

Queste tecnologie e dispositivi sono in costante evoluzione, lo sappiamo, grazie soprattutto alla ricerca e allo sviluppo dedicati a migliorare la nostra capacità di rilevare e combattere gli agenti patogeni aerodispersi. L’efficacia di questi strumenti dipende da numerosi fattori, inclusa la specificità dell’agente patogeno da rilevare, le condizioni ambientali e la sensibilità del dispositivo o della tecnologia utilizzata.

In Italia, tra i dispositivi per il campionamento degli agenti patogeni nell’aria, si evidenziano i sistemi RCS® per il campionamento microbiologico dell’aria. Questi sono utilizzati per il monitoraggio dell’aria ambiente e dei gas compressi nelle aree controllate, come quelle presenti in ambienti farmaceutici e ospedalieri. Grazie al principio dell’impatto centrifugo di Reuter (RCS®), offrono un metodo affidabile e sicuro per raccogliere microrganismi aerodispersi, consentendo una valutazione accurata della contaminazione microbiologica presente nell’aria.

Conclusioni

Sono diversi i dispositivi di monitoraggio dell’aria ad oggi utilizzati, soprattutto in ambito ospedaliero. Per qual che concerne la ricerca volta ad utilizzare la nuova linea algoritmica predittiva dell’AI, ancora molta è la strada da fare. Soprattutto in Italia. Quello di cui però si è coscienti è la sempre più veloce ascesa di campionatori, anche indossabili nati dall’unione della nuova tecnologia con l’esperienza bioingegneristica mondiale. In molti Paesi si sta optando per unire queste due realtà, una pregressa e l’altra volta al futuro predittivo ancora da implementare. Quello che più riteniamo importante resta comunque l’esigenza di operare affinché non ci si ritrovi impreparati di fronte ad altre globali emergenze.