{"id":13831,"date":"2025-05-22T10:32:40","date_gmt":"2025-05-22T08:32:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/sentire-tecnologie-iot-e-machine-learning-per-la-sicurezza-sonora\/"},"modified":"2025-06-04T14:23:09","modified_gmt":"2025-06-04T12:23:09","slug":"sentire-tecnologie-iot-e-machine-learning-per-la-sicurezza-sonora","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/sentire-tecnologie-iot-e-machine-learning-per-la-sicurezza-sonora\/","title":{"rendered":"SENTIRE: TECNOLOGIE IOT E MACHINE LEARNING PER LA SICUREZZA SONORA"},"content":{"rendered":"
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AFFILIAZIONE<\/span><\/strong><\/p>\n

universit\u00e0 degli studi di salerno, dipartimento di medicina, chirurgia ed odontoiatria \u201cscuola medica salernitana<\/p>\n


\nAUTORE PRINCIPALE<\/span><\/strong><\/p>\n

dottoressa Del Sorbo Rosaria<\/p>\n

VALUTA IL CHALLENGE
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Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita<\/em><\/div>\n
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login avvenuto<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong><\/p>\n

dottoressa Del Sorbo Rosaria<\/strong> universit\u00e0 degli studi di salerno, dipartimento di medicina, chirurgia ed odontoiatria \u201cscuola medica salernitana
\nprofessore Bramanti Alessia<\/strong> universit\u00e0 degli studi di salerno, dipartimento di medicina, chirurgia ed odontoiatria \u201cscuola medica salernitana
\ndottoressa Ragusa Chiara Maria<\/strong> universit\u00e0 degli studi di salerno, dipartimento di medicina, chirurgia ed odontoiatria \u201cscuola medica salernitana
\ndottoressa Garofano Marina<\/strong> universit\u00e0 degli studi di salerno, dipartimento di medicina, chirurgia ed odontoiatria \u201cscuola medica salernitana
\ndottoressa Bartolomeo Marianna<\/strong> universit\u00e0 degli studi di salerno, dipartimento di medicina, chirurgia ed odontoiatria \u201cscuola medica salernitana
\ndottore Giordano Massimo<\/strong> universit\u00e0 degli studi di salerno, dipartimento di medicina, chirurgia ed odontoiatria \u201cscuola medica salernitana
\ndottoressa Di Palo Maria Pia<\/strong> universit\u00e0 degli studi di salerno, dipartimento di medicina, chirurgia ed odontoiatria \u201cscuola medica salernitana
\nDOTTORE Arcolini Angelo<\/strong> azienda ospedaliera universitaria san giovanni di dio e ruggi d\u2019aragona
\ndottoressa RESTIERI Maria Teresa<\/strong> azienda ospedaliera universitaria san giovanni di dio e ruggi d\u2019aragona
\ndottoressa ATTIANESE Barbara Palma<\/strong> azienda ospedaliera universitaria san giovanni di dio e ruggi d\u2019aragona
\ndottoressa Menzione Anna<\/strong> azienda ospedaliera universitaria san giovanni di dio e ruggi d\u2019aragona dottore Marra Angelo<\/strong> azienda ospedaliera universitaria san giovanni di dio e ruggi d\u2019aragona
\nDOTTORESSA Esposito Ida<\/strong> azienda ospedaliera universitaria san giovanni di dio e ruggi d\u2019aragona<\/p><\/div>\n

AREA TEMATICA<\/span><\/strong><\/p>\n

Applicazioni di intelligenza artificiale in sanit\u00e0<\/div>\n

ABSTRACT<\/span><\/strong><\/p>\n

La sovraesposizione ripetuta al rumore in contesti industriali pu\u00f2 causare perdita permanente dell\u2019udito. Ad oggi l\u2019ipoacusia \u00e8 tra le principali malattie professionali. I dispositivi di protezione individuale attualmente in commercio e principalmente utilizzati negli ambienti di lavoro rumorosi presentano diverse limitazioni, come l\u2019incapacit\u00e0 di distinguere i rumori dannosi dai segnali utili. Il progetto SENTIRE consiste nella realizzazione di cuffie intelligenti dotate di filtri adattivi e microfoni direzionali, che riconoscono e discriminano i rumori dannosi dai segnali come voci umane o allarmi di sicurezza, migliorando sensibilmente la sicurezza e la comunicazione tra i lavoratori, oltre a ridurre il rischio di patologie uditive legate al rumore. Il dispositivo \u00e8 integrato con tecnologie avanzate come algoritmi di Machine Learning, sistemi IoT e sensori di localizzazione indoor basati su Bluetooth Low Energy che raccolgono i dati ambientali e monitorano la posizione dei lavoratori, permettendo al sistema di adattare il filtraggio del rumore in base alle condizioni sonore specifiche dell\u2019area di lavoro. Durante le diverse fasi del progetto \u00e8 stata condotta un’analisi preliminare per valutare le tecnologie di protezione uditiva esistenti e definire i requisiti tecnologici, medici e normativi del dispositivo. Tale dispositivo rispetta le normative vigenti, in particolare il D.Lgs. 81\/2008, che stabilisce i limiti di esposizione al rumore nei luoghi di lavoro. Sono stati raccolti dati acustici in ambienti industriali tramite sistemi di misura professionali e low-cost per testare l\u2019efficacia degli algoritmi di filtraggio. \u00c8 stato sviluppato anche un digital twin per simulare scenari operativi realistici e ottimizzare l’interazione tra le cuffie intelligenti e i sistemi aziendali. \u00c8 prevista una fase di sperimentazione coinvolgendo pazienti sottoposti a indagini audiologiche mirate, presso la Clinica Otorinolaringoiatrica Universitaria dell’AOU San Giovanni di Dio e Ruggi d’Aragona di Salerno. Parallelamente, \u00e8 stato predisposto un questionario strutturato per valutare il comfort e l’usabilit\u00e0 percepiti dai lavoratori. Una volta completati questi test, SENTIRE sar\u00e0 integrato con i sistemi IoT industriali per migliorare ulteriormente la raccolta e l\u2019analisi dei dati ambientali. La sua implementazione potrebbe ridurre il rischio di patologie legate ad ipoacusia da rumore e migliorare la sicurezza dei lavoratori in ambienti ad alta esposizione sonora.<\/div>\n

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