Digitalizzazione in Sanità e Indoor Air Quality degli ambienti confinati. Una metodologia per valutare l’IAQ negli spazi lavorativi attraverso sensori low-cost e la percezione del comfort degli utenti

Introduzione È risaputo che i rilevatori dell’Indoor Air Quality (IAQ), anche quelli considerati “low-cost”, hanno un ruolo strategico nella promozione della salute; infatti, attraverso diverse modalità comunicano all’utente eventuali concentrazioni (su rilevamen- to reale o su base algoritmica) di inquinanti negli ambienti indoor. Nell’ambito della sanità pubblica ci si pone il quesito: sono veramente efficaci tali rilevatori e possono influire sul miglio- ramento degli stili di vita? Proprio per questo motivo il lavoro di ricerca si è basato su una metodologia di analisi quali-quan- titative dell’IAQ negli spazi di lavoro. In particolare, l’innova- zione della ricerca consiste nello sviluppo di un questionario sulla percezione e il benessere degli utenti, basato sugli esiti di una scoping review, supportati da sensori low-cost per il moni- toraggio dell’IAQ. Nello specifico l’analisi condotta è relativa all’applicazione su alcune aree dipartimentali di un’università. Materiali e Metodi Il processo di ricerca è stato così suddiviso: • in riferimento agli esiti della scoping review, è stato costrui- to un questionario da far compilare agli utenti e di supporto per il confronto con i dati quantitativi dei sensori; • applicazione della metodologia nelle aree di lavoro con il posizionamento dei rilevatori e somministrazione dei que- stionari, nelle diverse stagioni (2 giorni al mese); • analisi quali-quantitative e correlazione dei dati; • definizione di strategie e buone pratiche da attuare. Risultati Il lavoro di ricerca ha permesso di validare la metodologia e di verificare l’efficacia dei dispositivi low-cost, come strumento di prevenzione. L’attività di monitoraggio è stata condotta per circa 9 mesi su 10 uffici dipartimentali e ha permesso di valu- tare sia la stagione invernale che quella estiva. Il data analysis ha fatto emergere esiti di notevole rilievo in cui sono emerse differenze dettate dalle caratteristiche ambien- tali (dimensioni, esposizioni solari, sistemi di riscaldamento/ raffrescamento, ecc.) e dai diversi stili di vita dei partecipanti (circa 50), che hanno permesso la definizione di un decalogo di buone pratiche da attuare. Conclusioni Sebbene il data analysis non sia supportato da rilevatori ad alta performance, lo studio ha evidenziato diverse best practices per promuovere salute, e migliorare il comfort e il benessere degli occupanti in relazione all’aria che respirano. Tutto ciò ha permesso di sviluppare strategie anche di mappatura digitale e machine learning per una raccolta funzionale dei dati e il supporto dell’AI.