Sviluppo di un modello predittivo basato sull’intelligenza artificiale che utilizza vari parametri per valutare il rischio cardiovascolare dei lavoratori notturni, consentendo interventi tempestivi e personalizzati.

Utilizzo di dispositivi wearable e sensori ambientali per raccogliere dati continui sui parametri fisiologici dei lavoratori, come frequenza cardiaca, pressione sanguigna, e livelli di stress, per monitorare la loro salute in tempo reale.

Analisi dei dati raccolti riguardanti stili di vita, abitudini alimentari, qualità del sonno, per identificare fattori di rischio e suggerire modifiche comportamentali o ambientali per migliorare la salute e la sicurezza.

Sviluppo di un’applicazione mobile che permette ai lavoratori di accedere ai propri dati di salute, ricevere notifiche personalizzate e suggerimenti per migliorare il proprio benessere.

Creazione di una piattaforma centralizzata per la raccolta, l’analisi e la gestione dei dati raccolti dai vari sensori e dispositivi, facilitando l’accesso a queste informazioni da parte dei medici e dei responsabili della sicurezza sul lavoro.

Elaborazione di indici validati dalla comunità scientifica per valutare il rischio clinico e personalizzare i piani di prevenzione e intervento per i lavoratori.

Identificazione e valorizzazione degli aspetti innovativi del Progetto al fine di promuovere i risultati scientifici e industriali raggiunti, tutelando la proprietà intellettuale, e valutare le potenzialità di estensione del sistema a differenti contesti lavorativi e a diverse categorie di lavoratori.