Nelle ultime 24 ore in Italia si sono registrati 15.543 nuovi casi di Covid 19 e 59 morti. Ieri i contagiati erano 17.550, le vittime 89. I tamponi processati sono 137.133 (ieri 149.497) con un tasso di positività che scende dall'11,7 all'11,3%. Il totale dei casi di Covid rilevati dall'inizio della pandemia in Italia è di 22.020.154. E' quanto emerge dal bollettino del ministero della Salute.
Sono 172 i pazienti ricoverati in terapia intensiva, tredici in meno di ieri, nel bilancio tra entrate e uscite, mentre gli ingressi giornalieri sono 13. I ricoverati nei reparti ordinari sono invece 4.017, nelle ultime ventiquattro ore 133 in meno. Gli attualmente positivi sono 502.811, rispetto a ieri 12.620 in meno. Dimessi e guariti sono 21.341.186 (+28.103) mentre il totale dei decessi dall'inizio della pandemia è di 176.157.
Studiare gli effetti neurologici e psichiatrici a lungo termine legati a Covid-19, come perdita di olfatto e gusto, ridotta capacità di concentrazione, deficit cognitivi e di memoria, psicosi ed epilessia: è questo l'obiettivo del progetto Neurocov, finanziato dalla Commissione europea con 8,4 milioni di euro per cinque anni, nell'ambito del nuovo programma quadro per la ricerca Horizon Europe. Coordinato dal Centro di ricerca tedesco sulle malattie neurodegenerative (Dzne), il progetto destina 3,2 milioni alla ricerca italiana, coordinata dallo Human Technopole. Nel progetto sono coinvolti altri otto istituti di sette Paesi (Belgio, Germania, Finlandia, Israele, Svezia e Olanda). Si punta a individuare il meccanismo che scatena il cosiddetto NeuroCovid, come vengono chiamate le complicanze neurologiche e neuropsichiatriche, a sapere quali sono le cellule nervose aggredite dal virus SarsCoV2 e quali fattori rendono gli individui vulnerabili o resistenti a tali complicazioni.
L'intelligenza artificiale (AI) può essere utilizzata per rilevare l'infezione da Covid-19 nella voce attraverso un'app. Lo affermano i ricercatori dell'Università di Maastricht, nei Paesi Bassi, che hanno presentato uno studio pochi giorni fa al Congresso internazionale della European Respiratory Society a Barcellona. I ricercatori affermano che il modello di intelligenza artificiale utilizzato è più accurato dei test antigenici rapidi, l'89% delle volte, nonché più rapido e facile da usare. Il team ha lavorato sui dati dell'app Covid-19 Sounds dell'Università di Cambridge: contiene 893 campioni audio di 4.352 partecipanti sani e malati, di cui 308 sono risultati positivi al virus. Agli utenti veniva chiesto di tossire tre volte, respirare profondamente attraverso la bocca da tre a cinque volte e leggere una breve frase sullo schermo tre volte. I ricercatori hanno utilizzato una tecnica di analisi vocale chiamata "Spettrogramma Mel" per identificare diverse caratteristiche della voce come il volume, la variazione e la potenza. "Questi risultati suggeriscono che registrazioni vocali e algoritmi di intelligenza artificiale perfezionati possono potenzialmente raggiungere un'elevata precisione nel determinare quali pazienti hanno l'infezione. Potrebbero essere utilizzati, ad esempio, nei punti di ingresso per grandi assembramenti, consentendo uno screening rapido", spiega Wafaa Aljbawi dell'Institute of Data Science dell'Università di Maastricht. .