Lettura del pensiero e intelligenza artificiale: decodifica non invasiva del testo cerebrale e sensori per architetture di apprendimento profondo di Meta AI – Immagine: Xpert.Digital
Il futuro dell'interazione uomo-macchina è adesso: i segnali cerebrali come chiave per la comunicazione
Tecnologie di decodifica dal cervello al testo: un confronto tra approcci non invasivi e invasivi
La capacità di tradurre i pensieri in testo rappresenta un progresso rivoluzionario nell'interazione uomo-computer e ha il potenziale per migliorare radicalmente la qualità della vita delle persone con difficoltà di comunicazione. Sia la tecnologia non invasiva Brain2Qwerty di Meta AI che l'elettrocorticografia invasiva (ECoG) mirano a raggiungere questo obiettivo decodificando le intenzioni vocali direttamente dai segnali cerebrali. Sebbene entrambe le tecnologie condividano lo stesso obiettivo generale, differiscono fondamentalmente nell'approccio, nei punti di forza e di debolezza. Questo confronto completo evidenzia i vantaggi cruciali del metodo non invasivo senza sminuire il ruolo e i benefici delle procedure invasive.
Profilo di sicurezza e rischi clinici: una differenza cruciale
La differenza più significativa tra interfacce cervello-computer (BCI) non invasive e invasive risiede nel loro profilo di sicurezza e nei rischi clinici associati. Questo aspetto è di fondamentale importanza, poiché influenza significativamente l'accessibilità, l'applicabilità e l'accettazione a lungo termine di queste tecnologie.
Evitare complicazioni neurochirurgiche: un vantaggio innegabile delle procedure non invasive
L'elettrocorticografia (ECoG) richiede un intervento neurochirurgico in cui degli array di elettrodi vengono impiantati direttamente sulla superficie del cervello, sotto la dura madre (la membrana più esterna che ricopre il cervello). Sebbene venga eseguita di routine in centri specializzati, questa procedura comporta dei rischi intrinseci. Le statistiche indicano un rischio dal 2 al 5% di gravi complicazioni a seguito di tali procedure. Queste complicazioni possono comprendere un'ampia gamma di sintomi, tra cui:
emorragie intracraniche
Emorragie all'interno del cranio, come ematomi subdurali (raccolte di sangue tra la dura madre e l'aracnoide) o emorragie intracerebrali (sanguinamento direttamente all'interno del tessuto cerebrale), possono essere causate dall'intervento stesso o dalla presenza degli elettrodi. Queste emorragie possono portare ad un aumento della pressione intracranica, deficit neurologici e, nei casi più gravi, persino alla morte.
Infezioni
Ogni intervento chirurgico comporta un rischio di infezione. Con l'impianto di ECoG, possono verificarsi infezioni della ferita, delle meningi (meningite) o del tessuto cerebrale (encefalite). Tali infezioni richiedono spesso una terapia antibiotica aggressiva e, in rari casi, possono portare a danni neurologici permanenti.
Deficit neurologici
Sebbene l'obiettivo dell'impianto di ECoG sia quello di migliorare la funzione neurologica, esiste il rischio che la procedura stessa o il posizionamento degli elettrodi possano causare nuovi deficit neurologici. Questi possono manifestarsi come debolezza, perdita di sensibilità, disturbi del linguaggio, convulsioni o deterioramento cognitivo. In alcuni casi, questi deficit possono essere temporanei, ma in altri possono essere permanenti.
Complicazioni legate all'anestesia
L'impianto ECoG richiede solitamente l'anestesia generale, che comporta anch'essa dei rischi, tra cui reazioni allergiche, problemi respiratori e complicazioni cardiovascolari.
Al contrario, l'approccio basato su MEG/EEG di Meta AI elimina completamente questi rischi. Questo metodo non invasivo prevede il fissaggio di sensori esternamente al cuoio capelluto, in modo simile a un esame EEG convenzionale. Non è necessario alcun intervento chirurgico, evitando così tutte le complicazioni sopra menzionate. Gli studi clinici con il sistema Brain2Qwerty, condotti su 35 partecipanti, non hanno mostrato effetti avversi che richiedessero un trattamento. Ciò sottolinea il profilo di sicurezza superiore dei metodi non invasivi.
Stabilità a lungo termine e guasti hardware: un vantaggio per le applicazioni croniche
Un altro aspetto importante per quanto riguarda l'applicabilità clinica è la stabilità a lungo termine dei sistemi e il rischio di guasti hardware. Gli elettrodi ECoG rischiano di perdere funzionalità nel tempo a causa di cicatrici tissutali o degradazione degli elettrodi. Gli studi suggeriscono che gli elettrodi ECoG possono avere una durata di circa 2-5 anni. Dopo questo periodo, potrebbe essere necessaria la sostituzione degli elettrodi, il che comporta un'ulteriore procedura chirurgica con i relativi rischi. Inoltre, esiste sempre la possibilità di un improvviso guasto hardware, che può interrompere bruscamente la funzionalità del sistema.
I sistemi non invasivi, come quelli sviluppati da Meta AI, offrono un chiaro vantaggio in questo senso. Poiché i sensori sono fissati esternamente, non sono soggetti agli stessi processi di degradazione biologica degli elettrodi impiantati. I sistemi non invasivi offrono cicli di manutenzione praticamente illimitati. I componenti possono essere sostituiti o aggiornati secondo necessità, senza richiedere interventi chirurgici invasivi. Questa stabilità a lungo termine è particolarmente cruciale per le applicazioni croniche, in particolare per i pazienti con sindrome locked-in o altre condizioni di paralisi cronica che fanno affidamento su una soluzione di comunicazione permanente. La necessità di ripetuti interventi chirurgici e il rischio di guasti hardware comprometterebbero significativamente la qualità della vita di questi pazienti e limiterebbero l'accettazione di sistemi invasivi per applicazioni a lungo termine.
Qualità del segnale e prestazioni di decodifica: un confronto dettagliato
Sebbene la sicurezza sia un innegabile vantaggio dei metodi non invasivi, la qualità del segnale e le conseguenti prestazioni di decodifica rappresentano un campo più complesso, in cui sia gli approcci invasivi sia quelli non invasivi presentano punti di forza e di debolezza.
Confronto tra risoluzione spazio-temporale: precisione vs. non invasività
I sistemi ECoG, in cui gli elettrodi sono posizionati direttamente sulla corteccia cerebrale, offrono un'eccezionale risoluzione spaziale e temporale. La risoluzione spaziale dell'ECoG è tipicamente compresa tra 1 e 2 millimetri, il che significa che può catturare l'attività neurale da aree molto piccole e specifiche del cervello. Anche la risoluzione temporale è eccellente, di circa 1 millisecondo, consentendo ai sistemi ECoG di catturare con precisione eventi neurali estremamente rapidi. Questa elevata risoluzione consente ai sistemi ECoG di raggiungere tassi di errore (CER) clinicamente convalidati inferiori al 5%. Ciò significa che su 100 caratteri generati con una BCI basata su ECoG, meno di 5 conterranno errori. Questa elevata precisione è fondamentale per una comunicazione efficace e fluida.
Brain2Qwerty, il sistema non invasivo di Meta AI, attualmente raggiunge tassi di errore di segno dal 19 al 32% utilizzando la magnetoencefalografia (MEG). Sebbene si tratti di tassi di errore più elevati rispetto all'ECoG, è importante sottolineare che questi risultati sono ottenuti con un metodo non invasivo che non comporta rischi chirurgici. La risoluzione spaziale della MEG è compresa tra 2 e 3 millimetri, leggermente inferiore a quella dell'ECoG ma comunque sufficiente per catturare segnali neurali rilevanti. Anche la risoluzione temporale della MEG è molto buona, nell'ordine dei millisecondi.
Tuttavia, Meta AI ha compiuto progressi significativi nel migliorare la qualità del segnale e le prestazioni di decodifica dei sistemi non invasivi. Questo progresso si basa su tre innovazioni chiave:
Architettura ibrida CNN-Transformer
Questa architettura avanzata combina i punti di forza delle reti neurali convoluzionali (CNN) e delle reti a trasformatore. Le CNN sono particolarmente efficaci nell'estrarre caratteristiche spaziali dai complessi pattern di attività neurale catturati da MEG ed EEG. Possono identificare pattern locali e relazioni spaziali nei dati rilevanti per la decodifica delle intenzioni vocali. Le reti a trasformatore, d'altra parte, eccellono nell'apprendimento e nell'utilizzo del contesto linguistico. Possono modellare le relazioni tra parole e frasi su lunghe distanze, migliorando così la previsione delle intenzioni vocali in base al contesto. La combinazione di queste due architetture in un modello ibrido consente l'uso efficace sia delle caratteristiche spaziali che del contesto linguistico per migliorare l'accuratezza della decodifica.
Integrazione Wav2Vec
L'integrazione di Wav2Vec, un modello di apprendimento auto-supervisionato per le rappresentazioni vocali, rappresenta un altro significativo progresso. Wav2Vec è pre-addestrato su grandi quantità di dati audio non etichettati, imparando a estrarre rappresentazioni del parlato robuste e ricche di contesto. Integrando Wav2Vec nel sistema Brain2Qwerty, i segnali neurali possono essere confrontati con queste rappresentazioni vocali predefinite. Ciò consente al sistema di apprendere la relazione tra attività neurale e modelli linguistici in modo più efficace e di migliorare l'accuratezza della decodifica. L'apprendimento auto-supervisionato è particolarmente prezioso perché riduce la necessità di grandi quantità di dati di addestramento etichettati, spesso difficili da ottenere nelle neuroscienze.
Fusione multisensore
Brain2Qwerty sfrutta gli effetti sinergici combinando MEG ed elettroencefalografia ad alta densità (HD-EEG). MEG ed EEG sono tecniche di misurazione neurofisiologica complementari. MEG misura i campi magnetici generati dall'attività neuronale, mentre EEG misura i potenziali elettrici a livello del cuoio capelluto. MEG offre una risoluzione spaziale superiore ed è meno suscettibile ad artefatti provenienti dal cranio, mentre EEG è più conveniente e portatile. Acquisendo e combinando simultaneamente i dati MEG e HD-EEG, il sistema Brain2Qwerty può sfruttare i vantaggi di entrambe le modalità, migliorando ulteriormente la qualità del segnale e le prestazioni di decodifica. I sistemi HD-EEG con un massimo di 256 canali consentono una cattura più dettagliata dell'attività elettrica a livello del cuoio capelluto, integrando la precisione spaziale di MEG.
Profondità della decodifica cognitiva: oltre le capacità motorie
Un vantaggio fondamentale di sistemi non invasivi come Brain2Qwerty risiede nella loro capacità di andare oltre la semplice misurazione dell'attività della corteccia motoria e di catturare anche processi linguistici di livello superiore. L'ECoG, in particolare quando posizionato nelle aree motorie, misura principalmente l'attività correlata all'esecuzione motoria del linguaggio, come i movimenti dei muscoli fonici. Brain2Qwerty, invece, utilizzando MEG ed EEG, può catturare anche l'attività di altre regioni cerebrali coinvolte in processi linguistici più complessi, come:
Correzione degli errori di battitura tramite previsione semantica
Brain2Qwerty è in grado di correggere gli errori di battitura utilizzando la previsione semantica. Il sistema analizza il contesto delle parole e delle frasi inserite ed è in grado di riconoscere probabili errori e correggerli automaticamente. Ciò migliora significativamente la fluidità e l'accuratezza della comunicazione. Questa capacità di effettuare previsioni semantiche suggerisce che il sistema non solo decodifica le intenzioni motorie, ma ha anche sviluppato una certa comprensione del contenuto semantico del linguaggio.
Ricostruzione di set completi al di fuori del set di addestramento
Una caratteristica notevole di Brain2Qwerty è la sua capacità di ricostruire frasi complete, anche quando queste non erano incluse nel set di dati di addestramento originale. Ciò suggerisce una capacità di generalizzazione del sistema che va oltre la semplice memorizzazione di schemi. Il sistema sembra essere in grado di apprendere le strutture e le regole linguistiche sottostanti e di applicarle a frasi nuove e non familiari. Questo rappresenta un passo importante verso interfacce cervello-testo più naturali e flessibili.
Rilevamento delle intenzioni linguistiche astratte
Studi iniziali hanno dimostrato che Brain2Qwerty raggiunge un'accuratezza del 40% nel rilevare intenzioni linguistiche astratte in partecipanti non addestrati. Le intenzioni linguistiche astratte si riferiscono all'intento comunicativo generale alla base di un'espressione, come "Voglio fare una domanda", "Voglio esprimere la mia opinione" o "Voglio raccontare una storia". La capacità di riconoscere tali intenzioni astratte suggerisce che le interfacce a comunicazione interpersonale (BCI) non invasive potrebbero un giorno essere in grado non solo di decodificare singole parole o frasi, ma anche di comprendere l'intento comunicativo generale dell'utente. Questo potrebbe gettare le basi per interazioni uomo-computer più naturali e orientate al dialogo.
È importante notare che le prestazioni di decodifica dei sistemi non invasivi non hanno ancora raggiunto il livello dei sistemi ECoG invasivi. L'ECoG rimane superiore in termini di precisione e velocità di decodifica. Tuttavia, i progressi nell'elaborazione non invasiva dei segnali e nel deep learning stanno colmando costantemente questo divario.
Scalabilità e gamma di applicazioni: accessibilità ed efficienza dei costi
Oltre alla sicurezza e alle prestazioni di decodifica, la scalabilità e l'applicabilità svolgono un ruolo cruciale nell'ampia accettazione e nei benefici per la società delle tecnologie di decodifica del testo cerebrale. In quest'ambito, i sistemi non invasivi mostrano chiari vantaggi rispetto ai metodi invasivi.
Efficienza dei costi e accessibilità: ridurre le barriere
Un fattore chiave che influenza la scalabilità e l'accessibilità delle tecnologie è il costo. I sistemi ECoG sono associati a costi significativi a causa della necessità di interventi chirurgici, attrezzature mediche specializzate e personale altamente qualificato. Il costo totale di un sistema ECoG, inclusi impianto e monitoraggio a lungo termine, può raggiungere circa 250.000 euro o più. Questi costi elevati rendono i sistemi ECoG inaccessibili al grande pubblico e ne limitano l'uso a centri medici specializzati.
Al contrario, Meta AI, con la sua soluzione Brain2Qwerty basata su MEG, punta a costi significativamente inferiori. Utilizzando sensori non invasivi e la possibilità di produrre in serie dispositivi MEG, l'obiettivo è ridurre il costo per dispositivo a meno di 50.000 euro. Questa sostanziale differenza di costo renderebbe le BCI non invasive accessibili a un numero molto maggiore di persone. Inoltre, i sistemi non invasivi eliminano la necessità di centri neurochirurgici specializzati. Le applicazioni potrebbero essere realizzate in una gamma più ampia di contesti medici e persino in ambienti domestici. Questo è un fattore cruciale per fornire assistenza alle aree rurali e garantire un accesso equo a questa tecnologia a tutte le persone in tutto il mondo. I costi inferiori e la maggiore accessibilità dei sistemi non invasivi hanno il potenziale per trasformare la tecnologia di decodifica del testo cerebrale da un trattamento specializzato e costoso a una soluzione più ampiamente disponibile e conveniente.
Generalizzabilità adattiva: personalizzazione vs. standardizzazione
Un altro aspetto della scalabilità è l'adattabilità e la generalizzabilità dei sistemi. I modelli ECoG richiedono in genere una calibrazione individuale per ciascun paziente. Questo perché i segnali neurali registrati dagli elettrodi ECoG dipendono fortemente dall'anatomia cerebrale individuale, dal posizionamento degli elettrodi e da altri fattori specifici del paziente. La calibrazione individuale può richiedere molto tempo, fino a 40 ore di formazione per paziente. Questo sforzo di calibrazione rappresenta un ostacolo significativo all'uso diffuso dei sistemi ECoG.
Brain2Qwerty adotta un approccio diverso, utilizzando il transfer learning per ridurre la necessità di lunghe calibrazioni individuali. Il sistema è pre-addestrato su un ampio set di dati MEG/EEG raccolti da 169 individui. Questo modello pre-addestrato contiene già una conoscenza approfondita della relazione tra segnali neurali e intenzioni vocali. Per i nuovi partecipanti, è necessaria solo una breve fase di adattamento, da 2 a 5 ore, per adattare il modello alle caratteristiche individuali di ciascun utente. Questa breve fase di adattamento consente di raggiungere il 75% delle massime prestazioni di decodifica con il minimo sforzo. L'utilizzo del transfer learning consente una messa in servizio significativamente più rapida ed efficiente dei sistemi non invasivi, contribuendo così alla loro scalabilità e ampia applicabilità. La possibilità di trasferire un modello pre-addestrato a nuovi utenti è un vantaggio chiave delle BCI non invasive in termini di ampia applicabilità.
Aspetti etici e normativi: Protezione dei dati e procedure di ammissione
Lo sviluppo e l'applicazione di tecnologie di decodifica del testo cerebrale sollevano importanti questioni etiche e normative che devono essere attentamente considerate. Esistono anche differenze tra approcci invasivi e non invasivi in questo campo.
Protezione dei dati tramite una resa limitata del segnale: protezione della privacy
Un aspetto etico spesso discusso in relazione alle interfacce a comunicazione interconnessa (BCI) è la riservatezza dei dati e la possibilità di manipolazione del pensiero. I sistemi ECoG invasivi, che consentono l'accesso diretto all'attività cerebrale, presentano potenzialmente un rischio maggiore di uso improprio dei dati cerebrali. In linea di principio, i sistemi ECoG potrebbero essere utilizzati non solo per decodificare le intenzioni vocali, ma anche per registrare altri processi cognitivi e persino per manipolare il pensiero attraverso la stimolazione a circuito chiuso. Sebbene la tecnologia attuale sia ancora lontana da tali scenari, è importante tenere presenti questi potenziali rischi e sviluppare misure di sicurezza adeguate.
Brain2Qwerty e altri sistemi non invasivi si limitano all'acquisizione passiva di segnali di intenzione motoria. La loro architettura è progettata per filtrare automaticamente i pattern di attività non verbale. I segnali attenuati e rumorosi catturati da MEG ed EEG a causa dell'interferenza del cuoio capelluto rendono tecnicamente più difficile estrarre informazioni cognitive dettagliate o persino manipolare i pensieri. La "resa limitata del segnale" dei metodi non invasivi può, in un certo senso, essere vista come una tutela della privacy. Tuttavia, è importante sottolineare che le BCI non invasive sollevano anche questioni etiche, in particolare per quanto riguarda la protezione dei dati, il consenso informato e il potenziale uso improprio della tecnologia. È essenziale sviluppare linee guida etiche e quadri normativi che garantiscano l'uso responsabile di tutti i tipi di BCI.
Percorso di approvazione per i dispositivi medici: più rapido per la domanda
Il percorso normativo per l'approvazione dei dispositivi medici è un altro fattore importante che influenza la velocità con cui le nuove tecnologie possono essere introdotte nella pratica clinica. I sistemi ECoG invasivi sono generalmente classificati come dispositivi medici ad alto rischio perché richiedono un intervento chirurgico e possono potenzialmente causare gravi complicazioni. Pertanto, l'approvazione dei sistemi ECoG richiede ampi studi di Fase III con dati completi sulla sicurezza a lungo termine. Questo processo di approvazione può richiedere diversi anni e risorse significative.
I sistemi non invasivi, d'altro canto, hanno potenzialmente un percorso normativo più rapido. Negli Stati Uniti, i sistemi non invasivi che si basano e integrano i dispositivi EEG/MEG esistenti potrebbero essere idonei all'approvazione tramite la procedura 510(k) della Food and Drug Administration (FDA). La procedura 510(k) è un percorso di approvazione semplificato per i dispositivi medici "sostanzialmente equivalenti" a prodotti già approvati. Questo percorso più rapido potrebbe consentire alle tecnologie non invasive di decodifica del testo cerebrale di entrare più rapidamente nell'uso clinico e di apportare prima benefici ai pazienti. Tuttavia, è importante sottolineare che anche per i sistemi non invasivi, per l'approvazione sono necessarie rigorose prove di sicurezza ed efficacia. Il quadro normativo per le BCI è un campo in continua evoluzione ed è essenziale che enti regolatori, ricercatori e industria collaborino per sviluppare percorsi normativi chiari e appropriati che promuovano l'innovazione garantendo al contempo la sicurezza dei pazienti.
Limitazioni dell'approccio non invasivo: permangono sfide tecniche
Nonostante i numerosi vantaggi dei sistemi non invasivi di decodifica del testo cerebrale, è importante riconoscere gli ostacoli e i limiti tecnici esistenti. Queste sfide devono essere affrontate per sfruttare appieno il potenziale delle BCI non invasive.
Latenza in tempo reale
Brain2Qwerty e altri sistemi non invasivi presentano attualmente una latenza di decodifica più elevata rispetto ai sistemi ECoG invasivi. Brain2Qwerty decodifica le intenzioni vocali solo dopo il termine di una frase, con un ritardo di circa 5 secondi. In confronto, i sistemi ECoG raggiungono una latenza significativamente inferiore, pari a circa 200 millisecondi, consentendo una comunicazione quasi in tempo reale. La maggiore latenza dei sistemi non invasivi è dovuta alla maggiore complessità dell'elaborazione del segnale e alla necessità di analizzare segnali più deboli e rumorosi. Ridurre la latenza è un obiettivo chiave per l'ulteriore sviluppo di interfacce BCI non invasive, al fine di consentire una comunicazione più fluida e naturale.
Artefatti da movimento
I sistemi MEG sono altamente sensibili agli artefatti da movimento. Anche lievi movimenti della testa possono alterare significativamente le misurazioni e compromettere la qualità del segnale. Pertanto, l'acquisizione dati basata su MEG richiede in genere una posizione fissa della testa, il che limita le applicazioni mobili. Sebbene l'EEG sia meno sensibile agli artefatti da movimento, i movimenti muscolari e altri artefatti possono comunque influire sulla qualità del segnale. Lo sviluppo di robusti algoritmi di soppressione degli artefatti e la creazione di sistemi MEG ed EEG portatili e tolleranti al movimento sono aree di ricerca cruciali per ampliare la gamma di applicazioni delle BCI non invasive.
Compatibilità del paziente
I sistemi non invasivi basati sulla decodifica dei segnali intenzionali di tocco possono raggiungere i loro limiti nei pazienti con corteccia motoria gravemente atrofica, come quella osservata nelle fasi avanzate della sclerosi laterale amiotrofica (SLA). In questi casi, la decodifica basata sull'intenzione motoria può fallire perché i segnali neurali associati ai movimenti di tocco sono troppo deboli o assenti. Per questi gruppi di pazienti, potrebbero essere necessari approcci non invasivi alternativi, come quelli basati sulla decodifica dei processi linguistici cognitivi o altre modalità come l'eye tracking. Inoltre, è importante considerare le differenze individuali nell'attività cerebrale e la variabilità nella qualità del segnale tra individui per rendere le interfacce cervello-computer (BCI) non invasive accessibili a una popolazione di pazienti più ampia.
Ruoli complementari nella neuroprotesi: coesistenza e convergenza
Nonostante le attuali sfide tecniche e la precisione superiore dei sistemi ECoG invasivi, l'approccio non invasivo di Meta AI e di altri ricercatori sta rivoluzionando la terapia interventistica precoce nel campo delle neuroprotesi. Le BCI non invasive offrono il vantaggio di essere a basso rischio e utilizzabili anche all'esordio di una malattia, come la SLA. Possono fornire un supporto comunicativo precoce ai pazienti con difficoltà comunicative emergenti, migliorando così la loro qualità di vita e la loro partecipazione alla società.
I sistemi ECoG rimangono indispensabili per applicazioni ad alta precisione in pazienti completamente paralizzati, in particolare quelli con sindrome locked-in, dove la massima accuratezza di decodifica e la comunicazione in tempo reale sono cruciali. Per questo gruppo di pazienti, i potenziali benefici delle BCI invasive giustificano i maggiori rischi e costi.
Il futuro delle interfacce cervello-computer potrebbe risiedere nella convergenza di entrambe le tecnologie. Sistemi ibridi che combinano i vantaggi degli approcci non invasivi e invasivi potrebbero inaugurare una nuova era nella neuroprotesi. Ad esempio, un approccio ibrido di questo tipo potrebbe utilizzare microelettrodi epidurali, meno invasivi degli elettrodi ECoG ma che offrono comunque una qualità del segnale superiore rispetto ai sensori non invasivi. Combinati con algoritmi di intelligenza artificiale avanzati per l'elaborazione e la decodifica del segnale, questi sistemi ibridi potrebbero colmare il divario tra invasività e accuratezza, consentendo una gamma più ampia di applicazioni. Il continuo sviluppo di tecnologie di decodifica del testo cerebrale, sia non invasive che invasive, insieme all'esplorazione di approcci ibridi, promette un futuro in cui le persone con difficoltà di comunicazione avranno accesso a soluzioni di comunicazione efficaci, sicure e accessibili.
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