Artificial Intelligence - SARS-CoV-2 Risk Evaluation (AI-SCoRE)
6. April 2021 aktualisiert von: Antonio Esposito, IRCCS San Raffaele
The management of COVID-19 patients in overwhelmed hospital facing the pandemic is a clinical challenge.
The improvement of decision making may allow a better allocation of available resources and a better treatment of patients at higher risk.
Chest CT has been widely adopted for COVID-19 pneumonia diagnosis. Several experiences documented the capability of Artificial Intelligence to improve and fasten COVID-19 pneumonia detection, mainly using chest X-ray.
Aim of the present study was to develop and validate an Artificial Intelligence approach integrating clinical and imaging data (automatically extracted through the adoption of dedicated neural networks) for the creation of a cloud platform capable of performing automatic patients risk stratification. Such an approach could be used for triage of COVID-19 patients in the emergency department, with the aim to improve healthcare personnel decision-making and allocation of resources during health emergencies.
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Bedingungen
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Voraussichtlich)
2000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Antonio Esposito, MD
- Telefonnummer: +390226436102
- E-Mail: esposito.antonio@unisr.it
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Carlo Tacchetti, MD
- E-Mail: tacchetti.carlo@hsr.it
Studienorte
-
-
-
Milano, Italien, 20132
- Rekrutierung
- IRCCS San Raffaele
-
Kontakt:
- Antonio Esposito
- E-Mail: esposito.antonio@unisr.it
-
-
Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
18 Jahre bis 100 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Patients with confirmed SARS-CoV-2 infection with RT-PCR who performed non contrast chest CT scan within 72 hours after admission to the emergency department
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- confirmed SARS-CoV-2 infection with RT-PCR
- non contrast chest CT scan performed within 72 hours after admission to the emergency department
Exclusion Criteria:
- age < 18 ys
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
|---|
|
COVID-19 first wave patients
1700 patients retrospectively enrolled in 15 Italian hospitals from 16/2/2020 to 29/4/2020.
|
|
COVID-19 second wave patients
300 patients prospectively enrolled in IRCCS San Raffaele Hospital from 19/10/2020 to 31/12/2020.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
|
Training, testing and validation of an AI platform for predicting Italian first wave Covid-19 patients prognosis.
Zeitfenster: 9 months
|
9 months
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
|
Validation of the developed AI platform on italian second wave of Covid-19 patients
Zeitfenster: 3 months
|
3 months
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Antonio Esposito, MD, IRCCS San Raffaele
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Allgemeine Veröffentlichungen
- Ai T, Yang Z, Hou H, Zhan C, Chen C, Lv W, Tao Q, Sun Z, Xia L. Correlation of Chest CT and RT-PCR Testing for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in China: A Report of 1014 Cases. Radiology. 2020 Aug;296(2):E32-E40. doi: 10.1148/radiol.2020200642. Epub 2020 Feb 26.
- Li L, Qin L, Xu Z, Yin Y, Wang X, Kong B, Bai J, Lu Y, Fang Z, Song Q, Cao K, Liu D, Wang G, Xu Q, Fang X, Zhang S, Xia J, Xia J. Using Artificial Intelligence to Detect COVID-19 and Community-acquired Pneumonia Based on Pulmonary CT: Evaluation of the Diagnostic Accuracy. Radiology. 2020 Aug;296(2):E65-E71. doi: 10.1148/radiol.2020200905. Epub 2020 Mar 19.
- Emanuel EJ, Persad G, Upshur R, Thome B, Parker M, Glickman A, Zhang C, Boyle C, Smith M, Phillips JP. Fair Allocation of Scarce Medical Resources in the Time of Covid-19. N Engl J Med. 2020 May 21;382(21):2049-2055. doi: 10.1056/NEJMsb2005114. Epub 2020 Mar 23. No abstract available.
- Ciceri F, Castagna A, Rovere-Querini P, De Cobelli F, Ruggeri A, Galli L, Conte C, De Lorenzo R, Poli A, Ambrosio A, Signorelli C, Bossi E, Fazio M, Tresoldi C, Colombo S, Monti G, Fominskiy E, Franchini S, Spessot M, Martinenghi C, Carlucci M, Beretta L, Scandroglio AM, Clementi M, Locatelli M, Tresoldi M, Scarpellini P, Martino G, Bosi E, Dagna L, Lazzarin A, Landoni G, Zangrillo A. Early predictors of clinical outcomes of COVID-19 outbreak in Milan, Italy. Clin Immunol. 2020 Aug;217:108509. doi: 10.1016/j.clim.2020.108509. Epub 2020 Jun 12.
- Patel D, Kher V, Desai B, Lei X, Cen S, Nanda N, Gholamrezanezhad A, Duddalwar V, Varghese B, Oberai AA. Machine learning based predictors for COVID-19 disease severity. Sci Rep. 2021 Feb 25;11(1):4673. doi: 10.1038/s41598-021-83967-7.
- Palmisano A, Scotti GM, Ippolito D, Morelli MJ, Vignale D, Gandola D, Sironi S, De Cobelli F, Ferrante L, Spessot M, Tonon G, Tacchetti C, Esposito A. Chest CT in the emergency department for suspected COVID-19 pneumonia. Radiol Med. 2021 Mar;126(3):498-502. doi: 10.1007/s11547-020-01302-y. Epub 2020 Nov 9.
- Park JH, Lee SG, Ahn S, Kim JY, Song J, Moon S, Cho H. Strategies to prevent COVID-19 transmission in the emergency department of a regional base hospital in Korea: From index patient until pandemic declaration. Am J Emerg Med. 2021 Aug;46:247-253. doi: 10.1016/j.ajem.2020.07.056. Epub 2020 Jul 24.
- Wehbe RM, Sheng J, Dutta S, Chai S, Dravid A, Barutcu S, Wu Y, Cantrell DR, Xiao N, Allen BD, MacNealy GA, Savas H, Agrawal R, Parekh N, Katsaggelos AK. DeepCOVID-XR: An Artificial Intelligence Algorithm to Detect COVID-19 on Chest Radiographs Trained and Tested on a Large U.S. Clinical Data Set. Radiology. 2021 Apr;299(1):E167-E176. doi: 10.1148/radiol.2020203511. Epub 2020 Nov 24.
- Schalekamp S, Huisman M, van Dijk RA, Boomsma MF, Freire Jorge PJ, de Boer WS, Herder GJM, Bonarius M, Groot OA, Jong E, Schreuder A, Schaefer-Prokop CM. Model-based Prediction of Critical Illness in Hospitalized Patients with COVID-19. Radiology. 2021 Jan;298(1):E46-E54. doi: 10.1148/radiol.2020202723. Epub 2020 Aug 13.
- Cheng FY, Joshi H, Tandon P, Freeman R, Reich DL, Mazumdar M, Kohli-Seth R, Levin M, Timsina P, Kia A. Using Machine Learning to Predict ICU Transfer in Hospitalized COVID-19 Patients. J Clin Med. 2020 Jun 1;9(6):1668. doi: 10.3390/jcm9061668.
- Liang W, Yao J, Chen A, Lv Q, Zanin M, Liu J, Wong S, Li Y, Lu J, Liang H, Chen G, Guo H, Guo J, Zhou R, Ou L, Zhou N, Chen H, Yang F, Han X, Huan W, Tang W, Guan W, Chen Z, Zhao Y, Sang L, Xu Y, Wang W, Li S, Lu L, Zhang N, Zhong N, Huang J, He J. Early triage of critically ill COVID-19 patients using deep learning. Nat Commun. 2020 Jul 15;11(1):3543. doi: 10.1038/s41467-020-17280-8.
- Monaco CG, Zaottini F, Schiaffino S, Villa A, Della Pepa G, Carbonaro LA, Menicagli L, Cozzi A, Carriero S, Arpaia F, Di Leo G, Astengo D, Rosenberg I, Sardanelli F. Chest x-ray severity score in COVID-19 patients on emergency department admission: a two-centre study. Eur Radiol Exp. 2020 Dec 15;4(1):68. doi: 10.1186/s41747-020-00195-w. Erratum In: Eur Radiol Exp. 2021 Apr 14;5(1):17.
- Wong HYF, Lam HYS, Fong AH, Leung ST, Chin TW, Lo CSY, Lui MM, Lee JCY, Chiu KW, Chung TW, Lee EYP, Wan EYF, Hung IFN, Lam TPW, Kuo MD, Ng MY. Frequency and Distribution of Chest Radiographic Findings in Patients Positive for COVID-19. Radiology. 2020 Aug;296(2):E72-E78. doi: 10.1148/radiol.2020201160. Epub 2020 Mar 27.
- Chorath A, Choi Y, Turkbey EB, Ahlman MA, Sibley CT, Liu S, Bluemke DA, Sandfort V. Coronary CT Angiography and Carotid MRI Improve Phenotyping of Disease Extent Compared with ACC/AHA Risk Score Alone. Radiol Cardiothorac Imaging. 2020 Feb 27;2(1):e190068. doi: 10.1148/ryct.2020190068.
- Neri E, Miele V, Coppola F, Grassi R. Use of CT and artificial intelligence in suspected or COVID-19 positive patients: statement of the Italian Society of Medical and Interventional Radiology. Radiol Med. 2020 May;125(5):505-508. doi: 10.1007/s11547-020-01197-9. Epub 2020 Apr 29.
- Bai HX, Wang R, Xiong Z, Hsieh B, Chang K, Halsey K, Tran TML, Choi JW, Wang DC, Shi LB, Mei J, Jiang XL, Pan I, Zeng QH, Hu PF, Li YH, Fu FX, Huang RY, Sebro R, Yu QZ, Atalay MK, Liao WH. Artificial Intelligence Augmentation of Radiologist Performance in Distinguishing COVID-19 from Pneumonia of Other Origin at Chest CT. Radiology. 2020 Sep;296(3):E156-E165. doi: 10.1148/radiol.2020201491. Epub 2020 Apr 27. Erratum In: Radiology. 2021 Apr;299(1):E225.
- Giannini F, Toselli M, Palmisano A, Cereda A, Vignale D, Leone R, Nicoletti V, Gnasso C, Monello A, Manfrini M, Khokhar A, Sticchi A, Biagi A, Turchio P, Tacchetti C, Landoni G, Boccia E, Campo G, Scoccia A, Ponticelli F, Danzi GB, Loffi M, Muri M, Pontone G, Andreini D, Mancini EM, Casella G, Iannopollo G, Nannini T, Ippolito D, Bellani G, Franzesi CT, Patelli G, Besana F, Costa C, Vignali L, Benatti G, Sverzellati N, Scarnecchia E, Lombardo FP, Anastasio F, Iannaccone M, Vaudano PG, Pacielli A, Baffoni L, Gardi I, Cesini E, Sperandio M, Micossi C, De Carlini CC, Spreafico C, Maggiolini S, Bonaffini PA, Iacovoni A, Sironi S, Senni M, Fominskiy E, De Cobelli F, Maggioni AP, Rapezzi C, Ferrari R, Colombo A, Esposito A. Coronary and total thoracic calcium scores predict mortality and provides pathophysiologic insights in COVID-19 patients. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2021 Sep-Oct;15(5):421-430. doi: 10.1016/j.jcct.2021.03.003. Epub 2021 Mar 11.
- Esposito A, Palmisano A, Toselli M, Vignale D, Cereda A, Rancoita PMV, Leone R, Nicoletti V, Gnasso C, Monello A, Biagi A, Turchio P, Landoni G, Gallone G, Monti G, Casella G, Iannopollo G, Nannini T, Patelli G, Di Mare L, Loffi M, Sergio P, Ippolito D, Sironi S, Pontone G, Andreini D, Mancini EM, Di Serio C, De Cobelli F, Ciceri F, Zangrillo A, Colombo A, Tacchetti C, Giannini F. Chest CT-derived pulmonary artery enlargement at the admission predicts overall survival in COVID-19 patients: insight from 1461 consecutive patients in Italy. Eur Radiol. 2021 Jun;31(6):4031-4041. doi: 10.1007/s00330-020-07622-x. Epub 2020 Dec 23.
- Ufuk F, Demirci M, Sagtas E, Akbudak IH, Ugurlu E, Sari T. The prognostic value of pneumonia severity score and pectoralis muscle Area on chest CT in adult COVID-19 patients. Eur J Radiol. 2020 Oct;131:109271. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.109271. Epub 2020 Sep 9.
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
16. Februar 2020
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
30. September 2020
Studienabschluss (Voraussichtlich)
1. Juni 2021
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
6. April 2021
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
6. April 2021
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
8. April 2021
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
8. April 2021
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
6. April 2021
Zuletzt verifiziert
1. April 2021
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- AI-SCoRE
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .
Klinische Studien zur Covid19
-
Anavasi DiagnosticsNoch keine Rekrutierung
-
Ain Shams UniversityRekrutierung
-
Israel Institute for Biological Research (IIBR)Abgeschlossen
-
Hospital do CoracaoAbgeschlossen
-
Colgate PalmoliveAbgeschlossenCovid19Vereinigte Staaten
-
Christian von BuchwaldAbgeschlossen
-
Luye Pharma Group Ltd.Shandong Boan Biotechnology Co., LtdAktiv, nicht rekrutierend
-
University of ZurichLabor Speiz; Swiss Armed Forces; Universitätsspital ZürichAnmeldung auf Einladung
-
Alexandria UniversityAbgeschlossen
-
Henry Ford Health SystemAbgeschlossen