Intelligenza artificiale-Valutazione del rischio SARS-Cov-2 (Covid-19) (AI-SCoRE)
29 aprile 2025 aggiornato da: Antonio Esposito, IRCCS San Raffaele
Intelligenza artificiale-Valutazione del rischio SARS-COV-2
La gestione dei pazienti Covid-19 nell'ospedale sopraffatto di fronte alla pandemia è una sfida clinica.
Il miglioramento del processo decisionale può consentire una migliore allocazione delle risorse disponibili e un migliore trattamento dei pazienti a rischio più elevato.
La TC toracica è stata ampiamente adottata per la diagnosi di polmonite Covid-19. Diverse esperienze hanno documentato la capacità dell'intelligenza artificiale per migliorare e fissare il rilevamento della polmonite covid-19, utilizzando principalmente la radiografia del torace.
Lo scopo del presente studio era quello di sviluppare e convalidare un approccio di intelligenza artificiale che integra i dati clinici e di imaging (estratto automaticamente attraverso l'adozione di reti neurali dedicate) per la creazione di una piattaforma cloud in grado di eseguire la stratificazione del rischio automatico dei pazienti. Tale approccio potrebbe essere utilizzato per il triage dei pazienti COVID-19 nel dipartimento di emergenza, con l'obiettivo di migliorare il processo decisionale del personale sanitario e l'allocazione delle risorse durante le emergenze sanitarie.
Panoramica dello studio
Stato
Completato
Condizioni
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Effettivo)
2000
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
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-
-
Milano, Italia, 20132
- IRCCS San Raffaele
-
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Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Da 18 anni a 100 anni (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
No
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Pazienti con infezione SAR-COV-2 confermata con RT-PCR che ha eseguito la TAC per toracani non contrastanti entro 72 ore dall'ammissione al dipartimento di emergenza
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Infezione SARS-COV-2 confermata con RT-PCR
- Scansione TC del torace senza contrasto eseguito entro 72 ore dall'ammissione al dipartimento di emergenza
Criteri di esclusione:
- età <18 anni
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
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Covid-19 First Wave Patiens
1700 pazienti sono stati arruolati in modo retrospettivo in 15 ospedali italiani dal 16/2/2020 al 29/4/2020.
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Pazienti con seconda ondata covid-19
300 pazienti sono stati arruolati in modo prospettico nell'ospedale IRCCS San Raffaele dal 19/10/2020 al 31/12/2020.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
|---|---|
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Allenamento, test e validazione di una piattaforma di intelligenza artificiale per prevedere la prognosi italiana della prima ondata Covid-19.
Lasso di tempo: 9 mesi
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9 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
|---|---|
|
Convalida della piattaforma AI sviluppata sulla seconda ondata italiana di pazienti COVID-19
Lasso di tempo: 3 mesi
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3 mesi
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Antonio Esposito, MD, IRCCS San Raffaele
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
Pubblicazioni generali
- 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.
- 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.
- 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.
- 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. doi: 10.1186/s41747-021-00215-3.
- 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. doi: 10.1148/radiol.2021219004.
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
16 febbraio 2020
Completamento primario (Effettivo)
30 settembre 2020
Completamento dello studio (Effettivo)
30 giugno 2021
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
6 aprile 2021
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
6 aprile 2021
Primo Inserito (Effettivo)
8 aprile 2021
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
1 maggio 2025
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
29 aprile 2025
Ultimo verificato
1 aprile 2025
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- AI-SCoRE
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
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Prove cliniche su Covid19
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