인공 지능 -SARS-COV-2 (COVID-19) 위험 평가 (AI-SCoRE)
2025년 4월 29일 업데이트: Antonio Esposito, IRCCS San Raffaele
인공 지능-SARS-COV-2 위험 평가
전염병에 직면 한 압도적 인 병원에서 COVID-19 환자의 관리는 임상 문제입니다.
의사 결정의 개선은 이용 가능한 자원을 더 잘 할당하고 위험이 높은 환자의 더 나은 치료를 가능하게 할 수 있습니다.
흉부 CT는 Covid-19 폐렴 진단을 위해 널리 채택되었습니다. 몇몇 경험은 주로 흉부 X- 레이를 사용하여 Covid-19 폐렴 탐지를 개선하고 고정시키는 인공 지능의 능력을 기록했습니다.
본 연구의 목표는 자동 환자 위험 계층화를 수행 할 수있는 클라우드 플랫폼을 생성하기 위해 임상 및 이미징 데이터 (전용 신경망의 채택을 통해 자동으로 추출 된)를 통합하는 인공 지능 접근법을 개발하고 검증하는 것이었다. 이러한 접근법은 응급실에서 CovID-19 환자의 심사에 사용될 수 있으며, 건강 응급 상황에서 의료 요원 의사 결정 및 자원 할당을 개선하기위한 것을 목표로합니다.
연구 개요
상태
상태
완전한
정황
정황
연구 유형
연구 유형
관찰
등록 (실제)
등록
2000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
연구 연락처
- 이름: Antonio Esposito, MD
- 전화번호: +390226436102
- 이메일: esposito.antonio@unisr.it
연구 연락처 백업
- 이름: Carlo Tacchetti, MD
- 이메일: tacchetti.carlo@hsr.it
연구 장소
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-
-
Milano, 이탈리아, 20132
- IRCCS San Raffaele
-
-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
응급실 입원 후 72 시간 이내에 비공개 흉부 CT 스캔을 수행 한 RT-PCR에 대한 SARS-COV-2 감염이 확인 된 환자
설명
포함 기준 :
- RT-PCR을 사용한 SARS-COV-2 감염을 확인했습니다
- 대비 흉부 CT 스캔 응급실 입원 후 72 시간 이내
제외 기준 :
- 나이 <18 Ys
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
그룹/코호트 수
2
코호트 및 개입
그룹/코호트그룹/코호트 |
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Covid-19 First Wave 환자
1700 명의 환자가 2020 년 1 월 16 일부터 29/4/2020 년까지 15 개의 이탈리아 병원에 후 향적으로 등록했습니다.
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COVID-19 제 2 파도 환자
2020 년 10 월 19 일부터 20 일까지 IRCCS San Raffaele Hospital에 전향 적으로 등록한 300 명의 환자.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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이탈리아 최초의 웨이브 Covid-19 환자 예후를 예측하기위한 AI 플랫폼의 훈련, 테스트 및 검증.
기간: 9 개월
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9 개월
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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Covid-19 환자의 이탈리아 2 차 물결에 대한 개발 된 AI 플랫폼의 검증
기간: 3 개월
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3 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
협력자
수사관
수사관
- 수석 연구원: Antonio Esposito, MD, IRCCS San Raffaele
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
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- 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.
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- 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.
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- 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.
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- 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.
연구 기록 날짜
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연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2020년 2월 16일
기본 완료 (실제)
기본 완료
2020년 9월 30일
연구 완료 (실제)
연구 완료
2021년 6월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2021년 4월 6일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2021년 4월 6일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2021년 4월 8일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2025년 5월 1일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 4월 29일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2025년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- AI-SCoRE
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
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