Искусственный интеллект-SARS-COV-2 (COVID-19) Оценка риска (AI-SCoRE)
29 апреля 2025 г. обновлено: Antonio Esposito, IRCCS San Raffaele
Искусственный интеллект-оценка риска SARS-COV-2
Лечение пациентов с COVID-19 в перегруженной больнице, стоящей перед пандемией, является клинической проблемой.
Улучшение принятия решений может позволить лучшее распределение доступных ресурсов и лучшее лечение пациентов с более высоким риском.
КТ грудной клетки была широко принята для диагностики пневмонии Covid-19. Несколько опытов задокументировали способность искусственного интеллекта улучшать и закрепить обнаружение пневмонии COVID-19, в основном с использованием рентгеновского излучения грудной клетки.
Цель настоящего исследования состояла в том, чтобы разработать и проверять подход искусственного интеллекта, интегрирующий клинические данные и данные визуализации (автоматически извлеченные посредством принятия выделенных нейронных сетей) для создания облачной платформы, способной выполнять автоматическую стратификацию пациентов. Такой подход может быть использован для сортировки пациентов с COVID-19 в отделении неотложной помощи, с целью улучшения принятия решений в области здравоохранения и распределения ресурсов во время чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Условия
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
2000
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
-
Milano, Италия, 20132
- IRCCS San Raffaele
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
От 18 лет до 100 лет (Взрослый, Пожилой взрослый)
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Пациенты с подтвержденной инфекцией SARS-COV-2 с помощью ОТ-ПЦР, которые выполняли не контрастную компьютерную томографию в течение 72 часов после поступления в отделение неотложной помощи
Описание
Критерии включения:
- Подтвержденная инфекция SARS-COV-2 с помощью ОТ-ПЦР
- CT -сканирование не контрастной грудной клетки, выполненная в течение 72 часов после поступления в отделение неотложной помощи
Критерии исключения:
- Возраст <18 лет
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
|---|
|
Пациенты с первой волной Covid-19
1700 пациентов ретроспективно зарегистрировались в 15 итальянских больницах с 16.02.2020 до 29/4/2020.
|
|
Пациенты с второй волной Covid-19
300 пациентов проспективно зарегистрировались в больнице IRCCS San Raffaele с 19.10.2020 по 31/12/2020.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Временное ограничение |
|---|---|
|
Обучение, тестирование и проверка платформы AI для прогнозирования прогноза итальянской первой волны Covid-19 пациентов.
Временное ограничение: 9 месяцев
|
9 месяцев
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Временное ограничение |
|---|---|
|
Валидация разработанной платформы ИИ на итальянской второй волне пациентов с Covid-19
Временное ограничение: 3 месяца
|
3 месяца
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Antonio Esposito, MD, IRCCS San Raffaele
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- 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.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
16 февраля 2020 г.
Первичное завершение (Действительный)
30 сентября 2020 г.
Завершение исследования (Действительный)
30 июня 2021 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
6 апреля 2021 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
6 апреля 2021 г.
Первый опубликованный (Действительный)
8 апреля 2021 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
1 мая 2025 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
29 апреля 2025 г.
Последняя проверка
1 апреля 2025 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- AI-SCoRE
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .
Клинические исследования COVID-19
-
HealthQuiltЗавершенныйИммунная функция | Covid19 положительный пациент | Covid19 Тесный контактСоединенные Штаты
-
Bahçeşehir UniversityЗавершенныйДлинный Covid19 | Вегетативная дисфункцияТурция
-
Brugmann University HospitalРекрутинг
-
Enzychem Lifesciences CorporationРекрутинг
-
Nature Cell Co. Ltd.РекрутингCovid19 ПневмонияСоединенные Штаты
-
Yale UniversityFood and Drug Administration (FDA)Завершенный
-
Centro de Educación Medica e Investigaciones Clínicas...ЗавершенныйCovid19 ПневмонияАргентина
-
Hadassah Medical OrganizationSheba Medical Center; Wolfson Medical CenterНеизвестный
-
Associazione Chirurghi Ospedalieri ItalianiЗавершенный