人工智能-SARS-COV-2（COVID-19）风险评估 (AI-SCoRE)
2025年4月29日 更新者：Antonio Esposito、IRCCS San Raffaele
人工智能-SARS-COV-2风险评估
面临大流行的不堪重负的医院的共同19例患者的管理是临床挑战。
决策的改进可能会使可用资源的分配更好，并更好地治疗风险更高的患者。
胸部CT已被广泛用于COVID-19-19-肺炎诊断。 几项经验记录了人工智能改善和固定Covid-19肺炎检测的能力，主要是使用胸部X射线。
本研究的目的是开发和验证人工智能方法，以整合临床和成像数据（通过采用专用神经网络自动提取），以创建能够执行自动患者风险分层的云平台。 这种方法可用于急诊科的199名患者的分类，旨在改善健康紧急情况下的医疗保健人员决策和资源分配。
研究概览
地位
地位
完全的
研究类型
研究类型
观察性的
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2000
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
学习联系方式
- 姓名：Antonio Esposito, MD
- 电话号码：+390226436102
- 邮箱：esposito.antonio@unisr.it
研究联系人备份
- 姓名：Carlo Tacchetti, MD
- 邮箱：tacchetti.carlo@hsr.it
学习地点
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Milano、意大利、20132
- IRCCS San Raffaele
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
资格标准
适合学习的年龄
18年 至 100年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
患有RT-PCR的SARS-COV-2感染患者，他们在入院后72小时内进行了非对比度CT扫描
描述
纳入标准：
- 确认用RT-PCR感染SARS-COV-2
- 入院后72小时内进行的非对比度胸部CT扫描进行
排除标准：
- 年龄<18岁
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
团体/队列数
2
队列和干预
团体/队列团体/队列 |
|---|
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Covid-19第一波患者
从2020年1月16日至29/4/2020的15名意大利医院回顾性招募了1700名患者。
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COVID-19第二波患者
300名患者从2020年19月10日至31/12/2020进入IRCCS San Raffaele医院。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
主要结果指标
结果测量 |
大体时间 |
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训练，测试和验证AI平台，用于预测意大利第一波Covid-19患者预后。
大体时间：9个月
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9个月
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次要结果测量
次要结果测量
结果测量 |
大体时间 |
|---|---|
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在Italian第二波Covid-19患者中对开发的AI平台的验证
大体时间：3个月
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3个月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
合作者
合作者
调查人员
调查人员
- 首席研究员：Antonio Esposito, MD、IRCCS San Raffaele
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
一般刊物
- 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.
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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.
- 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.
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
学习开始
2020年2月16日
初级完成 (实际的)
初级完成
2020年9月30日
研究完成 (实际的)
研究完成
2021年6月30日
研究注册日期
首次提交
首次提交
2021年4月6日
首先提交符合 QC 标准的
首先提交符合 QC 标准的
2021年4月6日
首次发布 (实际的)
首次发布
2021年4月8日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
最后更新发布
2025年5月1日
上次提交的符合 QC 标准的更新
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年4月29日
最后验证
最后验证
2025年4月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
其他研究编号
- AI-SCoRE
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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