AI-based multi-modal integration (ScanCov scores) of clinical characteristics, lab tests and chest CTs improves COVID-19 outcome prediction of hospitalized patients - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2020

AI-based multi-modal integration (ScanCov scores) of clinical characteristics, lab tests and chest CTs improves COVID-19 outcome prediction of hospitalized patients

Emilie Chouzenoux
Paul Herent
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Samer Soliman
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Rémy Dubois
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Nicolas Loiseau
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Paul Trichelair
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Etienne Bendjebbar
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Simon Jegou
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Sagar Verma
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Frank Chemouni
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Meriem Sefta
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Paul Jehanno
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Jocelyn Dachary
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Fabien Brulport
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Adrián González
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Olivier Dehaene
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Jean-Baptiste Schiratti
Kathryn Schutte
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Hugues Talbot
Elodie Pronier
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Gilles Wainrib
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Thomas Clozel
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Fabrice Barlesi
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Michael G B Blum
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Résumé

The SARS-COV-2 pandemic has put pressure on Intensive Care Units, and made theidentification of early predictors of disease severity a priority. We collected clinical,biological, chest CT scan data, and radiology reports from 1,003 coronavirus-infectedpatients from two French hospitals. Among 58 variables measured at admission, 11clinical and 3 radiological variables were associated with severity. Next, using 506,341chest CT images, we trained and evaluated deep learning models to segment thescans and reproduce radiologists' annotations. We also built CT image-based deeplearning models that predicted severity better than models based on the radiologists'reports. Finally, we showed that adding CT scan information—either throughradiologist lesion quantification or through deep learning—to clinical and biologicaldata, improves prediction of severity. These findings show that CT scans containnovel and unique prognostic information, which we included in a 6-variable ScanCovseverity score.
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hal-02586111 , version 1 (15-05-2020)
hal-02586111 , version 2 (18-05-2020)
hal-02586111 , version 3 (03-07-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02586111 , version 3

Citer

Nathalie Lassau, Samy Ammari, Emilie Chouzenoux, Hugo Gortais, Paul Herent, et al.. AI-based multi-modal integration (ScanCov scores) of clinical characteristics, lab tests and chest CTs improves COVID-19 outcome prediction of hospitalized patients. [Research Report] Inria Saclay Ile de France. 2020. ⟨hal-02586111v3⟩
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