To develop and validate an effective and user-friendly AI platform based on a few unbiased clinical variables integrated with advanced CT automatic analysis for COVID-19 patients' risk stratification.
AI-SCoRE (artificial intelligence-SARS CoV2 risk evaluation): a fast, objective and fully automated platform to predict the outcome in COVID-19 patients / Palmisano, Anna; Vignale, Davide; Boccia, Edda; Nonis, Alessandro; Gnasso, Chiara; Leone, Riccardo; Montagna, Marco; Nicoletti, Valeria; Bianchi, Antonello Giuseppe; Brusamolino, Stefano; Dorizza, Andrea; Moraschini, Marco; Veettil, Rahul; Cereda, Alberto; Toselli, Marco; Giannini, Francesco; Loffi, Marco; Patelli, Gianluigi; Monello, Alberto; Iannopollo, Gianmarco; Ippolito, Davide; Mancini, Elisabetta Maria; Pontone, Gianluca; Vignali, Luigi; Scarnecchia, Elisa; Iannacone, Mario; Baffoni, Lucio; Sperandio, Massimiliano; de Carlini, Caterina Chiara; Sironi, Sandro; Rapezzi, Claudio; Antiga, Luca; Jagher, Veronica; Di Serio, Clelia; Furlanello, Cesare; Tacchetti, Carlo; Esposito, Antonio. - In: LA RADIOLOGIA MEDICA. - ISSN 1826-6983. - 127:9(2022), pp. 960-972. [10.1007/s11547-022-01518-0]
AI-SCoRE (artificial intelligence-SARS CoV2 risk evaluation): a fast, objective and fully automated platform to predict the outcome in COVID-19 patients
Palmisano, AnnaPrimo
;Vignale, DavideSecondo
;Gnasso, Chiara;Leone, Riccardo;Montagna, Marco;Nicoletti, Valeria;Di Serio, Clelia;Tacchetti, Carlo
Co-ultimo
;Esposito, Antonio
Co-ultimo
2022-01-01
Abstract
To develop and validate an effective and user-friendly AI platform based on a few unbiased clinical variables integrated with advanced CT automatic analysis for COVID-19 patients' risk stratification.File | Dimensione | Formato | |
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