Nature Communications (Jan 2021)
Integrating deep learning CT-scan model, biological and clinical variables to predict severity of COVID-19 patients
- Nathalie Lassau,
- Samy Ammari,
- Emilie Chouzenoux,
- Hugo Gortais,
- Paul Herent,
- Matthieu Devilder,
- Samer Soliman,
- Olivier Meyrignac,
- Marie-Pauline Talabard,
- Jean-Philippe Lamarque,
- Remy Dubois,
- Nicolas Loiseau,
- Paul Trichelair,
- Etienne Bendjebbar,
- Gabriel Garcia,
- Corinne Balleyguier,
- Mansouria Merad,
- Annabelle Stoclin,
- Simon Jegou,
- Franck Griscelli,
- Nicolas Tetelboum,
- Yingping Li,
- Sagar Verma,
- Matthieu Terris,
- Tasnim Dardouri,
- Kavya Gupta,
- Ana Neacsu,
- Frank Chemouni,
- Meriem Sefta,
- Paul Jehanno,
- Imad Bousaid,
- Yannick Boursin,
- Emmanuel Planchet,
- Mikael Azoulay,
- Jocelyn Dachary,
- Fabien Brulport,
- Adrian Gonzalez,
- Olivier Dehaene,
- Jean-Baptiste Schiratti,
- Kathryn Schutte,
- Jean-Christophe Pesquet,
- Hugues Talbot,
- Elodie Pronier,
- Gilles Wainrib,
- Thomas Clozel,
- Fabrice Barlesi,
- Marie-France Bellin,
- Michael G. B. Blum
Affiliations
- Nathalie Lassau
- Imaging Department, Gustave Roussy, Université Paris -Saclay
- Samy Ammari
- Imaging Department, Gustave Roussy, Université Paris -Saclay
- Emilie Chouzenoux
- Centre de Vision Numérique, Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Inria
- Hugo Gortais
- Radiology Department, Hôpital de Bicêtre – AP-HP, Université Paris-Saclay
- Paul Herent
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Matthieu Devilder
- Radiology Department, Hôpital de Bicêtre – AP-HP, Université Paris-Saclay
- Samer Soliman
- Radiology Department, Hôpital de Bicêtre – AP-HP, Université Paris-Saclay
- Olivier Meyrignac
- Radiology Department, Hôpital de Bicêtre – AP-HP, Université Paris-Saclay
- Marie-Pauline Talabard
- Radiology Department, Hôpital de Bicêtre – AP-HP, Université Paris-Saclay
- Jean-Philippe Lamarque
- Imaging Department, Gustave Roussy, Université Paris -Saclay
- Remy Dubois
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Nicolas Loiseau
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Paul Trichelair
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Etienne Bendjebbar
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Gabriel Garcia
- Imaging Department, Gustave Roussy, Université Paris -Saclay
- Corinne Balleyguier
- Imaging Department, Gustave Roussy, Université Paris -Saclay
- Mansouria Merad
- Département Interdisciplinaire d’Organisation des Parcours Patients, Gustave Roussy, Université Paris-Saclay
- Annabelle Stoclin
- Département Interdisciplinaire d’Organisation des Parcours Patients, Gustave Roussy, Université Paris-Saclay
- Simon Jegou
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Franck Griscelli
- Département de Biologie, Gustave Roussy, Université Paris-Saclay
- Nicolas Tetelboum
- Imaging Department, Gustave Roussy, Université Paris -Saclay
- Yingping Li
- Biomaps, UMR 1281 INSERM, CEA, CNRS, Université Paris-Saclay
- Sagar Verma
- Centre de Vision Numérique, Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Inria
- Matthieu Terris
- Centre de Vision Numérique, Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Inria
- Tasnim Dardouri
- Centre de Vision Numérique, Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Inria
- Kavya Gupta
- Centre de Vision Numérique, Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Inria
- Ana Neacsu
- Centre de Vision Numérique, Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Inria
- Frank Chemouni
- Département Interdisciplinaire d’Organisation des Parcours Patients, Gustave Roussy, Université Paris-Saclay
- Meriem Sefta
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Paul Jehanno
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Imad Bousaid
- Direction de la Transformation Numérique et des Systèmes d’Information, Gustave Roussy, Université Paris-Saclay
- Yannick Boursin
- Direction de la Transformation Numérique et des Systèmes d’Information, Gustave Roussy, Université Paris-Saclay
- Emmanuel Planchet
- Direction de la Transformation Numérique et des Systèmes d’Information, Gustave Roussy, Université Paris-Saclay
- Mikael Azoulay
- Direction de la Transformation Numérique et des Systèmes d’Information, Gustave Roussy, Université Paris-Saclay
- Jocelyn Dachary
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Fabien Brulport
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Adrian Gonzalez
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Olivier Dehaene
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Jean-Baptiste Schiratti
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Kathryn Schutte
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Jean-Christophe Pesquet
- Centre de Vision Numérique, Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Inria
- Hugues Talbot
- Centre de Vision Numérique, Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Inria
- Elodie Pronier
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Gilles Wainrib
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Thomas Clozel
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- Fabrice Barlesi
- Département d’Oncologie Médicale, Gustave Roussy, Université Paris-Saclay
- Marie-France Bellin
- Radiology Department, Hôpital de Bicêtre – AP-HP, Université Paris-Saclay
- Michael G. B. Blum
- Owkin Lab, Owkin, Inc
- DOI
- https://doi.org/10.1038/s41467-020-20657-4
- Journal volume & issue
-
Vol. 12,
no. 1
pp. 1 – 11
Abstract
The SARS-COV-2 pandemic has put pressure on intensive care units, so that predicting severe deterioration early is a priority. Here, the authors develop a multimodal severity score including clinical and imaging features that has significantly improved prognostic performance in two validation datasets compared to previous scores.
