3/ N. Lassau, S. Ammari, E. Chouzenoux, H. Gortais, P. Herent, M. Devilder, S. Soliman, O. Meyrignac, M.-P. Talabard, J.-P. Lamarque, R. Dubois, N. Loiseau, P. Trichelair, E. Bendjebbar, G. Garcia, C. Balleyguier, M. Merad, A. Stoclin, S. Jegou, F. Griscelli, N. Tetelboum, Y. Li, S. Verma, M. Terris, T. Dardouri, K. Gupta, A. Neacsu, F. Chemouni, M. Sefta, P. Jehanno, I. Bousaid, Y. Boursin, E. Planchet, M. Azoulay, J. Dachary, F. Brulport, A. Gonzalez, O. Dehaene, J.-B. Schiratti, K. Schutte, J.-C. Pesquet, H. Talbot, E. Pronier, G. Wainrib, T. Clozel, F. Barlesi, M.-F. Bellin, M. G. B. Blum. Integrating deep learning CT-scan model, biological and clinical variables to predict severity of COVID-19 patients. Nat. Com., doi/s41467-020-20657-4, 2021