Multicentrická retrospektívna štúdia zahŕňala 419 detí s pneumóniou Mycoplasma pneumoniae, rozdelených do tréningovej kohorty (n=248), testovacej (n=62) a externšej validácie (n=109), kde boli pacienti klasifikovaní do skupín bez a s refraktérnou formou (RMPP) podľa klinických odporúčaní. Z CT skenov hrudníka boli extrahované rádiomické funkcie pomocou PyRadiomics, s výberom funkcií metódami SelectKBest a najmenšie absolútne zmršťovanie. Vyvinuté boli tri modely na báze náhodných lesov: klinicko-zobrazovací, rádiomický a integrovaný. Integrovaný model dosiahol najvyššiu predikčnú výkonnosť v validačnej kohorte s AUC 0,811 (95 % CI: 0,704–0,917), oproti rádiomickému modelu (AUC 0,788, 95 % CI: 0,788–0,85) a klinicko-zobrazovaciemu (AUC 0,675, 95 % CI: 0,603–0,833). McNemarove testy potvrdili signifikantné rozdiely medzi modelmi (p=0,001 medzi rádiomickým a klinicko-zobrazovacím, p=0,013 medzi rádiomickým a integrovaným, p<0,001 medzi klinicko-zobrazovacím a integrovaným). Net reclassification improvement (NRI) bola vyššia pre integrovaný model oproti ostatným (oba p<0,001). Kľúčové prediktory zahŕňali D-dimér, typ horúčky, index systémového imunitného zápalu, maticu spoločného výskytu na úrovni šedej a vlnkovú špičatosť. Integrovaný model zlepšuje stratifikáciu rizika RMPP.