Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi tantangan yang dihadapi oleh fasilitas kesehatan selama pandemi COVID-19. Banyak dari fasilitas kesehatan sulit mengontrol kapasitas mereka selama pandemi karena banyaknya pasien yang perlu dirawat. Dalam perawatannya mereka memanfaatkan X-ray yang cenderung memiliki akurasi diagnosis yang rendah. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem prediksi otomatis tingkat keparahan pneumonia COVID-19. Sistem prediksi ini memanfaatkan metode yang relatif baru bernama Brixia Score. Brixia Score merupakan sistem skoring tingkat keparahan Pneumonia COVID-19 pada X-ray dimana sistem akan memprediksi nilainya menggunakan deep learning. Model deep learning dilatih menggunakan dataset di salah satu fasilitas kesehatan Italia dan kemudian diuji menggunakan dataset publik yang lebih luas. Performa model yang dilatih lalu dibandingkan dengan penelitian terkait, yaitu BS-Net. Model pada penelitian ini memiliki performa yang masih lebih rendah daripada BS-Net dengan perbedaan yang tidak jauh signifikan.