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Fiche traitement

AI software

Queen Mary University of London • SEP

Suivi actif Non applicable

Résumé

AI software est développé par Queen Mary University of London. Le traitement est actuellement en Non applicable. Il est associé à SEP. Son objectif thérapeutique principal est Traitement symptomatique. Le statut actuel est : suivi actif.

À vérifier

Traitement symptomatique
Non applicable
Queen Mary University of London
United Kingdom
Multiple Sclerosis (MS) is a long-term disease that affects over 150,000 people in the UK. Starting treatment early is important for managing Multiple Sclerosis (MS). It is also essential to monitor the treatment to see if it is working and to switch treatments if needed. Magnetic resonance imaging (MRI) is the only accepted tool to monitor how well the treatment is working. Current evaluation of brain Magnetic resonance imaging (MRI) scans requires visual inspection, of which sensitivity is degraded by human, and technical factors, such as lack of time, fatigue of radiologists, and lack of standardization of image acquisition protocols across the National Health Service (NHS). MRI-readings can be significantly enhanced by artificial intelligence (AI)-assistive software. Evidence suggests the rate of new lesion detection to be 3 - 4 times higher when using assistive software compared to visual inspection of MRI scans. In this study, an Artificial Intelligence (AI) software called "icobrain ms." developed by the company "icometrix" (Leuven, Belgium) is tested. This tool helps track MS by measuring changes in the brain using MRI scans. The AI can highlight problem areas and create reports that doctors can use to make better decisions about participants' treatment. The aim of the study is to prove that icobrain ms can be used to assist the neuro-radiologist with their visual assessment of MRI scans by a radiologist, and that it will help clinicians make more informed decisions about participants' current MS treatment.
2026-08-11

Début phase actuelle
Non disponible dans les sources synchronisées
Timeline clinique

Non applicable
Préclinique
Phase 1
Phase 2
Phase 3
Approuvé

Objectif scientifique de l’étude

classification automatique vérifiable
Traitement symptomatique Confiance automatique : 87%

Description affichée depuis l’essai compatible NCT07111637, afin d’éviter le mélange entre plusieurs indications d’une même molécule.

Aucune incohérence majeure détectée entre la maladie, l’objectif et la description.

Transparence et qualité de la fiche

données vérifiables
ClassificationCohérente automatiquement
Confiance de la fiche100 %
Source principaleSource officielle ou publication indexée
Dernière vérification2026-08-11
Anomalies détectées0
Validation humaineValidation humaine non effectuée
Donnée issue d’une source Donnée normalisée automatiquement Interprétation algorithmique

Classification scientifique multi-axes

ne pas confondre statut et résultat
État de l’étudeRecrutement en cours
Disponibilité des résultatsRésultats à vérifier
InterprétationImpossible à déterminer
Niveau de preuveNon évaluable

Un essai terminé n’est pas nécessairement positif. Un essai arrêté n’est classé comme échec scientifique que lorsqu’un résultat ou une raison explicite le confirme.

Indicateurs factuels

sans score subjectif
Phase enregistréeNon applicable
Études associées1
Publications associées5
Statut consolidéSuivi actif

Aucune chance de succès, note d’innovation, potentiel thérapeutique ou probabilité de commercialisation n’est calculé tant qu’un modèle validé et des données suffisantes ne sont pas disponibles.

Historique factuel de la molécule

9 événement(s) daté(s)

Cette liste reprend uniquement les dates trouvées dans les registres et publications liés. Elle ne constitue pas une prévision.

DateÉvénementSource
2025-06-14Début de l’étudeNCT07111637Registre d’essai clinique
2026-08-11Dernière mise à jour des donnéesAI softwareBiomedical Watch
2026-08-13Création de l’enregistrementNCT07111637Registre d’essai clinique
2026-08-13PublicationZero Risk Is Impossible: Confidentiality and Artificial Intelligence Use in Peer Review.JMA journal
2026-08-13PublicationSubcategorisation of Data for AI Models in Healthcare: A Case Study in Mammography.Diagnostics (Basel, Switzerland)
2026-08-16PublicationClinical and artificial intelligence assessed echocardiographic predictors of outcomes after acute myocardial infarction.International journal of cardiology
2026-08-16PublicationClinical integration of an inferior vena cava filter alert system using an artificial intelligence application.Clinical imaging
2026-08-16PublicationArtificial intelligence for pulmonary embolism detection: Is it comparable to radiology residents?European journal of radiology open
2027-04-14Fin de l’étude prévue / enregistréeNCT07111637Registre d’essai clinique

Début phase actuelle
Non disponible dans les sources synchronisées
Essais cliniques liés

1 essai(s)
NCT Titre Phase Statut administratif Pays Sponsor
NCT07111637 AssistMS — Artificial Intelligence-Assisted Magnetic Resonance Imaging for Quality, Efficiency and Equity in the National Health Service (NHS) Care of Multiple Sclerosis Non applicable RECRUITING United Kingdom Queen Mary University of London

Publications liées

5 publication(s)

Publications liées

5 publication(s)
Titre PMID DOI Journal Date
Clinical and artificial intelligence assessed echocardiographic predictors of outcomes after acute myocardial infarction. Voir source 42331183 10.1016/j.ijcard.2026.134638 International journal of cardiology
Clinical integration of an inferior vena cava filter alert system using an artificial intelligence application. Voir source 42470933 10.1016/j.clinimag.2026.110900 Clinical imaging
Artificial intelligence for pulmonary embolism detection: Is it comparable to radiology residents? Voir source 42518755 10.1016/j.ejro.2026.100797 European journal of radiology open
Zero Risk Is Impossible: Confidentiality and Artificial Intelligence Use in Peer Review. Voir source 42577012 10.31662/jmaj.2026-0060 JMA journal
Subcategorisation of Data for AI Models in Healthcare: A Case Study in Mammography. Voir source 42587605 10.3390/diagnostics16152367 Diagnostics (Basel, Switzerland)

Sources officielles

liens de recherche
ClinicalTrials.gov PubMed EMA FDA CTIS

Dernière mise à jour des données : 2026-08-11

Ces sources sont proposées pour vérification. Les informations de la fiche doivent être confirmées dans les registres officiels ou les publications originales.

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Version : V150 Études : 3 024 Traitements : 3 427 Sociétés : 1 338 Centres : 36 352 Dernière synchronisation : 14 septembre 2026 15:37 Base mise à jour : 17 septembre 2026
Les synthèses, badges et classifications sont une aide à la lecture. Elles ne remplacent ni les registres officiels, ni les publications originales, ni l’avis d’un professionnel de santé.