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Accès ouvert déclaré 2026 article

Clinical evaluation of AI-assisted quantitative marrow fibrosis assessment using Continuous Indexing of Fibrosis (CIF)

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11Institutions déclarées
4Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : gb, it, de, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Assessment of fibrosis is central to the evaluation of diagnostic bone marrow trephine (BMT) biopsies. However, manual fibrosis grading is subjective and only semi-quantitative. We evaluated the clinical utility of a previously developed AI-based quantitative fibrosis assessment tool, Continuous Indexing of Fibrosis (CIF), using ~1000 consecutive BMT biopsies without pre-selection. An international panel of 14 haematopathologists performed manual reads using whole-slide images (WSI) of reticulin-stained slides and two types of CIF-assisted reads (Sequential-assisted and Concurrent-assisted) across three study rounds. The AI-derived CIF scores correlated strongly with the manual consensus MF grade (Spearman ρ = 0.770) and demonstrated good discriminative performance across adjacent MF grade boundaries. The CIF-assisted protocols significantly improved intra-observer and inter-observer agreement compared to manual assessment, without increasing read times. Sequential-assisted reads yielded the largest gain in inter-observer agreement (12.6 percentage points; 95% CI 10.5-14.8) and improved agreement with the consensus reference (3.0 percentage points; 95% CI 0.4-5.7). Both assisted protocols reduced discordance across the clinically significant MF-1 / MF-2 boundary. These findings demonstrate that AI-assisted quantitative bone marrow fibrosis assessment using CIF is reproducible, efficient and well suited for future clinical deployment testing. This supports a future role in standardising routine diagnostic haematopathology and enhancing the sensitivity of fibrosis-based clinical trial endpoints.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Clinical evaluation of AI-assisted quantitative marrow fibrosis assessment using Continuous Indexing of Fibrosis (CIF)
Date Crossref
16/09/2026
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Oxford Nuffield Division of Clinical Laboratory Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Oxford University Hospitals NHS Trust pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University of Milan Department of Health Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Azienda Socio Sanitaria Territoriale Santi Paolo e Carlo pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Berlin Institute of Health at Charité - Universitätsmedizin Berlin pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • The University of Texas MD Anderson Cancer Center Department of Hematopathology pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • IFOM pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Ludwig Cancer Research pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Health Data Research UK pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • John Radcliffe Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Ground Truth Labs Ltd. pays non établi dans la notice
    Entreprise

Nuffield Division of Clinical Laboratory Sciences — University of Oxford, Oxford University Hospitals NHS Trust et Department of Health Sciences — University of Milan, avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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