数千名女性可能避免接受疑似子宫癌的侵入性诊断程序，这得益于一项NHS试验中的人工智能血液检测，该检测旨在识别低风险患者。
由利兹市PinPoint Data Science（精准数据科学）公司开发的PinPoint血液检测正在多个NHS机构中引入，此前在约克郡170家诊所对16,481名疑似癌症患者进行了大规模评估。
利兹教学医院NHS信托和利兹大学于2023年首次与PinPoint Data Science合作开发了这款人工智能血液检测。
据《卫报》报道，英格兰每年约有90,000名绝经后女性因出现绝经后出血（子宫内膜癌的关键症状）而被转诊进行检查。
尽管每年约有10,000名女性被诊断患有此病，但目前的NHS诊疗路径要求所有女性都接受经阴道超声扫描，部分女性随后还需进行宫腔镜检查和活检。
《卫报》报道称，这款人工智能血液检测可使约五分之一疑似子宫癌的转诊女性——每年约18,000名患者——安全地避免不必要的侵入性检查，因为它能够排除极低风险的患者。
该技术利用机器学习分析30种血液生物标志物，并将患者分为低风险、中等风险或高风险癌症。在纳入试验的16,481名患者中，有3,313名患者因绝经后出血被转诊疑似妇科癌症。
PinPoint Data Science的首席医疗官、前NHS英格兰国家癌症临床主任肖恩·达菲(Sean Duffy)教授表示，结果"在任何临床标准下都令人瞩目"。
他告诉《卫报》："同样重要的是，它的价值在于能够安全排除极低风险的女性。这有可能使数千名患者免于不必要的痛苦侵入性程序。"
根据试验结果，该检测在识别和排除妇科癌症方面均达到了99%的准确率。研究结果表明，它优于传统的诊断方法。
中约克郡教学NHS信托计划将该检测用于六种妇科癌症和上消化道癌症，而利兹教学医院NHS信托将首先将其用于疑似妇科癌症转诊。
利兹教学医院NHS信托癌症部门负责人、妇科顾问特雷西·杰克逊(Tracy Jackson)表示，该技术可以改善患者分诊并减轻服务压力。
她说："但现实是，我们看到的大多数女性并没有癌症，我们深知这些检查可能会让人不舒服，对某些人来说甚至令人痛苦。"
她补充说，使用血液检测在初级保健中识别低风险患者可以减少不必要的程序，缩短等待名单，并使患有癌症的女性能够更快地被诊断和治疗。
癌症研究英国(Cancer Research UK)发言人萨曼莎·哈里森(Samantha Harrison)补充道："及早发现癌症可以挽救生命，但目前患者并未得到快速诊断。"
"这项检测可能帮助通过简单的血液检测排除部分女性的子宫内膜癌，无需进一步测试。"
"还需要更多研究来了解该检测对患者和NHS的益处，但这项研究的结果很有希望。"
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