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NHS多家医院正计划引入AI驱动的血液检测技术PinPoint，用于评估疑似子宫癌的女性患者，以减少侵入性检查的需求。
英国每年约有9万名绝经后女性因异常出血被全科医生（GP）转诊，其中约1万人确诊子宫癌，2700人因此死亡。
该测试由利兹PinPoint Data Science开发，通过机器学习分析血液中约30种标志物，可将患者分为低、中、高风险等级，成本约30英镑。其核心作用是帮助临床医生决定是否需要进一步检查，避免不必要的侵入性诊断。
在约克郡开展的16481名疑似癌症转诊患者试验中，PinPoint测试准确识别了99.1%的癌症病例（高/中风险），其中最低风险组的阴性预测值达99.8%。试验结果显示，约10%因异常出血转诊的女性被确诊癌症。
Mid Yorkshire NHS信托计划用该测试筛查六种妇科及上消化道癌症，利兹教学医院则优先应用于妇科癌症评估。
当前诊断路径中，疑似癌症患者需接受盆腔检查（含经阴道超声），部分女性反馈检查过程不适。新测试可减少约五分之一患者的超声检查需求，避免不必要的侵入性诊断。
其他NHS AI应用还包括肯特和坎特伯雷医院的MEMORI感染风险评估系统、NHS App的AI分诊工具，以及肺癌疑似病例的AI胸透辅助工具。
