关键要点：
- AI模型缩小了应筛查原发性醛固酮增多症的高血压患者范围
- 更早识别原发性醛固酮增多症可预防终末器官损伤等后果
芝加哥——根据在ENDO 2026年会上展示的一份海报，一个使用电子健康记录数据的AI模型帮助研究人员缩小了应筛查原发性醛固酮增多症的人群范围。
"对于原发性醛固酮增多症，我们需要的信息和治疗方法已经存在——挑战在于如何将其付诸实践，"明尼苏达州罗切斯特梅奥诊所的住院医师Frank Lee医学博士告诉Healio。"鉴于有数百万成年人面临风险，我们希望构建一个既广泛可及又广泛适用的自动化解决方案。"
一些难以控制的高血压患者患有原发性醛固酮增多症，但确定哪些人应接受筛查是一个挑战，Lee告诉Healio。
"近期的内分泌学会原发性醛固酮增多症指南建议对所有高血压患者进行筛查，欧洲心脏病学会和美国心脏协会/美国心脏病学会的指南也提出了类似建议，"Lee在一次采访中表示。"然而，考虑到美国近一半成年人（约48%）受高血压影响，在资源有限、内分泌专科医生数量有限以及医疗成本上升的情况下，将这些指南付诸实践具有挑战性。我们的模型可以帮助务实实施现行指南，作为风险分层筛查的辅助手段，并有针对性地提前一年识别出高风险患者。"
研究人员表示，该模型基于1986年至2025年间通过梅奥诊所平台获取的22,264名患者的去标识化数据进行训练，这些患者中有原发性醛固酮增多症诊断（n=1,833）或血浆肾素/醛固酮筛查测试阴性（n=20,431）。疾病组从第一个模型输入变量到结果的中位时间为4年，对照组为5.1年。疾病组的高血压相关ICD诊断代码率更高（74.6%对71.2%），低钾血症ICD诊断代码率更高（15.5%对8.9%），收缩压更高（中位数132毫米汞柱对126毫米汞柱），钾水平更低（中位数3.9毫当量/升对4.2毫当量/升）。
Lee及其同事发现，该模型的受试者操作特征曲线下面积超过70%。研究人员报告称，该模型校准良好，估计校准误差低于5%。调整模型的敏感性和截止阈值使模型能够根据不同机构设置，将识别出需要筛查的患者数量从5%调整到83%。
"原发性醛固酮增多症是继发性高血压最常见的原因；然而，不到2%的人口接受了筛查，"Lee告诉Healio。"如果不治疗，该疾病会增加中风、心力衰竭、慢性肾脏疾病和冠状动脉疾病的风险。大多数患者在发病数年后才被诊断——在已发表的研究中中位数为4.5年——这使得未受控制的疾病导致不可逆的终末器官损伤。令人鼓舞的是，筛查很简单，依赖于简单的血液测试，而且有许多有效的治疗方法，包括药物治疗，在某些情况下，转诊进行有治愈意图的微创手术，虽然这种手术很少进行，但可能非常成功。我们方法的一个关键优势是，它提供了一种低成本方法，可以随着时间的推移持续更新患者原发性醛固酮增多症的风险指标。"
联系方式：
Frank Guo Lee医学博士可通过endocrinology@healio.com联系。
来源/披露
来源：
Lee FG, et al. SAT-830. 在ENDO年会上发表；2026年6月13-16日；芝加哥。
披露：
Lee报告没有相关财务披露。
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