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ENDO 2026：Mayo Clinic 团队用 30 年 EHR 训练原发性醛固酮增多症筛查模型
学术圈重大事件 · 发布 2026-06-13T22:45:00+08:00 · 更新 2026-06-13T22:52:33+08:00
核心结论
MedicalXpress 6 月 13 日报道，Mayo Clinic 研究者在 ENDO 2026 展示 AI 筛查模型，利用 30 年常规电子健康记录识别可能漏诊的原发性醛固酮增多症患者。
MedicalXpress 6 月 13 日报道，Mayo Clinic 的 Frank Lee 团队在 ENDO 2026 年会上展示一项 AI 筛查研究：模型读取约 30 年常规电子健康记录，用于识别可能存在原发性醛固酮增多症但尚未确诊的高血压患者。
原发性醛固酮增多症由肾上腺分泌过多醛固酮引起，会影响钠钾平衡，并让患者比普通原发性高血压患者面临更高心血管风险。报道援引研究者说，真实患病率仍不确定，但高血压人群中可能最高有 20% 涉及该病；由于已有有效治疗，漏诊会直接影响长期并发症预防和医疗成本。
这类工作值得关注，是因为临床 AI 正从影像、病理等单点任务转向“在既有病历中找被忽视的人群”。如果模型能在多中心数据中保持可靠，它可能改变内分泌疾病的筛查节奏，把专科诊断前移到基层或常规门诊。但目前公开信息仍来自会议报道，尚需看到完整论文、模型性能指标、外部验证、误报成本和实际转诊后的确诊率。
信息来源
可信度说明
来源为 MedicalXpress 对 ENDO 2026 会议研究的报道，页面说明新闻经过编辑和审查，并明确该结果为会议展示而非正式同行评议论文。可信度较适合做早期临床 AI 信号，不能据此判断模型已可直接部署。
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