ENDO 2026：Mayo Clinic 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 2026-06-14T14:55:00+08:00 · 更新 2026-06-14T15:06:09+08:00

核心结论

Endocrine Society 公布 ENDO 2026 研究：Mayo Clinic 团队用 1986-2025 年去标识化 EHR 数据训练 XGBoost 模型，尝试在确诊前 12 个月识别需筛查原发性醛固酮增多症的高血压患者。

据 Endocrine Society 6 月 13 日发布，Mayo Clinic 团队将在 ENDO 2026 报告一套面向原发性醛固酮增多症的 AI 筛查模型。该病是继发性高血压的重要原因之一，常被漏诊；公告援引研究者估计，最多约五分之一高血压患者可能存在这一病因，而及早诊断可改变用药、手术和心血管风险管理路径。

模型使用 Mayo Clinic Platform 中 1986-2025 年去标识化临床数据，变量包括年龄、性别、高血压和低钾相关 ICD 诊断、收缩压、血钾、降压药和补钾药处方等。研究团队再用 225,887 名高血压成人数据测试，目标是在诊断前 12 个月预测风险；在一个低风险排除阈值下，模型可标记超过 90% 的病例，同时漏掉少于 10% 的病例，但约三分之二测试人群会被建议进一步检查。

这条更新的重要性不在于模型已经可直接部署，而在于它把临床指南中的“扩大筛查”问题转成了 EHR 工作流问题。如果后续能在外部医疗系统复现，并证明能减少不必要检查，内分泌和心血管门诊可能获得一类更可操作的分层筛查工具。

信息来源

• Endocrine Society：AI model identifies patients at risk of underdiagnosed cause of high blood pressure

可信度说明

来源为 Endocrine Society 会议新闻稿，属于学会发布的会议研究摘要信息；样本规模、变量和测试集描述较清楚，但尚未看到同行评议全文、外部验证和前瞻性临床效益数据，当前只能视为会议阶段证据。

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