Herramienta de IA detecta aldosteronismo primario usando datos rutinarios de HCE
Actualizado el 23 Jun 2026
El aldosteronismo primario, un trastorno suprarrenal que causa un exceso de aldosterona e hipertensión secundaria, a menudo pasa desapercibido a pesar de su asociación con complicaciones cardiovasculares. El infradiagnóstico puede retrasar el tratamiento específico, lo que aumenta las hospitalizaciones y los costos posteriores. Para facilitar la detección temprana, los investigadores han desarrollado un modelo A1 que utiliza datos de historias clínicas electrónicas para analizar grandes poblaciones hipertensas e identificar a los pacientes en riesgo.
Desarrollado en la Clínica Mayo, el modelo de detección mediante IA se presentó en ENDO 2026, la reunión anual de la Sociedad de Endocrinología celebrada en Chicago. La herramienta analiza datos longitudinales de historias clínicas electrónicas para estimar el riesgo de aldosteronismo primario en adultos con hipertensión. Se creó utilizando la Plataforma de la Clínica Mayo, una infraestructura federada que preserva la privacidad y que alberga datos clínicos multimodales.
El sistema evaluó variables recopiladas de forma rutinaria, como edad, sexo, diagnósticos de hipertensión e hipopotasemia según la Clasificación Internacional de Enfermedades, presión arterial sistólica, potasio sérico y prescripciones de antihipertensivos o suplementos de potasio. Los investigadores utilizaron una arquitectura de potenciación de gradiente extremo (XGBoost) para generar predicciones de riesgo hasta 12 meses antes del diagnóstico. El enfoque se basa en información ya presente en la historia clínica.
Los investigadores desarrollaron el modelo a partir de registros anonimizados de más de 22.000 pacientes recopilados entre 1986 y 2025. Posteriormente, probaron su rendimiento en un conjunto de datos independiente de 225.887 adultos con hipertensión. El análisis evaluó la viabilidad de realizar un cribado a gran escala utilizando datos de atención médica rutinaria de tres décadas.
Cuando se ajustó para excluir a las personas de bajo riesgo, el modelo identificó correctamente más del 90 % de los casos de aldosteronismo primario, con menos del 10 % de los casos sin detectar. En esa configuración, aproximadamente dos tercios de los pacientes fueron identificados como candidatos para una evaluación adicional. La guía de práctica clínica de la Sociedad Endocrina de 2025 recomienda una detección más generalizada de esta causa de hipertensión arterial de origen hormonal.
“Durante las pruebas realizadas a pacientes con hipertensión arterial que nunca habían sido evaluados previamente para detectar aldosteronismo primario, nuestro modelo identificó a aproximadamente dos de cada tres pacientes que requerían estudios adicionales”, afirmó el Dr. Frank Lee, investigador principal de la Clínica Mayo en Rochester, Minnesota. “Los médicos han tenido dificultades para detectar el aldosteronismo primario de manera efectiva. La herramienta desarrollada por nuestro equipo podría ofrecer una solución basada en la información rutinaria disponible en el historial clínico del paciente”.
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