Une nouvelle intelligence artificielle développée par une équipe du Mayo Clinic pourrait révolutionner le dépistage de l'aldostéronisme primaire, une cause fréquente mais souvent méconnue de l'hypertension artérielle. Les résultats de cette étude ont été présentés lors du congrès ENDO 2026 à Chicago. L'aldostéronisme primaire survient lorsque les glandes surrénales produisent un excès d'aldostérone, une hormone régulant les niveaux de sodium et de potassium. Ce déséquilibre affecterait jusqu'à vingt pour cent des patients hypertendus et augmente significativement les risques de complications cardiovasculaires, notamment les accidents vasculaires cérébraux, les troubles du rythme cardiaque et l'insuffisance rénale. Malgré la disponibilité de traitements efficaces, le faible taux de diagnostic précoce limite les chances de prévention. Pour répondre à cette problématique, le Dr Frank Lee et son équipe ont entraîné un modèle d'apprentissage automatique sur plus de trente ans de dossiers médicaux électroniques, couvrant la période de 1986 à 2025. En s'appuyant sur une infrastructure fédérée et respectueuse de la vie privée, la Mayo Clinic Platform, les chercheurs ont intégré des variables cliniques standard, telles que l'âge, le sexe, les niveaux de potassium dans le sang, les mesures de tension systolique et les prescriptions médicamenteuses. L'algorithme, basé sur l'architecture XGBoost, un outil reconnu de prévision statistique, a été testé sur une cohorte de plus de 225 000 adultes hypertendus. Les résultats montrent que le modèle peut identifier les patients à risque jusqu'à douze mois avant un diagnostic clinique officiel. Avec un seuil configuré pour cibler les cas à faible risque, l'intelligence artificielle a correctement détecté plus de quatre-vingt-dix pour cent des cas réels, sans en manquer moins de dix. Dans un groupe de patients hypertendus jamais dépistés précédemment, le système a proposé une évaluation spécialisée pour environ deux patients sur trois. Ces performances valident la faisabilité d'un dépistage automatisé intégré au parcours de soin de routine. Cette approche s'aligne sur les directives cliniques de la Société d'Endocrinologie publiées en 2025, qui recommandent un élargissement du dépistage de l'aldostéronisme primaire. Selon le Dr Lee, cet outil pourrait résoudre un défi clinique majeur en exploitant simplement les données médicales déjà disponibles, permettant ainsi une intervention précoce, une réduction des complications à long terme et une optimisation des coûts de santé. Le déploiement futur de ce type de solution pourrait transformer la prise en charge de l'hypertension artérielle résistante en pratique courante.