メイヨークリニックのFrank Lee医師らは、内分泌学会年次会議ENDO 2026（シカゴ）にて、高血圧の隠れた主要原因である原発性アルドステロン症の早期スクリーニングを実現するAIモデルの開発を発表した。本研究は1986年から2025年までの約30年間にわたる電子健康記録（EHR）データを解析したもので、臨床現場の診断負担軽減と心血管合併症の予防に寄与するものと期待されている。 開発されたAIスクリーニングモデルは、XGBoostアーキテクチャを採用し、年齢、性別、高血圧および低カリウム血症のICD診断コード、収縮期血圧、血清カリウム値、処方された降圧薬やカリウム補充剤などの臨床変数を学習対象とした。トレーニングには2万2000人以上の患者データが、検証には22万5887人の高血圧患者データが用いられた。モデルは診断確定の平均12か月前にリスクを予測可能であり、閾値を低く設定したテスト環境では原発性アルドステロン症の症例を90％以上正しく検出し、見逃し率は10％未満を記録した。これにより、高血圧患者の約3分の2をスクリーニング対象者として適切に抽出できることが実証された。 2025年に内分泌学会から改訂された臨床実践ガイドラインでは、原発性アルドステロン症の広範なスクリーニング推進が求められている。同症候群では副腎皮質からアルドステロンが過剰分泌され、ナトリウムとカリウムの代謝バランスが崩れるため、従来の本態性高血圧患者と比較して脳卒中、冠動脈疾患、心房細動、心不全、腎臓病などの心血管合併症リスクが著しく高まる。治療法が確立されている本疾患を早期に特定すれば、重症化の予防だけでなく医療費削減効果も期待できる。 Lee医師は、当モデルが日常診療で取得可能な標準的な医療記録情報に基づいており、臨床医が抱えるスクリーニングの課題解決に直結すると指摘した。プライバシー保護機能と多様な臨床データを統合したメイヨークリニックプラットフォームの活用は、大規模コホート研究におけるAI医療応用の新たな標準ケーススタディとなる可能性がある。今後は多施設共同での外部検証とリアルワールドでの臨床統合が進められ、高血圧診療のパラダイムシフトを加速させることが期待されている。