De acordo com pt.wedoany.com-Pesquisadores da Mayo Clinic e de outras instituições desenvolveram um modelo de triagem baseado em inteligência artificial (IA) que utiliza 30 anos de dados de prontuários eletrônicos de saúde (EHR) de rotina, com o objetivo de melhorar a taxa de identificação do hiperaldosteronismo primário. O hiperaldosteronismo primário é uma das principais causas de hipertensão arterial e, frequentemente, não é diagnosticado, aumentando o risco de complicações cardiovasculares nos pacientes.
O hiperaldosteronismo primário ocorre quando as glândulas adrenais (pequenas glândulas localizadas sobre os rins) secretam quantidades excessivas do hormônio aldosterona, levando a um desequilíbrio nos níveis de sódio e potássio no organismo. Em comparação com pacientes com hipertensão essencial, esses pacientes enfrentam um risco maior de doenças cardiovasculares, incluindo acidente vascular cerebral, doença arterial coronariana, fibrilação atrial, insuficiência cardíaca e doença renal.
O principal pesquisador do estudo, Dr. Frank Lee, da Mayo Clinic em Rochester, Minnesota, destacou que a verdadeira prevalência do hiperaldosteronismo primário ainda é desconhecida, mas estima-se que até 20% dos pacientes hipertensos sejam afetados. Como existem tratamentos eficazes, o diagnóstico precoce pode prevenir complicações futuras e reduzir os custos de saúde. O estudo será apresentado no sábado no encontro anual da Endocrine Society, ENDO 2026, em Chicago, Illinois.
A Endocrine Society, em suas Diretrizes de Prática Clínica de 2025 intituladas "Hiperaldosteronismo Primário: Diretriz de Prática Clínica da Endocrine Society", já havia solicitado uma triagem mais ampla.
Os pesquisadores utilizaram a Plataforma da Mayo Clinic, uma infraestrutura federada com dados clínicos multimodais e proteção de privacidade, para desenvolver o modelo de triagem baseado em IA. O modelo analisou dados anonimizados de mais de 22.000 pacientes coletados entre 1986 e 2025, com variáveis incluindo idade, sexo, diagnósticos de CID relacionados a hipertensão e hipocalemia, valores de pressão arterial sistólica, níveis de potássio no sangue e prescrições de medicamentos anti-hipertensivos ou suplementos de potássio. Em seguida, o modelo foi testado em dados de 225.887 pacientes adultos hipertensos. O estudo utilizou uma arquitetura XGBoost do tipo biblioteca de aprendizado de máquina para prever o risco de um paciente desenvolver hiperaldosteronismo primário nos 12 meses anteriores ao diagnóstico.
Lee afirmou que o modelo demonstra a viabilidade de uma abordagem de triagem baseada em IA. Quando os pesquisadores definiram um limiar para identificar grupos de baixo risco, o modelo marcou corretamente mais de 90% dos casos de hiperaldosteronismo primário, com uma taxa de erro diagnóstico inferior a 10%. Nessa configuração, cerca de dois terços dos participantes do estudo foram identificados como candidatos a triagem adicional.
Lee acrescentou que, ao testar o modelo em pacientes hipertensos que nunca haviam sido submetidos a triagem para hiperaldosteronismo primário, ele identificou cerca de dois terços dos pacientes que necessitavam de exames adicionais, e destacou que os médicos sempre tiveram dificuldades para realizar uma triagem eficaz dessa condição, enquanto essa ferramenta pode oferecer uma solução baseada em informações de rotina dos prontuários médicos.
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