基于物联网医疗(IoMT)与人工智能(AI)的多模态阿尔茨海默病早期诊断研究进展与未来趋势

来自国际团队的研究人员针对阿尔茨海默病(AD)早期诊断难题，创新性整合物联网医疗(IoMT)设备与人工智能(AI)技术，提出多模态检测框架。该研究揭示了轻度认知障碍(MCI)阶段的生物标志物特征，为神经退行性疾病早期干预提供人机交互(HMI)新范式，推动个性化医疗发展。

　　

在神经退行性疾病研究领域，物联网医疗技术(IoMT)与人工智能(AI)的融合正开启阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)早期检测新纪元。通过部署可穿戴设备和智能传感器网络，研究人员构建了多模态数据采集系统，能够实时捕捉轻度认知障碍(mild cognitive impairment, MCI)患者的细微行为特征与生理参数。

深度学习算法在此展现出惊人潜力——从海量异构数据中识别出β淀粉样蛋白沉积模式与tau蛋白磷酸化等关键生物标志物。特别值得注意的是，人机交互界面(human-machine interfaces, HMI)的创新设计，使得居家环境下的认知评估成为可能，大幅提升了筛查效率。

这项跨学科研究不仅为AD早期诊断建立了标准化技术路线图，更揭示了神经退行性病变的动态演进规律。未来，随着边缘计算与5G技术的深度整合，个性化预警系统有望实现"预测-预防-精准干预"的闭环管理，彻底改写神经退行性疾病的防控范式。