综述：阿尔茨海默病进展个性化预测的统计学习方法：技术、数据挑战与未来方向综述

本综述系统梳理了统计学习（Statistical Learning）与人工智能（AI）在阿尔茨海默病（AD）个性化预测中的前沿应用，涵盖状态空间模型、深度神经网络（DNN）、图神经网络（GNN）及数字孪生（Digital Twins）等多类方法，并针对高维数据、缺失值、类别不平衡等挑战提出解决方案，为AD早期干预及临床决策提供重要技术支撑。

　　

ABSTRACT

阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）在每位患者中表现出独特的发生与发展模式，因此实现个性化预测成为早期干预和有效治疗的关键。随着统计学习与人工智能技术的快速发展，研究者们已能利用大规模、多模态、纵向的AD数据进行分析，从而为个体化诊疗提供有力支持。当前的主流方法可归纳为四大类：（i）概率状态空间模型，用于追踪潜在疾病阶段并提供不确定性估计；（ii）深度神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer架构，能够捕捉复杂的时空动态特征；（iii）图神经网络（GNN），专注于提取脑网络连接结构中的信息；（iv）数字孪生技术，通过构建患者特异性模型以模拟个体疾病轨迹。面对高维特征、数据缺失、类别不平衡和计算复杂度等关键挑战，学界提出了包括贝叶斯收缩（Bayesian Shrinkage）、低秩张量分解（Low-rank Tensor Factorization）、跨站点数据协调（Cross-site Harmonization）以及生成式数据增强（Generative Data Augmentation）在内的多种应对策略。该领域正朝着多模态融合、可解释且具备不确定性感知的预测以及安全高效的联邦学习（Federated Learning）方向不断演进。未来仍需进一步发展混合因果深度学习模型、可扩展的优化技术以及符合伦理的部署策略，以推动AD个性化预后与干预工具的临床转化。

本文归类于：

• 数据科学的统计学习与探索方法 > 建模方法
• 数据分析的统计与图形方法 > 建模方法与算法
• 数据：类型与结构 > 图像与空间数据

Graphical Abstract

用于阿尔茨海默病进展个性化预测的统计学习框架，整合了状态空间模型、深度学习、数字孪生以及多模态数据，以提升诊断、预后判断与临床决策的水平。

Conflicts of Interest

作者声明无利益冲突。