今日文獻聚焦於阿茲海默症的早期偵測、症狀預測與照護干預，其中人工智慧辨識正常壓力性水腦症(INPH)與阿茲海默症的研究具最高臨床價值，因其可協助區分可逆性痴呆與不可逆性神經退化，對臨床誤診具有關鍵影響。其他研究則探討跌倒與病情進展的關聯、tau積聚與神經退化的時序關係，以及激惹症狀的一體化照護路徑，整體趨勢側重於早期識別、症狀預測與照護品質提升。
Research Square · Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
透過羅夏墨跡測驗分析患者感知模式，人工神經網路成功區分INPH與AD患者，前者較聚焦卡片內容，後者較關注情感反應，為非逆性痴呆之鑑別診斷提供創新工具。
Alzheimer's & Dementia · FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
研究發現阿茲海默症患者若有跌倒病史，其認知與功能退化速度顯著快於無跌倒者，顯示跌倒可能為病情惡化的早期臨床警訊。
Brain · Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
透過縱向神經影像與病理相關分析，研究發現tau蛋白的聚積早於可測量的神經退化與萎縮，支持tau病理為神經元損傷的上游驅動因子。
JAMA Neurology · Standardizing Care for Agitation in Alzheimer’ Dementia: Results from a Randomized Controlled Trial of an Integrated Care Pathway versus Usual Care ‐The StaN trial
實施結構化、多 discipline 一體化照護路徑顯著減少阿茲海默症患者的激惹行為，優於常規照護，提升患者與照護者生活品質。