今日文獻聚焦於阿茲海默症與類似症狀之鑑別診斷、臨床照護標準化及新興人工智慧應用，其中 Falls 預測病情進展與 StaN 整合照護試驗具最高臨床轉化潛力，反映臨床實務正從單一生物標誌轉向功能狀態與多維介入的整合管理。
阿茲海默症與失智症期刊 · FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
研究發現，阿茲海默症患者若出現跌倒事件，其認知與功能退化速度顯著加快，提示跌倒可能是疾病惡化的早期臨床警訊，可用於風險分層與早期介入。
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
StaN 試驗證明，結構化的整合照護路徑顯著減少阿茲海默症患者激動行為，改善照護者負擔與患者生活品質，優於常規照護。
Brain · Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
透過縱向PET與MRI影像研究發現，tau蛋白聚積於特定腦區（如內側顳葉）早於可量測的神經退化（脑萎縮），支持tau驅動神經毒性的時序模型。
Research Square · Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
透過小樣本（n=19）羅夏墨跡測驗分析，人工神經網路成功識別INPH與AD患者在感知風格上的差異：INPH傾向關注卡片內容，AD較關注情感反應，顯示其潛在作為非侵入性鑑別工具。