今日文獻聚焦於阿茲海默症的臨床表現與診斷挑戰，特別是跌倒作為病情惡化的預警訊號、神經退化與tau積聚的時序關係、激動症狀的標準化照護試驗，以及利用類神經網路區分正常壓力水腦症與阿茲海默症的創新診斷方法，顯示從生物標記到AI輔助診斷的多維度趨勢。
· Standardizing Care for Agitation in Alzheimer’ Dementia: Results from a Randomized Controlled Trial of an Integrated Care Pathway versus Usual Care ‐The StaN trial
一項隨機對照試驗證實，標準化整合照護路徑顯著降低阿茲海默症患者激動症狀，優於常規照護，提供可落實的非藥物介入策略。
· Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
透過羅夏測驗分析感知模式，ANN模型成功區分INPH與AD患者，提示其可作為非侵入性輔助診斷工具，尤其有助於識別可逆性痴呆病因。
· 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未跌倒者，顯示跌倒可能是病情惡化的早期臨床標誌。
· Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
藉由長期神經影像與病理相關研究探討tau積聚與神經細胞損失的時序關係，結果顯示tau病理可能先於顯著神經退化出現，支持tau為早期病理驅動因子。
一項隨機對照試驗證實，標準化整合照護路徑顯著降低阿茲海默症患者激動症狀，優於常規照護，提供可落實的非藥物介入策略。
透過羅夏測驗分析感知模式，ANN模型成功區分INPH與AD患者，提示其可作為非侵入性輔助診斷工具，尤其有助於識別可逆性痴呆病因。
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未跌倒者，顯示跌倒可能是病情惡化的早期臨床標誌。
藉由長期神經影像與病理相關研究探討tau積聚與神經細胞損失的時序關係，結果顯示tau病理可能先於顯著神經退化出現，支持tau為早期病理驅動因子。