今日文獻聚焦於阿茲海默症與其他認知障礙的鑑別診斷、照護標準化及預後預測，其中人工智慧與影像辨識技術顯示潛力，特別是在區分可治療性失智（如正常壓力水腫）與不可逆性阿茲海默症方面，為�床提供新方向。
Research Square (Preprint) · Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
透過羅夏測驗評估患者感知特徵，結合人工神經網路分析，發現INPH與AD患者在卡片反應模式上存在顯著差異，支持其作為非侵入性鑑別診斷工具的潛力，尤其有助於識別可經神經外科手術治療之INPH病例。
未提供（疑為會議摘要或預印本） · FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
研究顯示，阿茲海默症患者若有跌倒病史，其認知與功能惡化速度顯著加快，提示跌倒可能是疾病進展的早期行為生物標記，具有臨床預警價值。
未提供 · Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
該研究質疑傳統觀點，探討tau病理積累是否先於可測神經退化出現，暗示tau上游事件可能有較長無症狀期，對早期干預時機與 biomarker 解讀具有重要影響。
未提供 · 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試驗評估一整合照護路徑（Integrated Care Pathway）對減輕阿茲海默症患者激惹行為的效果，顯示結構化、多元介入（非藥物為主）較常規照護更有效改善行為與心理症狀（BPSD），減少抗精神藥物使用。