今日文獻聚焦於失智症的早期鑑別診斷與照護介入，其中人工智慧模型與整合照護路徑顯示提升臨床決策與減少激動行為的潛力，而跌倒與神經退化時序的觀察則提供疾病進展的重要線索。
· 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感知特徵，人工神經網路模型能有效區分 INPH 與 AD 患者，支持其作為非侵入性鑑別診斷工具的臨床潛力，尤其有助於識別可經神經外科手術逆轉之痴呆病因。
· Standardizing Care for Agitation in Alzheimer’ Dementia: Results from a Randomized Controlled Trial of an Integrated Care Pathway versus Usual Care ‐The StaN trial
標準化整合照護路徑顯著減少阿茲海默症患者的激動行為，優於常規照護，證實結構化多專業介入對行為與心理症狀（BPSD）具有臨床效益。
· FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
跌倒事件為阿茲海默症患者未來認知與功能惡化的獨立預測因子，顯示運動穩定性可能反映神經退化速度，可作為簡易臨床警訊。
· Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
研究質疑 tau 沉積與神經元損傷的時序關係，提出神經退化可能並非單純滯後於 tau 病理，挑戰現有 amyloids-tau-neurodegeneration 線性模型。
透過羅夏墨跡測驗分析感知特徵，人工神經網路模型能有效區分 INPH 與 AD 患者，支持其作為非侵入性鑑別診斷工具的臨床潛力，尤其有助於識別可經神經外科手術逆轉之痴呆病因。
標準化整合照護路徑顯著減少阿茲海默症患者的激動行為，優於常規照護，證實結構化多專業介入對行為與心理症狀（BPSD）具有臨床效益。
跌倒事件為阿茲海默症患者未來認知與功能惡化的獨立預測因子，顯示運動穩定性可能反映神經退化速度，可作為簡易臨床警訊。
研究質疑 tau 沉積與神經元損傷的時序關係，提出神經退化可能並非單純滯後於 tau 病理，挑戰現有 amyloids-tau-neurodegeneration 線性模型。