今日文獻聚焦於阿茲海默症的臨床進展與診斷挑戰，特別強調跌倒作為病情進展的早期預警指標，神經退化與tau積聚的時序關係，以及經標準化照護路徑對激越行為的干預效果。此外，一篇探討人工神經網路在區分正常壓力性腦積水與阿茲海默症的前瞻性研究，提供了新興工具在鑑別診斷中的潛力。整體趨勢顯示臨床實用性與早期偵測成為研究重心。
Alzheimer's & Dementia · 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，顯示跌倒可作為臨床上預測病情惡化的重要早期警訊。
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
隨機對照試驗顯示，實施整合化照護路徑顯著減少阿茲海默症患者的激越行為發生頻率與嚴重度，優於常規照護。
Brain · Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
透過縱向神經影像與tau-PET研究發現，tau蛋白在特定腦區的積聚較神經退化（體積流失）早期出現，支持tau驅動神經退化的因果模型。
Research Square (Preprint) · Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
透過小樣本（n=19）患者的羅夏測驗反應模式，人工神經網路成功識別出INPH與AD患者在知覺與認知處理上的差異，顯示其在鑑別診斷中的潛力。