今日文獻聚焦於阿茲海默症的臨床表現（如跌倒與病程）、病理機制（tau積聚與神經退化時序）、以及非典型症狀（激動）的標準化照護。一篇探討人工神經網路辨識IDPH與AD的論文提供新診斷思路，但樣本小且為前置研究。整體趨勢為從病理機制向臨床實用轉型，強調早期辨識與多模式照護整合。
· FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
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加快，提示跌倒可能為病程惡化的早期臨床徵兆。
· Standardizing Care for Agitation in Alzheimer’ Dementia: Results from a Randomized Controlled Trial of an Integrated Care Pathway versus Usual Care ‐The StaN trial
整合式照護路徑（StaN）在減少阿茲海默症患者激動行為、降低照護者負擔及改善生活品質方面，優於常規照護。
· Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
tau病理在顯著神經元損失及認知下降前已先積聚，支持tau-PET等生物標記在預症狀階段的早期使用價值。
· Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
藉由羅夏墨跡測驗的感知反應模式，人工神經網路能區分IDPH與AD患者，顯示其在鑑別診斷中的潛在應用價值。