今日文獻聚焦於阿茲海默症的進展預測因素（如跌倒）、病理機制探討（tau 與神經退化時序）、及非藥物照護介入（激越行為整合照護路徑），另一篇利用類神經網路區分正常壓力性腦積水與阿茲海默症的研究顯示出神經心理測驗結合 AI 在鑑別診斷上的潛力，整體趨勢偏向預後預測、精準診斷與個人化照護。
Unknown Journal · FALLS PREDICT FASTER PROGRESSION OF ALZHEIMER DEMENTIA
研究發現阿茲海默症患者若有跌落病史，其認知與功能惡化速度顯著加快，顯示跌倒可能是疾病進展的早期臨床預警訊號。
Unknown Journal · 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，針對阿茲海默症激越行為的標準化整合照護路徑（StaN）顯著改善行為症狀與照護者負擔，優於常規照護。
Unknown Journal · Does Neurodegeneration Lag Behind Tau Deposition in Alzheimer Dementia?
研究藉由影像與生物標記檢測，探討 tau 病理與神經細胞損失的時序關係，發現神經退化可能在顯著 tau 沉積之後才加速，暗示介入時機的重要性。
Unknown Journal · Artificial Neural Network models (ANNs) in identifying Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (INPH) and Alzheimer Dementia (AD) patients:
小樣本研究（n=19）顯示，經由 Rorschach 感覺辨識測驗訓練之類神經網路模型，能根據患者對影象的聚焦方式（INPH 傾向解讀內容，AD 傾向關注反應）區分兩群，提示其在鑑別診斷中的潛在價值。