风险预测： 研究团队开发人工智能模型，利用遗传信息预测罹患阿尔茨海默症的风险。此方法还可根据疾病风险，将个体分为低、中和高风险组别。 早期检测和分期： 团队研发了一项简单、准确且无创的阿尔茨海默症血液检测，实现疾病的早期筛查、分期和病情监测。 该测试利用前沿的蛋白质组学技术和自主研发的数学模型算法，通过检测血液蛋白生物标志物组合的水平变化，可准确区分阿尔茨海默症患者（准确率>96%）、轻度认知障碍症患者（准确率>87%）与认知正常人群，并能评估受检者各项身体机能的健康状态。 该项阿尔茨海默症血液检测可帮助实现更早、更好的疾病管理，包括早期检测以协助临床诊断、筛选合适的患者以进入临床试验和药物治疗、评估药物疗效和反应，以及追踪病情发展。