風險預測： 研究團隊開發人工智能模型，利用遺傳信息預測罹患阿爾茲海默症的風險。此方法還可根據疾病風險，將個體分為低、中和高風險組別。 早期檢測和分期： 團隊研發了一項簡單、準確且無創的阿爾茲海默症血液檢測，實現疾病的早期篩查、分期和病情監測。 該測試利用前沿的蛋白質組學技術和自主研發的數學模型算法，通過檢測血液蛋白生物標誌物組合的水平變化，可準確區分阿爾茲海默症患者（準確率 >96%）、輕度認知障礙症患者（準確率 >87%）與認知正常人群，並能評估受檢者各項身體機能的健康狀態。 該項阿爾茲海默症血液檢測可幫助實現更早、更好的疾病管理，包括早期檢測以協助臨床診斷、篩選合適的患者以進入臨床試驗和藥物治療、評估藥物療效和反應，以及追蹤病情發展。