在认知心理和神经心理理论框架下，以实验心理学实验范式为基础，基于国际通用的精神障碍诊断标准DSM-V中神经认知领域六大分类模型，以心理学实验范式为基础进行研发的。通过计算机自动记录完成任务的反应时间和正确率，评估认知障碍的范围和程度。

本系统是一款以《阿尔茨海默病多元康复干预中国专家共识(2025)》为标准的数字化脑健康管理工具。通过全维度采集用户的人口学信息（年龄、受教育程度）、生理指标（血压、血糖）及家族遗传史，系统能够精准构建个人脑健康档案，对认知障碍危险因素进行量化分级，并自动生成风险评估报告。

系统通过对人口学、生活方式、慢病史及认知表现的多维度采集，致力于在社区末端实现阿尔茨海默病（AD）的“早发现、早关注、早预警”。

权威共识驱动的“风险指纹”模型

多因子风险权重：综合考虑受教育程度、睡眠质量、听力受损、代谢性疾病（高血压、糖尿病）及社交参与度等干预因子。

科学分层分期：依据共识划分为健康人群、高风险人群、主观认知下降（SCD）及轻度认知障碍（MCI）候选人群，实现精准的分类管理。

轻量化与易用性的社区适配

极简交互设计：降低老年群体操作门槛，支持社区工作人员代录或居民自助填报。

数字化档案管理：每位居民生成唯一的“大脑健康数字身份证”，支持历年评估数据纵向对比。

通过人工智能技术辅助的全维度认知功能测评与诊断平台。系统深度融合了传统临床量表、多模态实验室生物数据以及个体人口学特征，参照《阿尔茨海默病多元康复干预中国专家共识 (2025)》中的最新标准，通过高精度 AI 算法实现认知障碍的早期预警、风险分层与病程分期，旨在为临床医生提供客观、精准、高效的辅助决策支持。

多维数据全谱系融合

临床量表数字化： 集成 AD8（痴呆早期筛查量表）与 MoCA（蒙特利尔认知评估量表），通过数字化交互减少人为评分偏差。

实验室客观证据： 深度接入血液生物标记物（如 Aβ、p-Tau 等）、脑电图（EEG）及其他神经生理指标，为 AI 模型提供底层病理支撑。

AI 辅助综合结论生成

一键式综合报告： AI 自动分析量表表现与实验室数据的偏离度，生成逻辑清晰的综合评估结论。

临床决策建议： 基于分层结果，自动推荐符合共识标准的干预路径或进一步检查建议。