AI大模型在阿尔兹海默症照护中的应用 —— 2025年首都职工教育培训示范点阿尔兹海默照护培训

一、 聚焦大脑：揭秘阿尔兹海默病的病理根源

陈老师从神经科学的角度切入，深刻阐述了阿尔兹海默病（AD）的发病机制。她指出，AD并非简单的“老化”或“健忘”，而是一种由特定蛋白质异常沉积导致的、进行性的脑部疾病。

• 病因： 核心在于两大病理变化——β-淀粉样蛋白（Aβ） 在细胞外沉积形成“斑块”，阻碍神经通讯；Tau蛋白 在细胞内过度磷酸化形成“神经纤维缠结”，摧毁神经元结构。这两种变化如同大脑中的“路障”与“塌方”，最终导致神经元死亡和脑功能丧失。

  
  

• 进程： 该病理过程通常始于记忆核心区——海马体，这解释了为何近期记忆丧失是AD最早、最突出的症状。随后，病变会逐渐扩散至负责思维、计划和语言的大脑皮层，导致症状全面化。

  
  

二、 厘清概念：痴呆症的分类与鉴别

陈老师强调，公众常将“痴呆”与“阿尔兹海默病”划等号，但在医学上，阿尔兹海默病只是痴呆症中最常见的一种类型。她简要介绍了其他主要类型：

• 血管性痴呆： 由脑血管疾病引发，病情呈“阶梯式”恶化。

  
  

• 路易体痴呆： 除认知障碍外，早期常伴有鲜明视幻觉和帕金森样症状。

  
  

• 额颞叶痴呆： 早期记忆或保留，但人格和行为会发生显著改变。

  
  

• 混合型痴呆： 多为AD与血管性痴呆并存。

  正确的分类鉴别是制定个性化干预方案的基础。

  
  

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三、 洞察症状：核心行为心理症状（BPSD）与日常护理挑战

讲座重点剖析了让护理者倍感压力的行为与心理症状（BPSD），并链接其日常表现：

• 心理症状： 包括情感淡漠、焦虑、抑郁、多疑、妄想（如被窃妄想）等。

  
  

• 行为症状： 表现为重复行为、攻击性、拒绝护理、游走、睡眠障碍等。

  陈老师指出，所有这些行为都是疾病的表现，而非患者的本意。她分享了基于理解与沟通的实用护理技巧，如：使用简单肯定的语言、转移注意力而非争辩、营造安全稳定的环境等，旨在提升患者生活质量，减轻护理者负担。

  
  

四、 科技赋能：ADAI CARE AI大模型的智能化护理解决方案

作为研发负责人，陈老师重点展示了ADAI CARE   AI大模型如何将阿尔兹海默病前沿研究成果转化为落地应用，为照护者提供强大支持。

陈老师重点演示了ADAI CARE AI大模型的突破性功能：

1. 智能评估系统

   
   

• 基于多模态数据（语言、行为、生理指标）的早期筛查

  
  

• 利用语言生物标志物进行病情分期预测

  
  

• 实时认知功能动态评估

  
  

2. 个性化干预引擎

   
   

• 基于大模型生成个性化护理方案

  
  

• 自适应调整的认知训练课程

  
  

• 智能环境调节建议

  
  

3. 预警与决策支持

   
   

• BPSD发作预测预警

  
  

• 护理风险智能评估

  
  

• 用药效果分析与建议

  
  

1. 通过AI大模型的技术赋能，实现了：

   
   

1. 从经验性护理向精准化干预的转变

   
   

2. 建立基于生物-心理-社会模式的整体护理框架

   
   

3. 提升护理人员对疾病本质的理解深度

   
   

4. 提供数据驱动的决策支持工具

   
   

在互动环节，学员们就身边发生的疾病问题与陈老师进行了深入交流。大家纷纷表示，本次培训不仅加深了对疾病的理解，更看到了科技为阿尔兹海默病护理带来的新的了解。