硬件模块
创新的便携式多模态数据采集方案：EEG、血液与 VR 协同。
脑电采集 (EEG)
- 便携式 (Muse S/自定义)
- 干/湿电极可选
- BLE/WiFi 无线传输
- 数据格式 (EDF/BDF)
血液检测
- 微流控 (Aβ42/40, Tau)
- 即时检测 (POC)
- 低样本量
- 数字化接口
VR认知评估
- 轻量头显 (Quest/Pico)
- 空间导航/记忆任务
- 眼动追踪 (可选)
- 行为模式捕捉
软件系统
智能核心：安全云平台、可解释 AI 融合引擎与友好交互界面。
数据平台
- 云平台 (AWS/Azure)
- 安全数据湖/仓
- 实时同步 API
- 自动化预处理
分析引擎 (AI)
- 多模态大模型融合
- 自监督学习预训练
- 深度学习算法
- 可解释性 AI (XAI)
- 模型验证框架
用户界面 (UI/UX)
- 患者移动端 App
- 医生 Web 门户
- 数据可视化
- 个性化报告
社区实践与整合
构建安全合规、标准化、可复制的社区落地模式。详述合作部署、SOP流程、培训支持与风险管理计划。
部署、合作与培训
- 多元合作 (卫生中心/养老机构等)
- 标准化场地评估与部署
- 线上+线下认证培训
- 三级技术支持体系
标准化工作流程 (SOP)
- 严格知情同意 (含数据用途)
- 单次评估小于30分钟
- 数据加密上传与匿名化
- 规范化结果反馈与转诊
伦理、合规与安全
- IRB 伦理审查批准
- 遵守《个保法》等法规
- 全流程数据安全保障
- 风险管理与应急预案
干预治疗系统
融合脑机接口认知训练与无创神经调控技术，构建可配置于社区或家庭的综合干预系统。
脑机接口认知训练
- 实时脑电反馈训练
- 认知游戏化体系
- 自适应难度调整
- 神经可塑性激活
无创神经调控技术
- 经颅直流电刺激 (tDCS)
- 经颅磁刺激 (TMS)
- 光/声节律刺激 (40Hz)
- 多感官整合刺激
融合干预与评价
- 认知训练与物理刺激融合
- 获得至少2项二类医疗器械证
- 涵盖200+社区/家庭
- 效果监测与优化体系
规模与影响力
覆盖200+社区，服务2000+个体，构建数据库，推动筛查前移。
- 目标规模: 覆盖 200+ 社区
- 服务人群: 惠及 2000+ 早期风险个体
- 数据驱动: 构建大规模多模态数据库
- 实践验证: 在真实世界中验证筛查模型有效性
- 社会价值: 推动 AD 早期筛查关口前移
技术路线图
分三阶段实施：研发验证 (8月) -> 系统集成 (10月) -> 试点评估 (6月+)。
研发与原型验证
- M1: 硬件选型与规格
- M2: 核心硬件原型开发
- M3: 数据平台架构与API设计
- M4: 基础数据管道搭建
- M5: v1 单模态算法开发
- M6: 硬件与平台初步集成
- M7: UI/UX线框图与原型
- M8: 实验室测试与验证
系统开发与集成
- M9-10: 硬件优化与小批量试产
- M11-12: 完整数据平台功能开发
- M13-14: 多模态AI模型训练与XAI集成
- M15-16: App与Web门户开发完成
- M17: 端到端系统集成
- M18: 全面测试、调试与伦理批准
试点部署与评估 (含扩展)
- M19: 试点社区选择与准备
- M20: 系统部署与人员培训
- M21-23: 执行试点筛查与数据收集
- M24: 结果分析、评估与优化报告
- 后期扩展: 逐步推广至 200+ 社区
团队分工
硬件团队
- 脑电设备工程师
- 生物传感器专家
- VR设备工程师
- 硬件测试工程师
软件团队
- 后端开发工程师
- AI算法工程师
- 前端开发工程师
- 数据科学家
运营团队
- 社区运营专员
- 培训讲师
- 数据分析师
- 用户体验设计师
预期成果
交付可规模化系统、验证AI模型、形成服务模式、构建数据库、建立标准体系。
- 多模态数据采集系统 (规模化部署)
- AI辅助诊断模型 (大规模验证)
- 可复制社区服务模式 (覆盖200+社区)
- 建立大规模早期筛查数据库
- 完整的评估与标准化体系
风险控制
关注数据安全、设备可靠、用户接受度、成本持续及规模化挑战。
- 数据安全与隐私
- 设备可靠性保障
- 用户接受度管理
- 成本控制与持续性
- 大规模推广的挑战
后续规划
持续迭代技术与服务，拓展应用范围，构建可持续的 AD 早期筛查生态。
- 持续扩大服务网络: 在试点验证基础上，稳步将筛查服务推广至更多区域和人群，实现 200+ 社区目标。
- 技术与模型迭代升级: 融合新技术（如新型生物标志物），持续优化 AI 模型性能与可解释性。
- 深化标准化与数据价值挖掘: 完善筛查标准体系，并基于大规模数据库开展更深入的科研合作与转化应用。
- 探索多元化可持续路径: 积极探索纳入公卫体系、市场化运作、技术授权等多种可持续发展模式。
- 构建开放合作生态: 加强与政府、医院、科研机构、产业伙伴的合作，共同推动 AD 防治。