1. 多模态数据采集系统 (规模化部署)

成功研发并部署一套整合了便携式EEG、快速血液检测和沉浸式VR认知评估的标准化数据采集系统。具备：高稳定性与可靠性、良好易用性、数据质量保障、规模化部署能力（支持至少200个社区点）。

2. AI辅助诊断模型 (大规模验证)

建立并验证一套基于多模态数据融合的 AI 风险评估模型。成果包括：优异性能指标（大规模中国人群独立测试集）、融合优势体现、泛化能力验证、可解释性报告。

3. 可复制社区服务模式 (覆盖200+社区)

形成一套经过实践验证、可复制、可持续的社区 AD 早期筛查服务模式。关键特征：标准操作流程 (SOP)、有效合作机制、成本效益初显、成功推广案例。

4. 建立大规模早期筛查数据库

建成国内领先的、面向 AD 早期筛查的大规模多模态生物医学数据库（依托数据平台建设）。包含：数据规模（至少2000名参与者）、数据维度丰富、高质量标准、数据治理框架。

5. 完整的评估与标准化体系

输出一套完整的项目评估方法和标准化文件体系。包括：技术评估标准与方法、服务效果评估指标与工具、系列标准文档 (SOP, 手册, 规范等)。