AI 脑语引擎 × 认知健康

阿尔兹海默症早筛系统

代理渠道合作项目简介

AI 脑语引擎是一套基于自然语言与语音序列分析的认知功能评估与管理系统，面向医院、社区及医养结合场景，用于认知风险评估、周期复测与长期随访管理，并以科研共建为核心驱动力之一。

01技术基础：从语音序列理解脑功能状态

系统通过对语音中的节律特征、语义组织能力、语言复杂度、停顿模式等行为信号进行建模分析，评估个体认知状态的变化趋势。

该技术路径在国际上已形成成熟研究方向，相关工作可追溯至经典语言任务（如 Cookie Theft），并在近十余年中由哈佛、剑桥、波士顿等团队持续深化。

目前该方向已形成多篇 SCI 论文支撑，完成国家发明专利布局，并在国内与多家三甲医院开展真实世界研究与应用合作，模型已完成多代迭代，整体稳定性与区分能力持续提升。

02友好认知：社区项目医院—社区—养老协同路径

在医防融合与医疗下沉背景下，AI 脑语引擎作为技术入口，联合医院、社区与养老机构，推进友好认知社区项目建设。

项目以早期评估、周期复测、长期随访与认知功能维护为核心，形成从医院到社区、再到养老机构的协同管理路径，服务老年人群及高风险人群的长期认知健康管理需求。

03评估与康复训练：清晰可落地的商业模式

医院端

应用认知评估（语音 + 量表）

周期性复测与随访

数字化认知康复训练管理

单次服务常见定价区间：400 元以上（由医院自主定价）

养老机构 / 医养结合机构

入住初筛

定期认知功能评估

数字化认知训练与活动管理

家属沟通与报告支持

形成“评估 + 训练 + 管理”的服务闭环

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04医生与医院科研合作价值项目

以科研合作与课题共建为重要核心，支持医生与医院开展真实世界研究、多中心协作及 SCI 论文发表。围绕认知障碍及相关精神心理疾病，重点可开展以下 五个科研合作方向：

Sequence to Property × 迁移学习研究

以语音、脑电、生物信号等序列数据为输入，利用 Transformer 与深度学习模型进行 Sequence to Property（序列到属性）映射。该模型具备小样本与迁移学习能力，可从老年痴呆研究迁移至抑郁症、焦虑障碍等方向，作为跨疾病建模与预测研究的重要课题。

精准用药与个体化治疗研究

结合认知评估结果、行为数据与用药反应，探索个体化用药策略，为精准用药研究与临床决策提供数据支持。

干细胞与外泌体治疗相关研究

结合认知评估、随访数据与生物信号，探索干细胞与外泌体治疗在认知功能改善与神经修复中的作用机制。

AI + 制药：药物靶点发现与研究

支持通过 AI 模型辅助发现潜在神经相关靶点，支持新型药物研发、疗效评估及药物研究合作。

中药多靶点神经调节研究

围绕中药复方与多靶点作用机制，探索其在神经衰弱及认知维护中的系统性调节路径。

上述方向均可作为科研合作、课题申报及 SCI 论文联合发表的重要基础。

【代理合作方式】

代理方：主要负责医院、康养机构及区域资源对接与项目落地；

总部：提供技术支持、培训体系、标准化资料与完整项目方案，共同推进区域合作。

【咨询热线】

联系人：何经理

手机：18116310929