基于DIKWP的阿尔茨海默病主动医学智能体群集系统

段玉聪

人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任

世界人工意识大会-主席

世界人工意识协会-理事长

(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com) 

研究内容

阿尔茨海默病（AD）是老龄社会面临的重大挑战。目前我国AD患者数量居世界第一且增速最快，2019年已达983万，且AD已成为我国第五大死亡原因。早期评估、监测和干预对延缓疾病进程具有重要意义。国家《“健康中国2030”规划纲要》等政策强调要加强慢病的早期干预和智慧健康管理。本项目指南第8项任务提出“基于大模型与脑机接口的阿尔茨海默病早期评估、监测和干预研究”。在这一背景下，本子课题由海南大学段玉聪教授团队承担，聚焦 “基于网状DIKWP模型的阿尔茨海默病主动健康管理智能体群集系统构建”。依托段玉聪教授团队已有的“DIKWP”模型理论和“主动医学”理念，本课题旨在研发一个融合大模型和脑机接口技术的智能体群集系统，实现对AD高危人群和患者的跨模态认知信号分析、主动健康管理策略制定以及多智能体协同干预。研究内容包括以下几个方面：

l 跨模态大模型架构设计：设计面向阿尔茨海默病早期识别与干预的跨模态人工智能大模型框架。该架构将结合预训练大模型（如大语言模型）与专用模型模块，能够融合处理多源异构数据，包括认知评估结果、脑机接口采集的脑电等生理信号、日常行为数据等。模型架构采用多模态Transformer等深度学习技术，实现对时间序列、生理信号与文本/问卷信息的统一编码表示，并预留知识融合接口。通过引入DIKWP网状认知模型指导模型结构，在传统“数据-信息-知识-智慧”认知流程中加入“目的/意图”层，以网状非线性连接取代单向层级，使模型具有目标导向的认知推理能力。该跨模态大模型架构将为后续算法提供统一的底层支撑，确保模型既有大参数规模下的学习能力，又具备良好的可扩展性和可解释性。

l 多模态认知与生理信号融合分析算法研发：研发针对AD早期评估的多模态数据融合算法，实现对认知和生理信号的联合分析。具体包括：开发信号预处理和特征提取算法，提炼脑机接口采集的脑电/神经信号特征（如EEG功率谱、诱发电位特征等）以及其他生理指标（心率、睡眠等），并结合认知功能测试量表得分、语言与行为表现等信息；在此基础上，建立跨模态特征融合模型，探索如多模态深度神经网络（CNN/LSTM/Transformer结合）或基于DIKWP语义网的融合方法，有效整合各模态信息以提升评估准确率和鲁棒性。例如，可采用注意力机制赋予不同模态数据自适应权重，提炼反映认知状态的综合指标。算法研发过程中，将采用迭代训练和交叉验证评估模型性能，以关键指标如分类准确率和Kappa一致性系数为准则，不断优化算法。目标是使多模态融合算法相比单一模态分析有显著性能提升（准确率提高若干个百分点），达到国际先进水平。算法性能的提升将为系统精准评估个体认知健康状态打下基础。

l DIKWP模型驱动的主动健康管理策略形成：基于团队提出的DIKWP认知模型和“主动医学”理论，构建智能体主动健康管理决策框架。通过将多模态大模型输出的认知状态评估结果转换为信息-知识-智慧层面的语义表示，并结合健康管理领域的知识库和专家经验规则，提炼可行的干预措施（知识层）；进一步运用DIKWP模型的“智慧”层进行决策优化，最后由“目的(Purpose)”层对决策进行引导和约束，即以延缓认知衰退、提升生活质量为最终目标校准干预策略。这一策略形成过程将实现人机认知的融合：利用AI对个人健康大数据进行分析预测，同时嵌入医生和护理专家的意图与经验，从而制定个性化、主动性的健康干预方案。例如，针对早期认知功能下降的个体，策略模块可建议定制认知训练任务、社交活动计划、膳食与运动方案，并安排定期远程随访，实现“未病先防、既病防变”的主动医疗理念。策略形成引擎将采用规则推理+强化学习等方法，在知识库基础上通过智能体与环境交互不断优化干预方案，确保建议具有科学依据、因人而异且随病情动态调整。最终形成的主动健康管理策略将通过智能体群集系统推送给用户和医疗服务提供者，实现闭环的监测与干预。

l 智能体群集系统构建与自适应协同机制：设计并实现面向社区养老和家庭场景的智能体群集（multi-agent）系统架构。该系统由若干具备不同功能的智能体组成，典型角色包括：数据采集智能体（负责从脑机接口设备、可穿戴传感器、认知测试App等获取数据）、分析智能体（运行大模型与算法模块，实时评估认知状态）、决策智能体（依据DIKWP策略模块生成健康管理建议）、交互智能体（通过语音、APP等与患者/家属交互，提供提醒和指导）等。各智能体通过群集协同机制实现高效配合：采用发布-订阅消息总线或黑板模型共享关键信息，并通过引入中央协调Agent或分布式协商算法，实现任务分配和冲突消解。重点攻关智能体之间的自适应协同：根据环境变化和用户状态，自主调整各Agent的工作模式和优先级。例如，当检测到患者出现异常脑电信号时，数据Agent可立即通知决策Agent加密评估频率，交互Agent及时向用户发出预警或联系医生。从技术上，引入多智能体强化学习机制，让群集通过模拟训练学会优化协作策略（如最小化系统响应时间，最大化干预效果）。同时，通过DIKWP模型的统一语义空间，使各Agent决策过程具有一致的语义理解，增强协同的一致性和可解释性。该智能体群集系统将具有高容错性和扩展性，即使单个Agent故障或新增加Agent类型，系统亦能通过自适应调整保持整体功能稳定。这种多Agent协同的主动服务模式将突破传统被动医疗模式的局限，实现对AD人群的连续守护和主动服务。

l 脑机接口系统的兼容性集成与社区端部署优化：开发脑机接口（BCI）设备与本系统的集成方案，确保在社区环境下系统的可靠运行和易用部署。一方面，研制标准化的数据接口和协议，兼容主流非侵入式脑机接口设备（如便携式EEG头戴设备）的数据接入，实现即插即用；制定脑电信号采集的校准流程，减少个体差异带来的影响。另一方面，优化系统架构以适应社区和家庭的应用场景：采用云边结合的部署模式，核心数据处理与模型推理可在云端完成，但本地边缘设备（如社区卫生服务站服务器或家庭网关）提供数据缓存和实时响应支持，以将日均响应时间控制在1秒以内，保障用户体验流畅。注重部署的鲁棒性和安全性：改进脑机接口信号处理算法，提高在嘈杂社区环境下的抗干扰能力；完善数据加密和用户隐私保护机制，符合医疗数据安全规范。在50+社区大规模部署过程中，通过模块化软硬件方案降低安装和维护难度，例如提供一体化的智能健康管理终端。根据现场反馈不断优化系统配置，包括网络传输优化、界面人机工学调整、功耗控制等，使系统能长时间稳定运行于社区养老机构和居家环境。最终打磨形成可推广的部署规范和操作手册，为100+点位的扩展应用奠定基础。本研究内容将产出一个切实可行的智能体群集系统，为阿尔茨海默病的早期监测和主动干预提供创新技术手段。

技术路线

本课题将按照由理论研究、关键技术攻关到系统集成示范的技术路线逐步推进，确保研究内容层层落实、相互支撑。总体技术路线如下：

1. 首先，构建整体架构与模型：根据DIKWP网状认知框架和项目目标，设计系统整体架构和数据流程图。明确各模块与智能体的功能定位和接口关系。在此基础上开展跨模态大模型的原型设计与预研，选择合适的大模型（例如基于Transformer的预训练模型）作为基础，并结合认知科学和医学知识对模型结构进行改造扩展，使其能够处理脑电、生理及行为等多源数据。同步搭建多模态数据存储与计算平台，为算法开发提供统一的数据资源和计算支持。

2. 进入关键算法研发与融合阶段：针对多模态认知与生理信号数据，研发定制的特征提取和融合算法模块。这一步将利用机器学习流水线集成信号处理（如滤波、特征选择）与深度学习模型训练。采用并行试验的方法优化不同模型结构（如时序模型用于脑电，图网络用于知识关联等），并通过超参数调整与验证集测试选出最佳方案。在算法研发过程中，引入DIKWP模型的知识层和智慧层概念，将医学指南和专家知识编码为规则或知识图谱嵌入模型，以提高模型推理的可信度和可解释性。同时开发主动健康管理决策引擎，利用推理规则和强化学习生成个性化干预策略，与算法模块联调以形成闭环：模型评估->策略生成->反馈调整。

3. 研制多智能体群集系统：根据已设计的系统架构，将上述模型算法封装为不同功能的智能体，并开发Agent间通信与协同机制。技术路线采用模块化集成：先开发独立运行的原型Agent（如数据Agent、分析Agent、决策Agent等），在实验室环境下验证各自功能；然后利用多Agent开发框架（如ROS、多智能体系统中间件等）实现Agent间的信息交换和协同决策。通过仿真环境模拟不同使用场景（正常监测、紧急预警等），调整智能体交互协议和调度策略，确保群集系统能够灵活响应各种情况。必要时，引入代理协调算法（如Contract Net协议或基于奖励的自学习协同）提升协同效率。技术路线强调人机交互界面的开发：设计用户APP或可穿戴设备界面，使交互Agent能够将模型决策转化为用户友好的提示和报告。完成群集系统的集成后，在小规模用户中进行内测，获得改进意见。

4. 开展脑机接口集成与现场部署：选择适配的脑机接口设备（如便携式EEG头环），开发设备驱动和数据采集模块，并与数据智能体对接。通过现场测试验证脑信号实时上传、处理的稳定性，以及云端与边缘协同计算的性能。根据社区现场条件（网络环境、用户习惯），优化系统的部署方案。例如，对于网络不佳区域，增加本地缓存和延时容忍机制；针对老年用户界面，优化交互Agent的语音交互自然度和界面字体。技术路线强调迭代优化：在试点社区部署后，收集系统运行数据和用户反馈，按照PDCA循环不断完善系统性能、安全性和用户体验。每个年度的研究成果将为下一步提供支撑，实现阶段性交付与滚动优化：从原型验证逐步走向大规模应用。

5. 示范应用与评估：在项目后期，将系统部署到多个社区和家庭中进行示范运行，形成典型应用案例。通过科学试验设计评估系统有效性，比如比较干预组与对照组的认知能力变化，收集用户依从性和满意度数据等，为项目成果提供客观评价。在示范过程中建立数据闭环，将社区实际采集的大规模数据反哺模型训练，不断提升算法准确率和泛化性能。基于示范结果，完善技术标准与规范，包括多模态数据格式标准、BCI应用规范、智能健康管理服务流程等，形成可在全国推广的解决方案。整个技术路线贯穿理论指导与实践验证，确保研究方案逻辑严谨、路线清晰、创新成果能够真正落地。

核心创新点

本课题面向阿尔茨海默病主动健康管理领域，引入全新的理论与技术融合方案，具有以下核心创新点：

l DIKWP网状认知模型引入健康管理AI决策：首次将段玉聪教授提出的DIKWP（数据-信息-知识-智慧-目的）模型应用于医疗健康领域。突破传统线性决策架构，在智能体决策中加入“目的/意图”层指导，确保AI决策过程与人类健康目标相一致，提升系统决策的可解释性和目的性。这一创新使AI系统具备“自我意识”雏形，能够根据既定健康目标主动调整策略，在国内外健康管理智能系统中属首创性探索。

l 大模型与脑机接口融合的多模态分析：开发跨模态大模型架构，将预训练大模型的强大表征能力与脑机接口采集的神经生理数据融合，实现对阿尔茨海默病早期迹象的敏感捕捉。这种融合打通了语言、行为、生理信号等数据壁垒，显著提高评估准确率和对隐匿特征的挖掘能力。相比现有主要依赖单一量表或影像的方法，本项目创新地整合BCI脑电信号与传统评估，大幅提升了早期识别的灵敏度，实现真正意义上的“脑-机-环境”三位一体实时监测，属国际前沿的技术融合。

l 主动医学理念下的智能体群集协同：基于“主动医学”理论，将被动医疗模式转变为主动服务模式。创新设计多智能体群集系统，让数据采集、风险评估、干预执行等Agent各司其职又协同工作，形成持续闭环的健康干预体系。当检测到风险时，系统各模块能实时联动、主动介入，实现对患者7×24小时的看护与指导。这种群体智能协同机制区别于传统单点的健康管理工具，使系统具备类人体的持续感知和反应能力，在慢病管理系统中属创新模式。同时通过强化学习实现Agent自适应协作，保证服务的有效性和效率，开拓了智能健康管理的新路径。

l 社区级大规模应用与人因优化：本项目不仅在实验室研发算法模型，更创新性地面向社区养老服务实际需求进行设计和优化。在技术实现上采用云边结合、模块化部署，解决了AI系统在基层应用的环境适应难题。通过在50+社区的示范，项目将产出国内首个阿尔茨海默病主动健康管理多模态大数据集，并验证AI干预对延缓认知衰退的可行性，形成数据驱动的证据。这种研究从理论到实践全链条打通，探索出了一条将前沿AI技术转化为社区可及产品的创新路径，对于国家积极应对老龄化战略具有重要意义，达到国际先进的应用示范水平。

l 安全可控和标准引领：项目在国际上率先提出在认知健康AI系统中嵌入可解释和可控机制。利用DIKWP模型提供每次决策的目的解释，增强AI在医疗场景下的可信度和监管便利。同时团队拥有大量相关专利和技术积累，在此基础上推进标准化工作。本项目有望产出行业规范或团体标准，填补国内在智能认知健康管理领域标准空白，引领产业发展方向。相比国外同类研究偏重算法精度，本课题更注重系统的安全、隐私和伦理设计（如数据加密、知情同意交互设计等），确保技术创新与合规可控同步推进，这也是项目的一大创新特色。

综上，本项目在理论上融合了认知科学与人工智能的新模型，在技术上实现了多模态融合和智能体协同的新突破，在应用上开拓了社区规模验证的新范式，具有显著的原始创新和集成创新特征，预期将产出能够引领该领域发展的标志性成果。

预期成果

通过五年研究的深入开展和任务目标的完成，本课题将产出一系列富有创新性和应用价值的成果，包括但不限于：

l 核心技术与系统平台：研制出一套“阿尔茨海默病主动健康管理智能体群集系统”原型平台。这一平台包括跨模态大模型算法库、多智能体协同软件框架，以及前端用户应用（APP或网页）等，形成可演示和实际应用的完整系统。平台经过社区示范验证，技术成熟度达到可以向医疗机构和养老服务推广的水平。

l 多模态数据和知识资源：建立国内首个涵盖脑电信号、认知评估、生活行为等多源信息的阿尔茨海默病主动健康管理数据库。预期收集不少于1000名受试者的纵向随访数据，数据量达到TB级别。整理形成结构化的知识库/规则库，内容包括阿尔茨海默病风险因素、干预措施与效果等，为后续研究和产业应用提供宝贵资源。

l 算法模型与指标：开发出高性能的多模态融合算法模型若干，具体包括：AD早期筛查模型、认知状态预测模型、个性化干预决策模型等。关键模型性能达到国际先进：如AD早期识别模型AUC值接近0.95，敏感度和特异度均≥90%；干预决策模型能够在90%的情况下给出符合专家共识的建议。模型具备良好的可解释性和泛化能力，其技术细节撰写形成算法报告和学术论文。

l 知识产权及标准：围绕项目创新点，形成完善的知识产权布局。预期申请发明专利不少于5项（涵盖DIKWP模型在医疗中的应用、多模态融合算法、智能体协同机制、BCI数据处理等方向），软件著作权不少于3项。结合项目实施经验，由课题组牵头制定行业标准或团体规范1-2项，例如《脑机接口辅助认知健康管理技术规范》、《社区认知障碍主动干预信息系统技术要求》等，提升我国在该领域的话语权和标准影响力。

l 社会经济效益：项目完成时推出的系统解决方案将具备推广条件，可迅速对接企业进行产业化。预期在项目示范地区实现认知障碍早期筛查率提升（如社区筛查率提高30%以上）、患者照护负担减轻以及干预效果的初步体现。长期来看，项目成果有望在全国范围推广，服务广大老年人群，对于降低阿尔茨海默病带来的社会经济负担具有重要意义。同时，本项目响应国家积极应对人口老龄化和“健康中国”战略，将为政府部门制定相关政策提供数据支撑和决策参考。

综上，课题将在技术产品、数据资源、学术成果和实际应用等多个层面取得丰硕成果。这些预期成果将充分证明本课题研究方案的有效性和创新价值，也将为我国阿尔茨海默病防治和智慧健康养老产业的发展做出积极贡献。技术优势与实施基础