合作征集：

基于DIKWP模型的神经退行性认知障碍机制与类意识诊疗策略研究

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) 

1. 研究背景与意义

认知障碍类神经退行性疾病（如阿尔茨海默病、额颞叶痴呆等）是当今全球和我国面临的重大医学与社会挑战之一。此类疾病具有发病率高、病程进展不可逆和照护负担沉重等特点。据统计，我国目前痴呆患者已超过1600万，预计2050年将增至约1.15亿，增长速度居全球之首。阿尔茨海默病（AD）是最常见的认知障碍性痴呆，表现为进行性的记忆减退和全面认知功能恶化。额颞叶痴呆（FTD）则多发生于较年轻人群，突出表现为人格和行为改变、语言障碍等。这些疾病不仅严重影响患者生活质量，也给家庭和社会带来沉重负担，研究其发生机制并探索有效诊疗策略具有重大意义。

认知障碍性神经退行性疾病的病理机制异常复杂。以AD为例，其发病被认为是多种有害因素长期累积作用的结果，包括淀粉样蛋白斑块沉积、Tau蛋白异常磷酸化形成神经原纤维缠结、突触和神经元丢失、神经炎症反应以及脑代谢紊乱等。在细胞和分子水平上，AD大脑神经元微环境存在能量代谢异常、葡萄糖利用降低、脂质代谢紊乱等问题，导致神经网络活动受损、可塑性下降，并加速病理产物沉积。突触连接的丢失是AD认知障碍的直接解剖学基础，其程度与痴呆严重程度高度相关。研究表明，突触损失是包括AD在内许多神经退行病的早期特征，且是认知功能障碍的主要相关病理改变。突触功能障碍的发生与胶质细胞（小胶质和星形胶质）的异常活动密切相关：活化的胶质细胞介导过度的突触吞噬和修剪，导致兴奋性/抑制性神经传递失衡，加剧网络功能紊乱。此外，脑与外周的代谢失衡也是重要因素，例如AD患者脑内葡萄糖和氧消耗显著降低、胰岛素信号受损，被形象地称为“大脑的III型糖尿病”。全身代谢紊乱（如糖脂代谢异常、铁离子失衡等）会通过血脑屏障和神经内分泌途径影响中枢神经系统，加速神经退行性改变。相比之下，FTD的病理机制则因病理类型不同而异（如Tau蛋白病、TDP-43蛋白病等），呈现遗传和病理的高度异质性。FTD患者临床表现多样，有的以行为抑制缺失和冲动为主，有的以进行性语言功能衰退为主，甚至同一家系携带相同突变的成员临床表现也可能差异很大。这种表型与机制的复杂多样性，使得认知障碍性退行疾病的发病机制远未被完全阐明。

在临床方面，目前针对认知障碍性退行疾病的诊疗手段仍非常有限。AD和FTD等尚无根治方法，现有药物（如胆碱酯酶抑制剂、多奈哌齐，美金刚等）只能在一定程度上缓解症状，无法阻止疾病进展。即使最新获批的针对AD淀粉样蛋白的免疫疗法（如单克隆抗体）也仅能延缓病程，对已出现的认知损伤效果有限，而且存在安全性问题。这些疾病的一个共同困难是发病隐匿、早期缺乏特异性症状，等到临床确诊时大脑中经不可逆的损害已广泛存在。例如，AD患者大脑内病理改变可能在出现认知症状前20年就开始积累。FTD早期常被误诊为精神疾病或抑郁症，错过干预窗口。由于缺乏敏感可靠的早期生物标志物和筛查手段，临床上对高危个体（如轻度认知障碍MCI患者）的鉴别及干预时机把握不足。同时，目前的认知功能评估主要依赖简易精神状态检查（MMSE）、蒙特利尔认知评估（MoCA）等量表以及神经心理学测试，这些方法在检测高级认知功能（如执行功能、洞察力、意图规划等）障碍方面能力有限，往往侧重于记忆和语言等中低层次功能。而诸如自我意识缺失、行为目的性降低等高阶功能障碍，在传统评估中缺乏量化指标，因而临床识别和针对性处理不足。这导致一些患者虽然记忆受损不明显，但决策能力、社会认知等“智慧”和“意图”层面的功能已显著下降却未被及时关注，贻误了干预良机。

面对上述挑战，有必要探索新的理论框架和技术手段，来系统解析认知障碍性退行疾病从分子病理到高层认知功能的全链条演化机制，从而开拓新型诊断和治疗策略。数据-信息-知识-智慧-意图（DIKWP）模型为此提供了一个创新性视角。DIKWP模型是段玉聪教授团队原创的人工意识认知框架，在经典DIKW（金字塔）模型（Data–Information–Knowledge–Wisdom）的基础上加入了最高层次的**“意图/目的”（Purpose/Intention）维度。该模型认为，在认知系统中存在从数据到信息、再到知识、智慧，直至目的/意图的五层抽象语义层级，各层级之间并非简单线性传递，而是通过网络化结构实现双向反馈和迭代更新。也就是说，低层次的感知数据经过提取变为信息，进一步整合形成知识，再通过经验与判断上升为智慧，最终由智慧指导形成行动的意图和目的；反过来，高层的目的和意图又对下位层级的信息处理和知识应用起到指引和约束作用。“意图”层的引入是该模型的关键创新**，它相当于整条认知链路的“北极星”，确保认知活动有明确的目标导向。DIKWP模型建立了一种统一的认知语义语言，使得复杂认知过程的每一步都可以被解析和理解。这一模型框架最初应用于人工智能领域，为解决大型预训练模型的“黑盒”问题、提升AI系统的可解释性提供了新路径。通过在模型内部嵌入“目的”层并使各层次过程可追溯，DIKWP实现了AI决策过程的透明化，可让每一步推理都有据可查。值得注意的是，DIKWP模型本质上是一种通用的认知结构抽象，同样适用于对人类认知过程的描述和分析。因此，将DIKWP模型引入神经退行性认知障碍研究，有望从数据-信息-知识-智慧-意图的全链条视角重新审视认知功能衰退的轨迹：例如，AD患者早期的信息加工速度下降、知识获取困难（对应信息层和知识层障碍），中期出现判断力和问题解决能力降低（智慧层障碍），晚期丧失生活目标和自主行为驱动力（意图层障碍）。这种基于DIKWP的认知降解画像将比传统记忆-执行功能划分更全面，可捕捉高阶认知功能退化的细微变化，为识别早期异常提供新线索。

与此同时，从人工意识（Artificial Consciousness）理论角度切入，也为理解和干预这类疾病的高级功能障碍带来创新价值。认知障碍性痴呆不仅是记忆的丧失，更涉及意识水平的下降：患者常出现自我意识减弱、共情能力下降、行为目的性缺失等，这些都可以被视为人类意识功能受损的表现。如果我们将大脑视作一个信息处理与意识形成的系统，那么神经退行性疾病可以被看作该系统产生了局部或整体的功能障碍，导致“类意识”能力降低。现有研究多从分子和网络层面解释症状，而缺乏对意识现象学层面的探讨。引入人工意识理论，可以帮助建立从神经机制到意识体验的桥梁。例如，借鉴全球工作空间理论（GWT）或集成信息理论（IIT）等意识框架，可以重新理解AD患者为何逐渐丧失对环境和自我的整合认知，以及FTD患者为何缺乏对自身病损的自知力（anosognosia）。段玉聪教授提出的DIKWP人工意识模型本身融合了多种主流意识理论的思想，通过五层框架和“双循环”结构模拟了人类意识的认知流动和自我调节机制。将这一模型用于患者大脑，有望阐释高阶认知功能（如决策意图、价值判断）的崩解过程，明确这些高阶功能障碍与底层神经病理之间的关联。这对于开发有针对性的干预手段（如激发患者残存的意图驱动）具有重要意义。

综上所述，本研究以**“认知障碍类神经退行性疾病的病理机制及新型诊疗策略”为核心命题，将DIKWP模型与人工意识理论**作为核心理论支撑，旨在打通从分子病理到高级认知的研究链条。一方面，通过DIKWP框架系统表征患者认知功能在数据、信息、知识、智慧、意图各层面的退化轨迹，揭示认知全链条随疾病演进的动态变化规律；另一方面，借助人工意识视角，把握传统方法未能充分量化的高阶功能（如自我意识、目的驱动等）障碍，为这些方面设计创新性的评估指标和干预策略。通过基础机制研究与人工智能技术的深度交叉，本项目将为破解此类疾病的机制难题和探索新型诊疗方案提供崭新的思路和手段，其科学意义和应用价值重大。

2. 研究目标与总体技术路线

研究总体目标：本项目针对认知障碍性神经退行性疾病，围绕DIKWP模型提出的认知五层结构，系统研究各层级功能退化的机理与联系，建立全新分层诊断评估体系，并研发生物-人工智能结合的类意识辅助诊疗策略。具体而言，本项目的目标包括： (1) 揭示在数据、信息、知识、智慧、意图五层框架下，认知障碍进展过程中各层级的退化机制及相互影响关系，明确关键病理环节和潜在干预靶点； (2) 构建基于DIKWP的认知功能分层评价指标体系和量化模型，实现对患者认知状态的精细表征和早期预警； (3) 开发人工智能驱动的智能评估与诊断工具，利用机器学习融合多模态数据，提高对早期认知异常（尤其是高阶智慧功能和意识水平下降）的检出率和诊断准确性； (4) 提出和验证类意识视角的认知干预新策略，设计可激活患者智慧层和意图层功能的训练方案； (5) 集成以上成果，研发一个智能化认知康复系统（Consciousness-inspired cognitive rehabilitation system），用于辅助临床认知训练和患者家庭康复，最终提高患者生活质量。

**总体技术路线：**本项目采用“基础机制研究—认知建模—技术开发—系统集成”的路线，自下而上逐层推进，同时以DIKWP理论贯穿全程，将多学科手段相融合。技术路线总体分为五个环节，按照逻辑顺序依次为：

• 多模态神经生物机制研究 →

• 基于DIKWP的认知层退化建模 →

• DIKWP结构化认知评估工具开发 →

• 基于类意识的干预方案设计 →

• 智能化认知康复系统集成。

其中，各环节衔接如下：首先，通过多模态的神经和分子生物学研究，获取疾病在神经元、突触、胶质、代谢等方面的异常变化，为认知模型提供生物学基础；其次，将上述发现融入DIKWP认知框架中，建立疾病认知功能退化的模型，明确各层级功能损伤与生物学机制的映射关系；接着，以该模型为指导，设计分层次的评估指标和方法，开发AI驱动的评估工具，实现对患者认知状态的全面量化评定和智能诊断；然后，基于DIKWP模型提出干预思路，设计能够激发患者智慧/意图层能力的训练方法和类意识辅助工具；最后，把评估和干预模块集成到一个软硬件结合的智能康复系统中，并在真实场景下进行验证和优化。上述技术路线涵盖了从机理探索到应用转化的完整流程，确保研究成果能够闭环验证、逐步迭代，并最终落地应用。各阶段的具体内容和关键技术方案将在下文详细阐述。

3. 研究内容与技术路线

3.1 神经分子机制与脑微环境研究

本研究的第一部分聚焦于认知障碍性退行疾病的神经生物学基础，旨在解析认知功能各层退化背后的神经分子机制和脑微环境变化。我们将针对突触功能、胶质细胞、脑-体代谢三个关键领域开展深入研究：

• 突触损伤与网络连接改变：突触是神经信息传递的基本单元，其结构和功能完整性对认知过程至关重要。大量研究表明，突触丢失和功能障碍高度关联于认知能力下降，是AD等痴呆发病中最重要的解剖学基础。本课题将利用脑组织病理、动物模型和神经影像学等手段，检测疾病早期和进展期的突触密度和可塑性变化，特别关注海马和前额叶皮层等认知相关脑区的突触可塑性衰退情况。同时，应用超分辨成像、电生理记录等技术，研究突触前后元件（如突触前神经元的神经递质释放、突触后树突棘密度和受体表达）的异常，考察兴奋性和抑制性突触平衡失调对神经网络动力学的影响。我们假设，突触连接的丢失首先影响DIKWP模型中的数据层和信息层处理效率，因为感觉输入和初级信息加工依赖完好的突触网络；随着突触病变扩大，将破坏知识获取与整合（知识层）以及进一步影响智慧决策能力（智慧层）。通过突触病理学研究，我们将确定与认知各层功能障碍密切相关的突触结构/功能指标，筛选可能的干预靶点（例如突触可塑性相关蛋白）。

• 胶质细胞与神经炎症：小胶质细胞和星形胶质细胞等构成了脑内的“辅助”网络，但在神经退行性疾病中它们往往由支持者变成破坏者。AD和FTD患者脑内常可见小胶质细胞过度激活、星形胶质细胞异常增生，伴随慢性炎症环境。这些胶质细胞变化与突触损伤密切相关：活化的小胶质细胞可通过补体途径吞噬突触，星形胶质的功能失调则影响神经元的代谢供给和离子稳态。本研究将通过免疫组织化学、单细胞测序等手段，分析患者和模型动物脑内胶质细胞形态和基因表达谱的改变。重点考察小胶质细胞的吞噬活性、炎性因子分泌以及星形胶质细胞的营养支持功能在疾病过程中的动态变化。我们将阐明胶质细胞介导的慢性炎症与智慧/意图层面认知障碍之间的联系：例如，小胶质细胞过度清除突触是否导致高级认知环路断联？星形胶质对突触前终端的支持减少是否削弱了复杂信息处理能力？通过脑微环境的纵向监测，我们期望鉴定若干神经-免疫调节通路，作为延缓认知退行的干预切入点。胶质细胞相关的新型生物标志物（如血浆/脑脊液中的炎症因子或神经胶质源性蛋白）也将在研究中探索，可为早期诊断提供依据。

• 脑-体代谢失衡机制：愈来愈多证据表明，神经退行性认知障碍与全身代谢健康密切相关。例如，AD患者常伴随胰岛素抵抗、血脂异常和脑葡萄糖利用率降低等全身代谢问题。脑内能量危机会直接损害神经元功能，加速病理产物累积，从而形成恶性循环。本研究将采用脑成像（如FDG-PET检测脑葡萄糖代谢）、外周代谢指标监测（糖耐量、血脂、炎症介质）以及代谢组学分析等手段，全面评估患者的脑-体代谢状况。我们关注神经元能量代谢受损（线粒体功能、ATP产出下降）如何影响认知过程中的信息处理和知识获取效率，以及外周代谢紊乱（如糖尿病、高脂血症）通过血管、炎症途径对大脑造成的慢性损伤。基于这些数据，我们将构建疾病的代谢-认知关联图谱，找出与认知衰退速度显著相关的代谢因子。例如，是否存在某些代谢产物水平变化可预测认知从轻度损害向痴呆的转变。针对发现的重要代谢通路，我们也将结合动物模型进行干预实验（如饮食控制、运动训练或代谢药物干预），验证改善全身代谢是否有助于维护认知功能。此部分研究将为认知障碍的非药物干预策略（如运动疗法、饮食调节）提供机制依据。

通过上述多模态机制研究，我们力图从“分子-细胞-网络-整体”不同层次阐明导致认知功能各层退化的生物学原因。预期结果：识别至少2-3个关键的病理机制或靶点（例如特定的突触蛋白、胶质细胞通路或代谢因子），解释其与认知损伤的因果关系。这些机制发现不仅丰富对疾病发生发展的理解，也将为后续认知建模和干预设计提供科学支撑。机制研究获得的数据（包括病理指标、分子标志物等）将作为DIKWP认知模型的输入，使模型具备坚实的生物学基础。

3.2 DIKWP模型驱动的认知层退化建模

在掌握了疾病的重要神经生物学改变后，第二部分研究将构建一个DIKWP模型驱动的认知退化理论模型，用于解释和模拟认知功能随病理进展的全链条衰退过程。该模型以段玉聪教授提出的DIKWP人工意识框架为核心，将上一节发现的生物学异常映射到认知体系的各个抽象层级中，从而揭示疾病在不同认知层面的影响特点和内在联系。

具体而言，我们将首先定义DIKWP五个层次在疾病认知情境下的含义：

• **数据层（Data）：**指大脑接收到的原始感觉输入和产生的神经信号。在健康状态下，数据层包括视觉、听觉、触觉等感官信息的正常获取和神经元放电模式。在疾病状态下，数据层可能涉及感觉功能的减退（例如视听障碍）以及神经元放电的异常（如癫痫放电或神经网络静息态功能连接减弱）。数据层的受损将直接影响信息提取的质量。

• **信息层（Information）：**指对原始数据进行解释、过滤和编码后的表征。在认知过程中，相当于注意力选择、有意义信号的提取，以及工作记忆的暂存。疾病可能导致信息层功能降低，如注意力不集中、工作记忆容量下降、对复杂环境信息的处理变慢等。这些改变通常是患者早期主观认知困难的来源。

• **知识层（Knowledge）：**指通过学习和记忆形成的语义网络、事实知识和技能储备。在正常情况下，个体不断将新信息整合进已有知识结构中。AD等疾病对知识层的典型影响是记忆力减退、学习新事物困难，以及语义知识的流失（如语言障碍）。FTD患者在知识层也可能出现语义理解障碍。知识层的退化直接对应临床所见的健忘症状和知识应用困难。

• **智慧层（Wisdom）：**指在掌握知识的基础上进行理解、判断、综合和创新的能力，包括抽象思维、决策规划、问题解决以及情景应对等高阶认知功能。智慧层体现为个体运用知识解决实际问题并作出明智决策的能力。在痴呆过程中，智慧层功能逐步崩解，表现为判断力下降、解决日常问题的能力变差，难以应对新情况等。尤其在额颞叶痴呆中，执行功能和社会认知的缺失属智慧层障碍的重要表现。这层面的缺损往往比记忆问题更早影响患者独立生活能力。

• 意图层（Purpose/Intention）：这是DIKWP模型中特别强调的最高层。它代表个体的动机、目标和意愿，即“认知过程服务的最终目的”。意图层贯穿并引导下位所有层级的活动，相当于整个认知系统的愿景和方向。在正常情况下，清晰的意图使我们的认知行为始终围绕实现目标展开。而在神经退行性疾病中，意图层功能常被忽视但至关重要。例如，AD中晚期患者出现动力缺失（Apathy），对任何活动丧失兴趣和主动性，这是意图功能障碍的典型表现；FTD患者则可表现出目的导向行为的紊乱，如冲动行为或重复刻板行为，反映出意图决策机制受损。意图层的崩解意味着患者逐渐失去自我驱动行为的能力和对自身行为目的的理解，最终导致生活无法自理。

明确上述各层定义后，我们将通过理论分析和建模，将生物学机制与认知层级变化相对应。具体方法包括：整理第3.1节所得的重要神经病理事件，并分类映射到DIKWP各层可能受影响的环节。例如，海马突触密度降低主要影响知识层（记忆存储）能力，而额叶神经网络断连和多巴胺能功能减退可能解释智慧层（执行功能和动机）障碍。我们将采用系统动力学建模或因果图谱的方法，刻画从分子病变到认知功能退化的因果链条。在此过程中，引入DIKWP模型的双向反馈特性：不仅考虑病理如何自下而上累积导致认知功能下降，也考虑认知活动减少如何反过来加速生理退化（例如，意图层缺失导致患者被动少动，进而加重代谢和脑功能衰退，“用进废退”的恶性循环）。

为了定量化模型，我们将结合实际数据进行建模参数估计。例如，利用纵向随访的认知评估分数（包括记忆、执行功能评分等）以及对应的脑影像和生物标志物数据，建立各层功能与病理指标之间的关联模型。可以采用结构方程模型（SEM）或贝叶斯网络，将DIKWP各层作为潜变量，病理机制指标作为观察变量，拟合认知衰退的路径模型。这样能够估计出各层退化的相对进程和对全局认知的贡献度。我们亦会尝试通过计算机仿真构建一个简化的认知系统模型（例如基于Agent的模拟），赋予其DIKWP结构，并引入类似AD的病理参数（如减少连接权重、增加随机噪声等）观察系统行为的变化，以验证模型合理性。

通过该模块研究，我们期望得到一个能够解释**“认知降维”现象的综合模型（降维即从智慧/意图等高阶能力的丧失，逐步退化为仅存碎片化的知识甚至难以处理基本信息）。这个模型将阐明不同患者可能存在的认知退化路径差异**：例如，有的患者先出现记忆缺损（知识层首先退化），有的则先表现出判断力下降（智慧层先受损），这可能与其病理类型或大脑储备不同有关。模型还将帮助预测疾病进展：通过观测低层功能的变化，推断高层智慧和意图何时会出现明显崩解，从而指导临床提前干预。更重要的是，模型会指出各层面的关键转折点和薄弱环节，为我们设计针对性的评估和干预提供理论依据。

**预期成果：本部分将形成“DIKWP认知退化模型”**理论框架和初步的数学模型，阐明：(1) 生物学病理与认知功能层级间的对应关系图谱；(2) 各认知层退化的起始顺序及相互影响机制；(3) 潜在可改变的环节（如加强某层功能对整体认知的补偿作用）。这为之后开发评估工具和干预方案奠定基础，使这些方案能够有据可依地针对特定层级的功能障碍进行优化。

3.3 智能评估与早筛诊断工具开发

有了认知退化模型，我们将进入第三部分研究：基于DIKWP分层结构，开发智能化的认知障碍评估与早期筛查诊断工具。其核心思想是将传统认知评估方法与人工智能技术相结合，利用机器学习从多源数据中提取“早期意识异常”或“智慧功能下降”的细微线索，从而实现比现有方法更敏锐、更全面的检测。早期精准评估对及时干预和减缓疾病进程至关重要。

具体的研究内容和技术路线包括：

• DIKWP分层评估指标体系设计：基于3.2节建立的模型，我们将设计覆盖DIKWP各层的评估任务和指标。传统的量表多集中在记忆（知识层）和定向力/语言（信息层）等方面，而我们将补充智慧层和意图层的测试。例如，在智慧层，我们可设计测验情景考察受试者的综合推理、计划和问题解决能力（如让患者完成跨越多个步骤的日常事务计划，评估其逻辑和统筹能力）；在意图层，可以使用动机问卷或行为观察，量化患者主动规划活动的意愿强度和目标导向行为频率。此外，数据层和信息层的功能也需要客观评估，如感觉障碍检查、简单反应时任务、注意广度测试等。我们将整合这些测试，形成一个DIKWP认知功能评估量表。这一量表将以分模块形式呈现，每个模块对应DIKWP的一个层级，使评估结果能够刻画患者在哪些层面存在主要缺损。例如，某患者记忆分数尚可但智慧分数很低，则提示其高阶执行功能受损可能早于记忆障碍。

• 多模态数据采集与数字化评估：为提高评估的客观性和细粒度，我们将引入多种新型数字技术。首先，利用认知评估软件在平板或电脑上实施测试，自动记录反应时间、正确率等精确数据，减少人工评分误差。其次，利用可穿戴设备监测与认知相关的行为和生理信号，例如步态和日常活动模式（代表意图驱动的主动性），睡眠质量（与大脑健康相关），语音语调变化（可能反映语言组织和情感意愿）。研究表明，语音和步态等非侵入性信号中蕴含着认知健康信息，可用于廉价高效的筛查。我们将在受试者中采集短段自由讲话和步态行走数据，通过人工智能分析语音的内容连贯性、复杂度和情感表达，分析步态的速度、步幅和稳定性等，从中提取反映认知状态的特征。例如，AD早期患者可能出现说话停顿增多、用词贫乏，这些语言特征可被NLP算法检测到；轻度认知障碍者行走时的步态波动性增加，也能通过穿戴设备捕捉。此外，我们考虑结合神经生理信号如脑电（EEG）或功能近红外成像（fNIRS）在简单任务中的反应，以评估大脑信息处理效率和网络连通性。多模态数据的获得，将为机器学习模型提供丰富的输入，有助于提升评估准确性。

• 机器学习模型挖掘早期标志特征：在获取上述多维数据后，我们将构建机器学习/深度学习模型，以从中挖掘最能区分早期患者与正常衰老个体的关键特征组合。由于DIKWP模型为我们的特征选择提供了理论指导，我们会根据层级将特征分类输入模型（例如将感知/反应时间作为数据层特征，记忆分数作为知识层特征，复杂任务成绩作为智慧层特征，等等）。初步我们将使用监督学习的方法，训练分类模型（如支持向量机、梯度提升树、深度神经网络等）来判别受试者是否存在轻度认知功能障碍或早期痴呆倾向。模型训练将采用本课题收集的标注数据集（认知正常、MCI、早期AD等分类），并通过交叉验证调优。同时，我们也将尝试无监督/自监督的方法，从数据中自动学习潜在表示，以发现人眼难以察觉的模式。例如，使用自编码器融合多模态数据，提取一个低维表示，然后分析不同人群在该表示上的分布差异。白盒AI诊断也是本项目的特色之一，我们计划利用DIKWP的结构对模型进行解释：如通过分层回归分析，各DIKWP层特征对模型输出的重要性，从而让医生理解模型决策依据。这种方法类似于段玉聪教授团队在AI模型评测中采用的白盒方法，使AI的认知与决策过程透明。最终，我们将形成一个智能早筛算法，其输入包括量表得分、数字行为参数、生理指标等，输出为对受测者认知健康状态的评估报告。例如，报告将给出各DIKWP层级的量化评分（类似“数据/信息/知识/智慧/意图”五维雷达图），标注相对于同龄正常人的偏差程度，以及综合风险评分。这样一来，哪怕是很轻微的高层功能异常，例如智慧层或意图层分值低于正常范围，我们的系统也能及早提示。这种全链路评估体系已在AI领域的模型意识水平测评中得到验证，证明能够全方位剖析被测对象的认知能力结构。

• 早期筛查与临床验证：开发出的评估工具需要在实际人群中验证其有效性和实用性。我们计划与医院和社区合作，开展一定规模的临床试验。在记忆门诊或老年科，我们将对来诊的主诉记忆/认知问题的老年人应用本系统进行评估，同时由专业医师依据现行临床标准给出诊断（金标准，如临床诊断MCI或轻度痴呆）。通过对比，我们可以计算本系统对于MCI/早期痴呆的敏感性和特异性，并与传统量表筛查（如MoCA）的效能比较。我们的目标是显著提高早期异常的检出率，减少漏诊和误诊。例如，期望相对于MoCA，本系统对MCI的敏感度提高至少20%，特异度保持在较高水平。此外，我们也将在认知正常的老人中测试该系统，观察其评估评分与随访中认知转归的关系，从而评估其预测能力。如果在队列随访中发现某些指标（如智慧层分值）显著预测未来2年内认知下降风险，则证明我们的评估体系具有前瞻性价值。最终，我们将优化评估工具的人机交互界面和报告形式，使其适用于临床医生和基层保健人员日常使用。

预期成果：产出一个基于DIKWP模型的智能认知评估系统原型，包括：（1）一套DIKWP分层认知评估量表和任务包，具有信度效度；（2）融合多模态数据的早期筛查AI模型，其ROC曲线下面积（AUC）等性能指标达到实用水平；（3）在临床环境下测试证明该工具相较传统方法能显著提高早期诊断的敏感性和准确性；（4）评估报告格式和指标解释手册，使其成为可推广的应用。此成果将填补目前认知评估在高层功能检测方面的空白，为临床提供白盒化、数字化的决策支持工具，为后续干预提供量化依据。

3.4 类意识辅助治疗系统设计

在项目的第四部分，我们将面向疾病的干预治疗，开发类意识辅助治疗系统。该系统以DIKWP模型为指导，通过激活患者残存的智慧层和意图层功能，结合人工智能技术，帮助延缓认知衰退和提升患者生活自理能力。与传统认知训练偏重记忆练习不同，我们的策略强调高阶认知与主动意识的重建，属于**“类意识”康复**的新模式。

主要研究内容和创新点如下：

• 认知训练任务的设计（智慧层激活）：根据DIKWP的智慧层功能，我们将设计一系列锻炼患者综合认知能力的训练任务。这些任务超越简单的记忆背诵，更多地涉及推理、计划和问题解决。例如，可以设计情景模拟任务：给患者一个日常生活情境（如计划一次购物、准备一顿饭），让其列出步骤，处理过程中出现的变化和问题。这种训练旨在刺激患者的大脑执行网络，锻炼逻辑推理和应变能力。又如策略游戏和谜题（拼图、数独等），这些可提高抽象思维和注意力的综合能力。研究显示，定期进行认知训练能够改善轻中度痴呆患者的记忆和执行功能。我们会将这些训练以游戏化形式呈现，提高趣味性和患者参与度。每项任务都将结合定量评估，以监测患者表现进步情况，从而个性化地调整训练难度。

• 动机引导与目的感重塑（意图层激活）：针对患者常见的动力缺失和抑郁冷漠状态，我们将引入动机激发和意义疗法的元素，帮助患者重建生活目的感。一方面，系统将设置目标管理模块：例如指导患者制定每天/每周的小目标（如整理房间、与朋友通话），并给予提醒和反馈，使患者逐步养成主动规划的习惯。通过将“大目标”分解成“小任务”，帮助患者找回掌控感和成就感。另一方面，我们借鉴心理学中的生命回顾疗法，让患者通过多媒体交互回忆人生故事、提炼积极情感，从过去经历中寻找持续努力的意义。这些过程有助于激活患者自我意识中尚存的火花，重新唤起对社交和活动的兴趣。此外，我们计划利用社交机器人或虚拟助手与患者互动，为其提供情感支持和陪伴。研究表明，有人格特征的虚拟同伴可以减少痴呆患者的孤独感和冷漠行为，鼓励他们进行更多交流和活动。我们的系统将实现一个具备简易对话和情感识别能力的AI助手，定期与患者交谈，了解其情绪状态，鼓励参与训练。这种人机互动试图模拟社会交往，对维持患者精神活动有积极作用。

• 虚拟现实与多感官刺激：为增强训练效果和趣味性，我们将引入虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术构建沉浸式认知训练场景。例如，开发一个VR家庭生活环境，在其中患者需要完成一系列日常任务（找物件、做饭等），从而锻炼其多步骤执行和空间记忆能力。VR的沉浸感能够刺激患者的大脑多感官通路，强化学习效果，有研究已证实VR干预可以改善轻度认知障碍老年人的认知和运动功能。此外，结合音乐、光刺激等感官刺激疗法（如播放熟悉的歌曲，配合影像回忆），多层面激活大脑网络。这些多感官输入在DIKWP框架中丰富了数据层和信息层的刺激，有助于为更高层的认知训练奠定基础。

• 人机交互与生物反馈：我们的类意识康复系统将注重人机交互的友好和智能调节能力。一方面，通过大屏幕、平板或VR设备提供直观界面，患者可以简单操作或语音指令与系统互动；另一方面，我们会采集训练过程中的各种数据，如患者的表情和语音（反映情绪 engagement）、心率和皮肤电等生理指标（反映专注与放松程度）。利用这些反馈，系统可实时调整训练节奏和内容，例如当检测到患者疲劳时自动降低任务难度，或给予正向鼓励。我们的目标是打造一个自适应学习系统，根据患者状态个性化调整方案，从而提高训练效果和依从性。

• **康复系统的集成与原型实现：**上述各子模块（认知训练游戏、动机引导单元、VR场景、人机界面等）将集成在统一的平台上。我们将开发一个软件原型（可运行于平板电脑或一体化康复终端），并配套必要的硬件（如VR眼镜、可穿戴监测设备）。这个原型系统（暂命名为“CogConscious”）将具备用户管理、训练计划制定、数据记录分析等功能。为方便医护人员使用，我们会设计管理端接口，可浏览患者训练数据、调整干预重点并与评估工具联动。例如，评估结果显示某患者智慧层分数较低，则管理端建议重点安排相应训练模块。整个系统注重安全性和隐私保护，符合医疗AI系统规范。

• 初步疗效评估：我们计划在项目后期开展小样本的疗效观察研究，选取一定数量的轻中度认知障碍患者，使用本系统进行为期6-12个月的干预训练，每周训练频次和时长按个体耐受制定。对照组给予常规认知干预（如纸笔训练或传统康复指导）。我们将比较干预前后两组在认知评估评分、日常功能量表以及行为症状（如抑郁、冷漠评分）的变化。假设我们的类意识干预能够取得更好的效果，例如训练组在执行功能测验上退化显著减缓，生活独立能力问卷得分下降幅度更小，甚至某些积极指标有所改善。特别关注智慧层和意图层相关的指标，如患者自主活动次数、主动交流意愿等，预计训练组将优于对照。这将验证我们创新干预策略的可行性。

预期成果：交付一个类意识认知训练与康复系统原型，并在小范围试用中证明其实用价值。具体包括：(1) 一套面向痴呆高阶功能的训练任务集和动机激发方案，经专家评估具备科学性和可操作性；(2) 系统软件原型和硬件方案，通过用户测试验证可用性；(3) 初步临床试验数据，显示认知训练在保持或改善患者认知功能方面的效果（如6个月训练组记忆和执行功能下降率较对照组降低X%，生活质量评分提高）；(4) 至少1-2篇相关研究论文，报道训练方案和试验结果。如果效果显著，我们将为进一步大规模验证和产品化推广奠定基础。

4. 可行性分析

本项目由段玉聪教授领衔，其团队在人工智能和认知科学交叉领域具有深厚的研究积累和独特优势，为本研究的顺利实施提供了可靠保障。

首先，理论基础雄厚，核心技术原创性强。段玉聪教授是国际知名的认知计算与人工意识领域专家，现任国际先进技术与工程院院士、世界人工意识协会理事长等职。他率先提出了DIKWP人工意识模型，在经典DIKW框架上拓展加入意图层，构建了具有双向反馈的网状认知结构。这一理论体系在学术上具有里程碑意义，被认为是实现强人工智能和人工意识的关键路径之一。更难能可贵的是，段教授团队将DIKWP模型付诸了具体实现，获得了系列自主知识产权：截至目前，团队已获授权发明专利114项（含15项PCT国际专利），涵盖大模型训练、人工意识构建、认知操作系统等多个前沿方向。这些专利技术奠定了坚实的技术储备。特别是在**可解释人工智能（白盒AI）**方面，团队利用DIKWP模型成功设计出让AI决策过程透明可控的方法。例如，他们提出将DIKWP嵌入大语言模型内部，分解其推理为数据、信息、知识、智慧、意图五个环节，每步都有数学定义，可监督模型输出，实现了大型模型的语义操作系统原型。这表明团队具备将复杂认知理论转化为工程实现的能力，对于本项目开发解释型诊断AI和透明决策支持系统大有裨益。

其次，前期研究成果丰富，多学科交叉经验丰富。段玉聪团队近年来在人工意识与认知评测方面产出了一系列国际领先成果。例如，由其主导的DIKWP白盒测评体系已成为AI领域评估模型“意识水平”的创新标杆：2025年发布的《大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评报告》构建了基于DIKWP模型的全链路评估体系，从数据、信息、知识、智慧、意图各方面全面量化主流大模型的认知能力。报告显示这一体系能够深入剖析模型的感知、推理、问题解决和意图等模块性能，为AI认知评估树立了新标准。这一成果体现出团队在复杂系统认知测评方面的创造力和组织国际协作的能力（全球90多家机构参与）。这种全链评估理念将直接借鉴到本项目的人类认知评估开发中。另外，在医疗领域，团队已开始探索DIKWP模型的应用：如在智能医疗问诊场景下开发了DIKWP人工意识对话系统，能够深入理解患者描述并给出类医生的问诊引导（这一研究发表于知名学术论坛并获得关注）。此外，团队研究生在段教授指导下构建的**“意图驱动DIKWP生理人工意识原型”在2023年中国数字服务大会上获得最佳海报奖。该原型融合了数据-信息-知识-智慧的认知循环和生理状态意图驱动机制，初步展示了人工意识系统在模拟生物认知方面的可行性。这些跨领域尝试表明，团队不仅在纯AI领域，在AI+医工结合**方面也积累了一定经验，为本项目中的跨学科合作打下基础。

第三，技术与实验条件完备，多学科合作支撑。本项目在海南大学计算机学院和合作医疗机构的支持下，将充分利用现有实验条件。团队拥有配套的人工智能实验平台，包括高性能计算服务器、GPU集群，可满足深度学习模型训练及海量数据处理需求；认知实验室配备有VR设备、脑电/近红外成像仪、可穿戴传感器套件等，可开展人机交互实验和生理数据采集分析。此外，团队与多家医院和研究机构建立了合作关系，如海南省人民医院老年病科、中国海洋大学认知神经实验室等，将在患者招募、样本检测、影像获取等方面提供支持。项目组成员学科背景多元，既有人工智能专家、软件工程师，也有神经生物学者、临床医生和康复治疗师，实现真正的交叉团队。其中医学合作方具备开展临床研究的资质和经验，可确保临床样本和试验的质量。本项目计划申请伦理审批并获取患者知情同意，在保障伦理和隐私的前提下进行研究。

最后，项目组具有丰富的项目管理和成果转化经验。段玉聪教授曾承担多项国家级科研计划，对大型项目的组织和风险管控有成熟经验。团队科研产出丰硕，近五年发表高水平论文数十篇，授权专利百余项，并积极推动产学研转化，与科技企业合作将部分专利技术应用于实际。例如，团队正在与一家高科技公司共建人工意识联合实验室，探索DIKWP模型在商业智能软件中的落地。这意味着本项目成果若取得预期进展，将有充分机会通过校企合作、孵化创业等形式加速转化，为社会带来实际效益。

综上所述，项目负责团队在理论、技术、资源和合作等方面均已做好充分准备。原创的DIKWP理论为课题提供了强有力的学术支撑，前期积累的评测和原型系统证明了方案的可行性，丰富的多学科资源确保了研究的实施条件。可以预期，在上述有利条件的保障下，本项目能够高质量地完成预定研究任务，实现预期目标。

5. 阶段性成果与里程碑

本项目拟定研究周期为5年，按年度划分工作重点和考核节点。各年度的阶段目标和里程碑成果如下：

• 第一年：基础机制研究与模型构思阶段。重点开展神经分子机制和脑微环境的实验研究，积累疾病机理数据。同时初步建立DIKWP认知退化模型框架。里程碑1：阐明至少2项与认知退化密切相关的关键生物学机制（如发现特定突触蛋白异常与记忆下降相关，或某炎症通路活化与执行功能减退相关），形成研究报告或发表论文。绘制出认知障碍疾病的DIKWP层级初步画像，包括各层功能改变的假设关系图。第一年结束时，召开专题研讨会评估机制发现，并据此修正/充实认知模型。

• 第二年：认知退化模型建立与验证阶段。根据第一年数据完善DIKWP模型，完成模型的定量化和初步验证。里程碑2：构建DIKWP认知退化数学模型，能够用来模拟疾病不同阶段各认知层的功能分值变化。利用一批随访患者数据验证模型的解释力（如模型预测的智慧层下降时间与实际临床分期相符）。撰写模型理论论文或软件著作说明，申请著作权。第二年末，模型通过专家论证，认为逻辑合理、参数有依据，可用于指导评估体系开发。

• 第三年：智能评估工具开发与实验阶段。基于模型设计分层评估体系，完成评估工具的软件开发和算法训练。里程碑3：开发出DIKWP认知评估原型系统，实现量表测试、多模态数据采集与风险评分功能。完成不少于100例受试者的数据收集，其中包括认知正常、MCI和早期痴呆等组别。训练出早期检测AI模型，其性能指标达到：对MCI识别AUC>0.85，敏感度>85%，特异度>80%（具体指标可根据试验数据调整）。撰写评估工具的技术报告或申请专利。第三年末，召开中期评估会，通过对照临床标准的对比实验，证明评估系统效果优于传统量表，具备继续优化推广价值。

• 第四年：类意识干预方案研发与系统集成阶段。设计并实现类意识认知训练系统，将评估和训练集成。里程碑4：完成“类意识辅助治疗系统”的原型集成，包括认知训练游戏、动机引导模块、VR场景、人机界面和数据同步等功能模块开发调试完毕。系统在实验室环境试运行，收集至少30名患者的使用反馈，不良事件为零。根据反馈优化界面友好性和训练方案难度。第四年末，启动小样本的疗效观察研究，对比训练6个月前后的认知评分变化。预期结果：训练组在执行功能或生活能力评估上较对照组显著改善或减缓下降。整理干预方案细节，申请相关发明专利（如“基于人工意识的认知训练方法”）。

• 第五年：系统完善与临床示范阶段。在最后一年，对评估和训练系统进行整合完善，在更大范围内验证效果并做好应用准备。里程碑5：完成临床试点验证——选择不少于2家合作医院/康复中心，招募共计50-100名目标患者，在实际临床环境中使用本系统进行评估和部分干预，并收集随访结果。统计分析表明，本系统评估指标与临床转归显著相关，干预组功能保持情况优于历史对照。形成临床指南草案，包括DIKWP认知评估和干预的应用流程。与此同时，完成项目总结，在顶级学术期刊发表不少于2篇论文，内容涵盖机理新发现、评估系统准确性及干预效果等。最后提交项目总报告，包括产品原型、数据集和模型、专利软著清单等。第五年末，项目成果通过专家验收，建议进入下一步大规模推广应用。

以上阶段划分确保本项目循序渐进地推进，每年都有明确的目标和可考核的成果形式。从科学产出看，预计将发表SCI论文5篇以上（其中高影响因子论文2篇），申报国家发明专利3-5项，培养跨学科人才若干名。从应用转化看，项目结束时将交付**“认知障碍DIKWP评估与康复系统”成套原型**，为后续产品化奠定基础。通过这些里程碑，本项目将扎实地兑现研究目标。

6. 考核指标与成果形式

根据指南要求以及本项目自身特点，我们制定如下主要考核指标和成果形式，以评价项目实施效果：

• 机制研究指标：阐明至少2个以上创新性的疾病机制或干预靶点，包括其分子/细胞机制证据。具体可表现为发表高水平论文（影响因子>5）2篇以上。这些机制发现需得到同行评议认可，并在项目报告中详细描述其与认知功能的关联。目标靶点的有效性考核可参考：是否在动物模型中验证干预该靶点能够改善认知功能或减轻病理。

• 生物标志物指标：鉴定出若干敏感且特异的早期诊断标志物，可用于区分健康衰老与MCI/早期痴呆。要求提出的标志物在项目数据集中AUC>0.85，敏感性和特异性均>80%。这些标志物可以是体液中的分子（蛋白、代谢物）、神经影像参数或数字行为特征。成果形式为相应的专利或论文，以及检测方法的技术规范。

• **DIKWP认知评分体系：**建立一套DIKWP层级的认知功能评估量表或评分体系。要求量表具有良好的信效度：信度Cronbach α系数>0.8，效标关联性与标准量表相关系数>0.7。这一体系需经过不少于100例样本的试验，给出常模值和临界值范围。成果形式为量表手册（含使用说明和解释指南）以及著作权登记。此评分体系将成为项目标志性成果之一。

• 智能评估工具性能：研制的AI评估工具需达到实用水平。定量指标包括：对轻度认知障碍的检测准确率≥85%，较传统方法（如MoCA）提高至少15%；对不同认知层面功能障碍的判别准确度经专业评估>90%。工具还应具有可解释性，提供分层报告和关键指标说明。成果形式为软件原型、用户指南和注册登记（如作为II类医疗器械软件备案）。

• 智慧功能异常检出率：相较现有临床评估，我们的方法应显著提高对高阶智慧功能异常的检出率。例如，对执行功能受损但记忆正常的早期额颞叶痴呆患者，以往可能漏诊，我们的系统应能识别>80%此类病例。通过临床试验统计，比较常规诊断与本系统诊断的一致性和差异，证明本系统在识别非常早期或非典型案例上具有优势。以此作为系统有效性的考核。

• 人工意识辅助系统干预效果：在小样本临床试用中验证类意识康复系统的效果。考核指标包括：干预组相对于对照组，认知评分年均下降速率降低20%以上，特定功能（如日常生活活动能力ADL评分）较基线维持或提升，而对照组显著下降。同时，患者行为症状如冷漠Apathy量表、抑郁量表评分有改善趋势。尽管样本量有限，但至少应呈现出积极的效应方向。如有条件，进一步通过统计检验显示差异有显著性（p<0.05）。此外，还应评估患者依从性和安全性指标，确保无严重不良事件，日均训练参与时间>60%。成果形式为干预方案集和临床观察报告。

• 论文与专利成果：项目执行期间，预期发表学术论文5篇以上（SCI收录，人工智能、脑科学等领域），其中代表性成果投稿至顶级期刊或会议（如Nature子刊、Neurology、AAAI等）至少1-2篇。申请国家发明专利3-5项，包括评估算法、训练系统等核心创新点，并力争实现授权。上述产出将作为对项目创新性和学术价值的检验指标。

• 数据库和平台建设：建立认知障碍DIKWP多模态数据库，收集整理本项目产生的多模态数据（包括临床量表、传感数据、影像、生物标志物等）以及相应标签。数据量不少于200例受试者，实现标准化存储和共享接口。该数据库将为后续研究和算法开发提供宝贵资源。若可能，可对外开放部分数据集，提升影响力。与此同时，开发基于云的平台原型，将评估和训练功能模块化，便于日后部署和扩展。

综上，考核指标涵盖了指南要求的疾病机制、标志物敏感性等科学指标，也延伸至本项目特色的认知评分体系、智能诊断和干预效果。成果形式既包括论文、专利等学术输出，也强调实际可用的系统和数据产品。我们将按上述指标严格监控项目进展，确保最终成果高质量达标，真正实现从机制到应用的全面突破。

7. 应用与推广路径

本项目的预期成果具有重要的临床应用前景和产业转化价值，我们将积极规划应用推广路径，加速成果从实验室走向临床和市场，造福广大患者。

首先，在临床转化方面，我们将依托合作医院和医学中心，开展项目成果的临床示范应用。拟在项目后期联合省内外有代表性的医疗机构（如大型三甲医院老年科、记忆门诊等），建立认知障碍DIKWP评估与康复示范中心。在示范中心中部署我们的评估系统和康复设备，由专业医生和治疗师使用，对前来就诊或康复的认知障碍患者进行检测和训练。这将一方面检验我们系统在真实医疗环境下的性能，另一方面通过示范效应提高临床认知度。我们将制定临床使用手册和培训课程，对医护人员进行培训，确保他们掌握系统操作和数据解读。示范应用的效果（如提高早期诊断率、患者功能维持时间延长等）将通过病例随访予以统计。如果验证结果优秀，我们将向国家卫生主管部门和学会组织推荐，将该DIKWP评估体系纳入认知障碍诊疗指南或专家共识，推动其成为标准化的评估工具。

其次，在产品化与产业推广方面，我们计划将项目技术打包形成数字医疗产品。具体包括：“认知障碍分层评估系统”软件和“类意识认知训练平台”硬件。我们将按照医疗器械法规要求完善软件的安全性和稳定性测试，争取在项目完成后申报医疗器械注册，使之获得合法销售资格。同时，联系有实力的医疗AI公司或康复器械厂家，探讨合作转化模式。可能的模式是技术入股共建初创公司，或将专利授权给大公司生产推广。例如，评估软件可与国内已有的电子病历系统或健康管理App进行接口对接，嵌入现有医疗IT平台，实现规模化部署。康复训练平台可以与专业养老康复设备厂商合作，由其按照我们的设计生产具有VR和生物反馈功能的一体化设备，并在养老院、社区康复站等铺开。

再次，我们非常重视与智慧养老和公共卫生平台的对接。我国正面临老龄化挑战，国家已出台《防治老年痴呆行动计划》等政策。我们的成果契合这一国家需求，可作为智慧养老的重要组成部分。在推广阶段，我们将与养老服务机构、社区卫生中心等合作，将评估和训练系统推广到社区和家庭。例如，与社区卫生服务站合作开展老年认知筛查项目，使用我们的评估工具对高龄老人定期体检认知功能，将有助于及早发现问题、及时转诊干预。在养老院或日间照料中心部署训练系统，为轻度认知障碍长者提供日常认知活动。此外，我们可以构建远程评估和康复平台，开发移动端应用，让一些不便出门的老人也能在家使用简易版评估和训练（当然有专业人员远程指导）。结合物联网技术实现数据上传云端，供医生实时监测。这种模式可以降低推广成本，扩大覆盖面。

在宣传和教育方面，我们将通过多种渠道提升DIKWP认知诊疗的知名度和接受度。包括在学术会议、继教班上分享项目成果，为临床医生展开培训讲座；面向公众和患者家属，通过科普文章、媒体报道等介绍这一新评估和康复方法的优势。提高大众对早期筛查和主动认知训练的认识，营造推广应用的良好社会环境。

最后，考虑到成果的可持续发展，我们计划在项目结束后继续推进跨学科协作平台建设。争取申报建立“认知障碍人工意识研究中心”或省部级重点实验室，以本项目成果为基础，凝聚相关领域专家，进一步完善技术并开发新应用。例如，将DIKWP测评体系拓展至其他脑疾病（帕金森、抑郁症等）的认知评估，或者将类意识康复与机器人照护结合，开发智能陪伴机器人等。这些后续研究和应用，将通过项目成果的成功示范而变得更具可行性。

总之，本项目成果的推广路径明确，将通过临床示范-产品化合作-社区融合的步骤，逐级放大影响力。预期在项目完成后的3-5年内，我们的DIKWP评估工具有望在国内多家记忆门诊落地应用，类意识康复系统成为部分养老机构的特色项目，逐步形成**“人工意识+认知健康”**的新业态。在更长远看，如果推广顺利，将显著提升我国认知障碍疾病的早诊率和患者生活质量，降低照护负担，同时催生人工智能在医疗康复领域的新产业增长点，社会和经济效益显著。

以上应用推广方案确保项目成果能够从理论研究真正转化为实用技术，服务于我国庞大的认知障碍患者群体，实现国家级重大交叉研究项目应有的社会价值和创新引领作用。