本研究针对老年痴呆症患者（PwD）激动和攻击性行为（AA）检测中缺乏准确标注数据的挑战，提出了一种创新的方法，该方法结合自我训练与变分自编码器（VAE）来有效检测AA。研究表明，该方法能够显著提高模型性能，并证明在有限标注数据情况下，其在AA检测上的优势，为老年痴呆症患者的实时监测提供了有力支持。

本文回顾了2000-2019年人工智能在老年痴呆症认知下降预测中的应用，分析了51项研究的过程与局限，并提出改进策略。研究表明，机器学习和自然语言处理能够有效评估神经认知，提升诊断准确性。此外，探讨了语音信号在抑郁症筛查中的应用，强调深度学习和大语言模型在改善沟通能力方面的重要性。

本研究探讨了机器学习和计算机视觉技术在评估精神病患者及老年痴呆患者行为和认知功能中的应用。通过分析临床记录和视频数据，提出了多种模型，以提高暴力风险评估、行为识别和认知训练的准确性，展示了深度学习在医疗领域的潜力。

本研究探讨了深度学习模型在老年痴呆症MRI数据集中的泛化能力，发现更广泛的训练图像能提升模型性能。提出了BraVL和FINE等新方法，以改善神经网络的泛化能力和自我监督表示。研究表明，模态不可知解码器在解码脑信号方面优于传统方法，强调了多模态训练的重要性。

该研究提出了一种基于深度学习的框架，用于预测老年痴呆症的进展，结合了分段指数模型和多数据来源处理。通过离散时间生存方法和神经网络插值，该模型在生存预测中优于传统方法，展现出较强的灵活性和准确性。

ADReSS Challenge是一个用于比较自动识别老年痴呆症语音的共享任务，提供了基准的语音数据集和两个认知评估任务。该挑战旨在为语音和语言老年痴呆症研究社区提供一个综合方法比较的平台，为未来的研究和临床应用提供线索。