该文综述机器学习在阿尔茨海默病预测中的研究：支持向量机与朴素贝叶斯算法表现最稳定，信息增益特征选择优于主成分分析；基于电子健康记录、临床笔记和语音数据可提前预测认知衰退与发病风险；结合声学、认知和语言特征的多模态系统及生存机器学习模型预测性能良好，优于传统Cox模型。