Исследование демонстрирует применение искусственного интеллекта и машинного обучения для ранней диагностики болезни Альцгеймера за несколько лет до появления клинических симптомов. Технология анализирует краткие цифровые тесты (несколько минут), извлекая поведенческие данные через множественные ML-модели одновременно. Система генерирует оценку риска когнитивных нарушений, предсказывает вероятность положительного результата на амилоидные бляшки и улучшает точность биомаркеров крови, определяя пациентов для дальнейшего тестирования. Разработаны первые поведенческие цифровые биомаркеры, связывающие повседневное когнитивное поведение с underlying патологией мозга. Алгоритмы фиксируют незаметные при стандартном наблюдении изменения в тайминге, последовательности и беглости действий (рисование, паузы, речь), отражающие координацию моторного планирования, языка, внимания и исполнительных функций. Решение особенно ценно в условиях дефицита неврологов и нейropsychологов, когда ожидание когнитивной оценки растягивается на месяцы. Технология позволяет врачам первичного звена определять необходимость дополнительного тестирования, специализированного направления или усиленного наблюдения во время обычного визита.