早期识别挑战
DIMPLAD项目（阿尔茨海默病数字检测平台）聚焦阿尔茨海默病早期识别难题。项目通过共同开发符合患者、照护者及医护人员实际需求的数字健康工具，在疾病干预窗口期（即症状初现且生活质量尚未严重下降阶段）提供支持。针对记忆力减退等早期症状识别困难的问题，项目团队正开发智能手机应用程序，协助个人及其家属更早发现认知能力下降迹象，并引导完成诊断流程。
创新方法
该项目基于Selfcare现有应用程序开发，整合已验证的认知测试、症状追踪等数字工具模块。不同于开发全新技术，团队将筛选现有证据支持的数字化解决方案，通过患者参与式研究优化工具设计，确保产品在真实场景中的可用性与包容性。项目将开展多中心临床试验，纳入多元化受试群体验证有效性。
Selfcare首席执行官Tom Segers表示："基于家族经历，我深知早期识别阿尔茨海默病的挑战。通过DIMPLAD项目开发的数字工具，不仅能辅助诊断，还可追踪治疗效果，这是我职业生涯中最具意义的项目之一。"
合作与影响
作为联合发起方，TNO提供数字生物标志物研究专长，Selfcare贡献健康数据管理经验。项目专家委员会由临床医学、神经科学及患者组织代表组成，确保研发方向符合临床实践需求。项目预期成果包括：
- 提升早期诊断率
- 减轻照护者压力
- 降低医疗系统负担
- 推动数字健康工具标准化
未来展望
项目周期至2028年12月，计划完成工具验证并建立临床应用规范。作为荷兰数字健康创新的重要里程碑，该项目成果将为欧洲及全球阿尔茨海默病防控提供可借鉴的数字化解决方案。
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