与阿尔茨海默氏病相关的基因组学，神经影像学和认知数据之山几乎可以肯定是开发一些可靠的方法来预测，预防和/或治疗它的关键。但是，这些字节的累积是如此之快，以至于没有人能够连接到隐藏在巨大混乱中的任何点。在11个拥有AI的站点和近1800万美元的NIH新资金中进入40位研究人员。这项名为AI4AD的研究正式被称为“超大规模机器学习，可以帮助发现阿尔茨海默氏病生物库”。这项研究是由南加州大学的研究人员领导的。南加州大学神经影像与信息学研究所所长Paul Thompson博士在项目摘要中写道，数据分析部分将寻求开发“可翻译的AI方法，用于下一代测序和测序的高通量分析。相关的阿尔茨海默氏病生物标志物和认知数据。”他补充说，分散的工作将使思想和机器能够汇总所有数据，以“提取和优先考虑阿尔茨海默氏病的预防和药物治疗。找到的基本障碍是必不可少的功能。”在USC关于这一发展的报告中，神经科学家汤普森（Thompson）表示，他有信心将AI与全基因组数据和先进的脑部扫描技术相结合，将胜过目前的应用。用于预测患有阿尔茨海默氏病的人的病程。另外，他说，新的研究技术“将帮助我们确定每位患者正在发生的变化以及我们可以用新药靶向的DNA中这些过程的驱动因素。”