基于多模态AI的早期老年认知障碍智能筛查系统设计与实现
马家蕊 马恒山 张勇 杨孟翰 杜化美（通讯作者）

华北理工大学经济管理学院，河北唐山，063210；

摘要：针对老龄化背景下老年轻度认知障碍（MCI）筛查依赖专业人员、主观性强与普及性低等问题，本文设计并实现了一款基于多模态AI的微信小程序。该小程序围绕老年用户及其家属的需求分析结果，整合健康问卷数据采集、认知功能数字化测评、语音与手部运动行为分析四类评估手段，通过健康问卷调查收集15项MCI关键风险因素数据，构建Rothman–Keller模型计算个体基础风险，结合NLP及MediaPipeHands模型提取多维度特征，采用加权平均的多模态融合策略构建风险预测模型，搭配适老化交互设计与健康管理建议形成完整闭环。该平台可实现MCI风险自助筛查、评估记录管理、个性化干预建议与复测提醒等核心功能。本文的核心贡献在于构建了基于Rothman-Keller模型的风险评估算法、实现了数字化MoCA量表的自适应测评、引入语音连续性分析技术并基于MediaPipe算法实现手部动作追踪，为早期认知障碍筛查提供了多维度、过程性的评估方案。

关键词：轻度认知障碍；微信小程序；多模态

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