アルツハイマー病は、さまざまな脳の領域に悪影響を及ぼし、記憶障害を引き起こす深刻な脳の疾患です。ラベル付き医療データの限られた利用可能性が、正確なアルツハイマー病の検出における大きな課題となっています。本研究では、ビッグデータの力を利用し、事前にトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いる少数ショット学習（FSL）とアンサンブル学習の枠組みを提案しています。具体的には、プロトタイプネットワーク（ProtoNet）を基にしたアンサンブルアプローチを採用し、さまざまな事前トレーニングされたCNNをエンコーダーとして統合することで、医療画像からの特徴抽出の豊かさを向上させています。また、クラス認識損失とエントロピー損失の組み合わせを通じて、アルツハイマー病の進行レベルのより正確な分類を実現しています。この手法は、Kaggleのアルツハイマー病データセットとADNIデータセットを使用して評価され、99.72%と99.86%の精度を達成しました。これにより、早期アルツハイマー病検出における本アプローチの有効性と現実世界での応用の可能性が強調されています。