アルツハイマー病（AD）の適切かつ迅速な検出が求められる中、本研究ではBRAINS（Biomedical Retrieval-Augmented Intelligence for Neurodegeneration Screening）というシステムを提案しています。このシステムは、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を活用し、アルツハイマー病の検出とモニタリングを行います。BRAINSは、認知診断モジュールと事例リトリーバルモジュールという二つの構成要素から成り、前者は認知および神経画像データセットに基づいてアルツハイマー病リスクの構造的評価を行います。一方、後者は患者プロフィールを潜在表現に符号化し、キュレーションされた知識ベースから類似事例を取得して、ケース融合層を介して文脈理解を強化します。実データに対する評価結果から、BRAINSは病気の重症度分類や認知機能低下の初期兆候の特定において高い効果を示しました。このシステムはスケーラブルで説明可能なアルツハイマー病の早期検出の補助ツールとしての有望性を持ち、今後の研究への期待も寄せられています。