虚拟现实技术在评估阿尔茨海默病患者中的应用进展

虚拟现实技术在评估阿尔茨海默病患者中的应用进展【摘要】阿尔茨海默病（AD）以认知功能全面衰退、伴发精神行为异常、日常生活能力最终丧失为主要临床表现，是老年痴呆最常见的类型之一。由于目前尚缺乏特效治疗或逆转其病理进展的药物，AD的早期识别、寻找基于个体化水平的精准评估成为了当前的研究热点。虚拟现实技术具有可重复、及时反馈、刺激可控、环境安全四大优势，近年来在AD研究领域得到越来越多的应用。文中根据虚拟现实对AD谱系人群不同认知功能领域的研究进展作简要综述，并展望其在AD精准评估中的应用前景。【关键词】阿尔茨海默病；虚拟现实技术；认知评估阿尔茨海默病（Alzheimer′sdisease，AD）是以进行性认知功能障碍、伴发精神行为异常及日常生活能力进行性衰退为表现的中枢神经退行性疾病，约占全球痴呆病例总数的60%~70%。流行病学数据显示，全球人口老龄化进程加速显著加剧了AD及相关痴呆症的疾病负担。根据全球疾病负担研究统计，该疾病已成为21世纪全球公共卫生体系面临的最严峻挑战之一［1］。我国作为人口老龄化程度最高的国家，2021年国内AD及相关痴呆症患者总数已达1699万例，占全球总病例数的30%［2］。更值得关注的是，我国AD的患病率（900.0/10万）、发病率（151.0/10万）和死亡率（30.0/10万）三项核心流行病学指标均显著高于全球平均水平，提示我国正面临老龄化社会与神经退行性疾病双重压力叠加的严峻挑战。2011年美国国家衰老研究所阿尔茨海默协会（NationalInstituteonAgingAlzheimer′sAssociation，NIAAA）首次提出分阶段诊断框架，系统阐释了AD的病理连续体概念［3］。该框架将AD源性轻度认知障碍（mildcognitiveimpairmentduetoAD，aMCI）明确定义为介于正常年龄相关认知改变与痴呆之间的过渡状态，标志着AD的临床前驱阶段。在疾病时序演变中，主观认知下降（subjectivecognitivedecline，SCD）较轻度认知障碍（mildcognitiveimpairment，MCI）出现更早，其特征为个体持续感知认知功能减退但标准化神经心理测评结果处于正常范围。基于此，研究者将包括SCD、MCI及AD在内的多个认知衰退疾病阶段共同纳入AD谱系疾病范畴，形成涵盖疾病连续病理进程的完整概念体系。当前针对AD谱系人群的早期评估仍主要依赖于神经心理学量表测试，但这些量表的判分评定主要取决于患者或医生的主观认知，如果患者依从性差、沟通能力较弱或教育水平低下，则会混淆评估结果。因而寻找基于个体化水平的精准评估以早期高效识别AD高危人群，已是目前AD研究领域的热点。虚拟现实（virtualreality）技术是近年来逐渐兴起的一种基于计算机的模拟技术，可通过感觉运动通道利用行为接口与虚拟世界中的多个物体进行自然沉浸式的实时模拟3D实体的交互行为。Pugnetti等［4］于1995年首次将虚拟现实应用于认知障碍的评估和训练。当前，虚拟现实技术正逐渐成为一种新兴的疾病干预和辅助治疗工具，被应用于如创伤后应激障碍［5］、焦虑［6］、抑郁［7］等的干预和治疗当中。和传统的认知评估及训练相比，虚拟现实存在4个优势：可重复、及时反馈、刺激可控、环境安全。此外，虚拟现实还可以提供全面系统的人体实验环境和精确控制复杂的3D演示，并同步进行行为数据记录，这是传统认知障碍评估和训练所无法比拟的。现有研究证实，虚拟现实不仅可作为MCI和AD的客观筛查工具［810］，更被《阿尔茨海默病多元康复干预中国专家共识（2025）》列为推荐干预方案，其针对AD谱系疾病患者的认知功能改善已展现出显著的临床干预效果［1112］。文中将系统性回顾虚拟现实技术在评估AD中的应用进展。本文写作过程中以“阿尔茨海默病”“痴呆”“认知功能障碍”“虚拟现实”“严肃游戏”“评估”为中文关键词，以“Alzheimer”“Alzheimer′sdisease”“cognitiveimpairment”“cognitivedysfunction”“virtualreality”“videogame”“seriousgame”“assessment”为英文关键词，在PubMed、WebofScience、ElsevierScienceDirect，WileyOnlineLibrary、中国知网及万方数据等中英文数据库中进行文献检索，检索时限为建库至2025年7月1日，重点纳入近10年发表的高质量临床研究与系统综述。一、虚拟现实技术的基本原理虚拟现实被定义为“一种高级形式的人机交互模式，其允许使用者以自然的方式与计算机生成的环境进行交互并沉浸其中”。虚拟现实可通过虚拟世界或虚拟身体调节用户自身对身体和空间的认知功能，并根据治疗策略和患者自身情况控制刺激传递。因此，虚拟现实技术可基于个体的理解能力并调控自身信号，影响高级认知功能和情感的加工，这也是其可用于治疗认知功能障碍的理论之一。通常虚拟现实系统由3个部分组成：输入设备、主机系统和输出设备。输入设备包括所有的传感器和追踪器等传感类设备，用于感知用户的行为信息，在虚拟环境中实时生成逼真的反馈信息［13］。输出设备主要为头戴式显示器、3D立体眼镜、洞穴状自动虚拟系统（CaveAutomaticVirtualEnvironment）展示系统等一些为用户提供虚拟环境的设备。主机系统用于接收、处理、控制现实的各种信息以及相互间的作用，且负责生成和提供虚拟环境。虚拟现实可让用户沉浸于重现现实世界感官特征的虚拟环境，针对个人面临日常生活中产生的认知和身体需求，提高研究的拟真度和真实性，从而提高研究的有效性［14］。根据沉浸性程度的高低和交互程度的不同，虚拟现实可以分为沉浸式、桌面式、增强式及分布式虚拟现实技术（表1）。不同类型的虚拟现实技术因其特性不同，在AD评估场景中各有其适配性与局限性。目前大部分研究侧重沉浸式虚拟现实，其已成为一种评估AD患者的可行方法［15］。未来研究应根据具体的评估目标、目标人群的生理特点及临床应用场景，选择适配虚拟现实技术类型。二、虚拟现实技术用于评估AD患者认知功能近年来，越来越多的研究证明了虚拟现实应用于AD患者认知功能评估的可行性［16］。首先，虚拟现实可以提供完全可控的环境和全自动化支持系统，允许研究人员和医生实时监控患者的反应，提高试验研究的生态效度和控制水平；其次，虚拟现实可详细记录个人行为信息且自动评分，客观测量生态环境中的用户行为，同时对刺激传递和测量始终保持严格控制，从而显著减少影响结果的混杂因素；再次，虚拟现实测试可以检测到传统评估方法所忽视的细微之处，且其评估成本更低。目前，虚拟现实用于MCI和早期AD认知功能的评估主要集中于记忆和视空间认知功能方面。（一）记忆功能情景记忆认知测试是目前最普遍和敏感的早期AD认知功能测试之一。传统方式主要依靠纸笔测试和语言测试评估记忆功能，评估模式缺少日常生活化。而虚拟现实可以再现不同程度的复杂且丰富的拟真日常生活场景并具有高生态效度，且易于调整和改进［17］。Widmann等［18］通过基于地理投影技术的虚拟城市导航模型分别对31名健康老年人和15例AD患者进行情节记忆与空间导航能力的多维度评估。研究结果显示，健康对照组在虚拟环境与传统纸笔测试中的语言学习正确率差异无统计学意义（虚拟环境：90%，传统纸笔测试：90%），而AD组在传统测试中项目回忆率为40%，虚拟环境中显著下降至20%，提示虚拟环境的记忆测试能更敏感地反映AD早期高危人群存在的记忆障碍。现有虚拟现实评估情节记忆的研究中多以虚拟商店任务为主，不仅能反映日常生活中的情节记忆功能，还可评估其他认知领域，已被证明其评估的可行性和有效性［1920］。前瞻性记忆受损是AD患者独立日常生活活动功能障碍的决定性因素，也可以作为判断早期AD的一个功能性指标［21］。Kalpouzos等［22］将功能磁共振成像、虚拟现实、眼球运动等技术结合，在拟真现实城市模型中评估参与者前瞻性记忆类任务的完成情况，证明虚拟现实可以更准确评估前瞻性记忆功能。此外，虚拟现实还可突显日常生活中存在前瞻性记忆损伤人群进行双重任务时的计划过程、动机意图、时间推测的困难等。例如，Lecouvey等［23］以虚拟城镇为试验环境，要求15名认知正常老年人和17例轻度AD患者在自驾过程中完成前瞻性记忆相关任务，发现AD患者在虚拟环境中完成7项意图任务时［6项事件型意图（3项高关联/3项低关联）和1项时间型意图］，其前瞻性记忆总分较对照组显著降低，且回溯性成分缺陷与早期情节记忆损伤呈强相关，证实了虚拟现实用于AD患者评估前瞻性记忆等认知功能的可靠性。（二）视空间功能由于海马可调节空间记忆和导航等认知功能，海马萎缩成为AD病情进展的重要危险因素［24］。因此，视空间障碍被认为是潜在的AD早期预测指标［25］，并有可能在典型的情节记忆损害之前出现。目前已有许多相关评估工具，如地形定位测试、地理定位测试、Fargo地图测试等，但这些都是纸笔测验，缺乏身体上的运动感或运动错觉，从而无法排除前庭信息和本体感觉对视空间功能的影响。虚拟现实则可以个性化模拟真实环境，精确评估特定的视空间认知功能等项目。1.自我参照和环境参照空间表征：现有研究结果证明，由于海马体萎缩，aMCI和AD患者都存在环境参照系空间认知功能障碍［26］，而虚拟现实相较于传统神经心理学测试可更精确发现AD早期病变。Plancher等［27］利用虚拟现实技术，要求参与者连续沉浸于2个虚拟城镇环境中，分别以驾驶者（自我参照）和乘客（环境参照）的视角探索环境相关元素。研究结果显示，AD患者在中心信息、时间信息、自我参照系空间记忆、环境参照系空间记忆等方面显著低于aMCI组（P<0.001）和健康对照组（P<0.001），与文献中报告的海马萎缩进展相一致。此外，研究还发现环境参照系空间记忆可以有效区分aMCI患者与健康老年人。Serino等［28］将完全相同的真实环境和虚拟环境分别作为任务场所，发现aMCI和AD患者均存在环境参照系空间认知功能障碍，并与正常认知功能衰退或视空间认知功能损害不同。另有研究结果证明在AD早期阶段，自我参照系空间工作记忆选择性损伤早于其他工作记忆障碍［29］。Morganti等［30］通过虚拟现实构建2个无路标相似虚拟环境，分别设计虚拟现实迷宫导航任务（virtualrealitymazetask）和虚拟现实路径地图任务（virtualrealityroadmaptask，VRRMT），采用重复测量方差分析发现虚拟现实任务表现出显著更高的认知负荷，在VRRMT中AD组平均得分［（6.50±4.21）分］显著低于对照组［（11.25±5.55）分］，该任务表现与简易精神状态检查量表（MiniMentalStateExamination，MMSE）和Corsi跨度测试得分呈显著相关，证实早期AD患者存在自我参照系空间认知功能障碍。Weniger等［31］基于虚拟现实构建了环境参照系（虚拟公园）和自我参照系（虚拟迷宫）双任务空间导航评估范式，对29例aMCI患者及29名健康对照进行空间导航评估，神经影像学分析结果显示aMCI组双侧海马及右侧楔前叶、顶下皮质体积显著萎缩，行为学数据表明aMCI组在虚拟迷宫任务中的错误数较对照组增加，且右侧楔前叶体积与迷宫导航错误数呈显著负相关。该研究结果证实，自我参照系空间工作记忆缺陷可有效区分健康人群与aMCI向AD转化群体，证明了虚拟现实技术在评估aMCI空间记忆损伤中的生态效度和预测价值。此外，Moussavi等［32］则基于虚拟现实构建三维虚拟楼房，并同时设置无地标空间导航类任务用于评估自我参照系空间定向功能，其研究结果表明AD和MCI组表现差异有统计学意义（P<0.001）。研究组通过5年随访发现，基于虚拟现实的空间定向任务可以快速鉴别MCI以及向AD转化的患者，提示基于虚拟现实的空间认知功能试验可提前预测AD转化，尤其是早期AD高危人群。2.视空间记忆：视空间记忆是空间导航和定向的基础。Park［33］对研究对象进行基于虚拟现实的空间认知类测试，对56名健康老年人和36例MCI患者进行评估，并将结果与韩版蒙特利尔认知评估量表（MontrealCognitiveAssessment，MoCA）和韦氏成人智力量表评分进行对比发现，基于虚拟现实的空间认知类测试在评估空间记忆方面具有更好的敏感度（94.4%）和特异度（96.4%），其重测信度达到高度一致［组内相关系数（intraclasscorrelationcoefficient，ICC）=0.982，P<0.001］。这证实基于虚拟现实的空间记忆功能评估可作为临床筛选MCI患者的重要工具。FernandezMontenegro和Argyriou［34］创建的沉浸式虚拟任务研究发现，AD患者空间记忆得分明显低于健康人群，且各项测试均能准确区分AD患者，提示沉浸式虚拟现实不仅可用于空间记忆功能检测，并可作为区分痴呆与非痴呆人群的潜在标志物。Lee等［35］基于沉浸式虚拟六臂径向迷宫（virtualradialarmmaze，VRAM）对20例aMCI患者、20例AD患者及20名正常对照进行评估并进行5年随访调查，发现AD患者空间参考记忆和空间工作记忆均受损，但aMCI患者仅有空间参考记忆受损，且aMCI转化AD组空间参考记忆损伤程度显著重于非转化组。这提示VRAM可早期识别向AD转化的aMCI人群，在区分正常衰老、aMCI及AD空间记忆损伤模式方面具有重要临床价值。3.空间导航：空间导航障碍作为aMCI的另一个临床特征，是AD认知功能下降的最早征兆之一，通常表现为空间记忆和定向功能障碍，例如走失或迷路等。相关研究发现该障碍与AD早期内嗅皮质萎缩存在显著相关性［36］，可用于监测疾病进展或识别aMCI人群［37］。虚拟现实技术在空间导航功能评估中具有独特优势，可通过精准控制实验环境有效解决传统评估中空间需求大、干扰因素多等局限性［3839］。Cushman等［40］在AD患者、MCI患者和正常老年人中分别进行现实世界和虚拟环境的导航测试，发现两者的测试结果并没有明显的差别，支持用虚拟现实技术测试受试者受损的空间导航认知功能。然而，Zakzanis等［41］指出，虽然空间导航功能易受衰老和AD进程影响，但现有虚拟现实技术尚无法有效区分健康老年人与AD患者。DosSantos等［42］以现实医院为参考构建沉浸式虚拟现实模型，并改编Rivermead行为记忆测试（RivermeadBehaviouralMemoryTest）以评估参与者的路线学习情况，结果证实虚拟现实适用于评估老年人的定向认知功能。Davis［16］整合眼球运动追踪技术开发的大规模虚拟现实系统，进一步验证了该技术在AD群体空间导航功能评估中的可行性。DaCosta等［43］开发的沉浸式虚拟现实双任务范式可准确区分MCI患者和健康人群，亦证实其作为空间定向功能评估工具的有效性。Silva等［44］研发的虚拟现实迷宫（SOIVETMaze）在评估自我参照系空间导航功能方面具有良好的适用性和稳定性，可用于区分MCI患者和健康人群。然而，Puthusseryppady等［45］发现虽然虚拟现实环境可有效评估AD患者的空间导航能力，但仍无法预测AD患者在现实世界中出现空间导航功能障碍的风险性。（三）执行功能执行功能障碍是AD的主要临床特征之一，其严重程度与病程进展呈正相关。现有研究结果证明执行功能障碍和日常生活能力受损均与前额叶功能障碍有关，并可预测从aMCI到临床AD的进展［4647］。VRFCAT（VirtualRealityFunctionalCapacityAssessmentTool）是一款基于虚拟现实开发、具有高敏感度和特异度的工具性日常生活活动能力（instrumentalactivitiesofdailyliving，IADL）功能评估工具，目前通过大型横断面研究证明其可有效评估SCD患者的IADL功能［48］。此外，虚拟超市作为典型应用场景，多项研究发现其可有效筛选MCI患者。Tsai等［49］通过头戴式显示器构建沉浸式虚拟超市环境设置购物任务，基于MCI或早期AD患者与健康参与者间45项显著差异行为指标，结合深度学习建立虚拟现实自动评估模型，实现MCI及早期AD患者与健康对照的精准区分（准确率100%），提示这些行为特征可成为早期AD高危人群的潜在生物标志物。Porffy等［50］构建的虚拟超市评估系统（VStore）经临床证实其可多维度评估认知功能，其对老年人群认知功能减退具有较高敏感度（87%）和特异度（91.7%）。研究团队随后基于该平台提出用路线最优得分、比例距离得分、执行错误得分及犹豫得分4个量化指标构建预测模型，用以优化认知评估［51］。Zygouris等［52］研发的虚拟超市评估系统作为自主化临床前痴呆筛选工具，在纳入34例MCI患者与21名健康老年人的对照研究中显示87.3%的鉴别准确率，进一步研究发现其对aMCI患者的正确分类率较MMSE高6%［53］。该团队最新研究证实，虚拟超市测试在分辨SCD与MCI患者时展现出显著优势，其正确分类率达81.91%，显著优于MoCA（72.04%）和MMSE（64.89%）［54］。尽管该系统在70岁以上老年人群中展现出良好的筛查效能，但未能有效区分MCI不同临床亚型。国内Yan等［55］针对国人生活习惯设计了一款本土化的虚拟超市软件，从执行功能、记忆及视空间能力等多维度评估用户的认知功能状态，共纳入62例MCI患者与64名健康对照，也发现其对老年MCI患者的评估具有高敏感度（85.9%）和特异度（79.0%；曲线下面积0.87，ICC=0.588，P=0.048）。除虚拟超市环境外，目前研究还开发了多种虚拟现实评估任务范式。Tarnanas等［56］通过整合曲面投影与跑步机建虚拟火灾疏散任务，通过量化错误类型、任务完成时间等参数评估IADL，可有效区分健康老年人、aMCI患者和AD患者，其对病程转化辨别准确率达88%。Allain等［57］开发的非沉浸式虚拟咖啡任务被证实具有良好生态效度及预测效能，可为AD患者IADL评估提供客观量化指标。目前，已研发出一款名为“智能老化”的虚拟3D工具［即智能老化严肃游戏（SmartAgingSeriousGame，SASG）；http：//www.cbim.it/en_new/seriousgamesen/index.html］用于评估全局认知功能，进而可鉴别神经退行性疾病中不同程度和类型的认知功能障碍［5859］。Cabinio等［60］进一步验证了SASG在aMCI患者中的应用价值，证实SASG在评估aMCI患者认知功能方面具有较高的生态效度（敏感度84%，特异度76%），可以有效区分aMCI患者和健康人群。这些发现提示虚拟现实技术可为临床前AD的早期识别提供客观量化依据，从而实现对AD高危人群的早期识别。（四）其他Lee等［61］开发的基于可穿戴脑电系统的虚拟现实认知筛查工具，通过整合持续性注意、选择性注意、工作记忆及深度认知4项认知任务的行为学指标与脑电特征进行分类分析。结果显示，认知障碍组在各项任务中的正确率均显著低于健康对照组（P<0.01），且其δ/α与θ/α比率显著高于健康人群。研究结果也证实融合脑电特征的分类系统可提升筛查准确性。此外，Cavedoni等［62］构建的虚拟现实步态机器学习多模态体系首次实现了对MCI患者认知功能的纵向动态追踪，为建立多维认知运动功能评估体系提供了新的范式。当前，多模态评估在AD谱系人群的早期筛查及病程监测中具有核心价值，相关研究持续推进。三、虚拟现实技术的局限性当前基于虚拟现实技术的AD评估系统在临床转化应用过程中仍面临多方面的挑战。第一，在技术实现层面，虚拟现实系统开发与维护成本较高，涉及硬件兼容性、软件持续迭代及系统稳定性验证等环节，限制其大样本研究开展。第二，在临床应用层面，现有系统多需针对具体场景定制任务范式，包括空间定位精度、交互逻辑设计等关键参数的个性化配置，尚未形成统一标准。此外，评估范式的多样性导致标准化程度不足，目前缺乏类似传统神经心理量表的统一诊断临界值标准，限制了其临床适用性。第三，在方法学层面，不同研究采用的硬件平台、软件架构及认知任务范式存在较大差异，导致跨研究数据可比性较低。尤为重要的是，现阶段大部分研究发现均基于小样本量的单一中心研究。这些小样本研究虽然为虚拟现实的应用提供了初步证据，但其结论在外推时可能存在统计效能不足、代表性局限、过度拟合风险等不足，因此其临床有效性和广泛应用价值必须通过大样本、多中心、前瞻性研究来进一步证实。第四，在用户体验层面，老年使用者需经历一定的学习过程以适应新型交互界面，其操作熟练度的差异可能引入操作偏倚，影响评估效度。同时，部分老年受试者会出现呕吐、疲劳、视觉诱发的晕动症［63］等不适反应，进一步限制该类技术在临床中的广泛使用。第五，现有虚拟现实系统主要依赖行为学数据进行评估，针对AD谱系人群的其余模态数据相关研究仍较为缺乏，限制了其在AD神经机制深入探索中的应用潜力。四、未来展望尽管虚拟现实技术在神经认知评估领域仍存在技术局限性和临床应用挑战，大部分临床研究结果均表明，相较于传统神经心理学检测方法（表2），基于虚拟现实的认知评估在MCI和AD的鉴别诊断中展现出更优的敏感度和特异度，特别是在临床前AD阶段的早期筛查方面具有重要应用价值。然而，目前该结论尚缺大样本多中心研究加以验证，未来需进一步推动技术标准化、扩大样本规模并开展多中心验证，以提升虚拟现实评估技术在AD临床实践及转化研究中的可靠性与适用性。当下评估系统多依赖医疗机构场景下的专业人员辅助操作，因此开发基于虚拟现实技术的远程评估及居家监测系统，不仅能够有效缓解医患双方的诊疗负担，更是实现神经退行性疾病全程管理的重要方向。随着人工智能辅助诊断系统的迭代升级，将机器学习算法与虚拟现实行为特征分析相结合，有望建立个体化认知功能评估模型，为实现AD的精准化分期诊断提供新方法。最新研究结果证实虚拟现实干预可改善AD患者的焦虑［64］和抑郁情况，通过多感官刺激和情景模拟技术促进正向情绪体验［65］，从而调节AD患者的心理健康，提高其生活质量［66］。综上所述，虚拟现实技术为AD的早期诊断提供了创新性解决方案，其技术优势不仅体现在新型评估工具的研发层面，更为高危人群的早期识别和干预策略制定提供了重要的技术支撑。参考文献[1]HaoM,ChenJ.TrendanalysisandfuturepredictionsofglobalburdenofAlzheimer′sdiseaseandotherdementias:astudybasedontheglobalburdenofdiseasedatabasefrom1990to2021[J].BMCMed,2025,23(1):378.DOI:10.1186/s12916-025-04169-w.[2]ZhiN,RenR,QiJ,etal.TheChinaAlzheimerreport2025[J].GenPsychiatry,2025,38(4):e102020.DOI:10.1136/gpsych-2024-102020.[3]JackCR,AlbertMS,KnopmanDS,etal.IntroductiontotherecommendationsfromtheNationalInstituteonAging-Alzheimer′sAssociationworkgroupsondiagnosticguidelinesforAlzheimer′sdisease[J].AlzheimersDement,2011,7(3):257-262.DOI:10.1016/j.jalz.2011.03.004.[4]PugnettiL,MendozziL,MottaA,etal.Evaluationandretrainingofadults′cognitiveimpairments:whichroleforvirtualrealitytechnology?[J].ComputBiolMed,1995,25(2):213-227.DOI:10.1016/0010-4825(94)00040-w.[5]van′tWout-FrankM,SorensenDO,ParraLC,etal.Pathwaaytoresponse:associationsbetweenindividualelectricalfieldsandpsychophysiologicalhabituationtopredictclinicaloutcomestotranscranialdirectcurrentstimulationcombinedwithvirtualrealityforPTSD[J].BrainStimul,2025,18(3):797-799.DOI:10.1016/j.brs.2025.04.001.[6]KimH,HanEC,MuntzPB,etal.Virtualrealityinthetreatmentofanxiety-relateddisorders:areviewoftheinnovations,challenges,andclinicalimplications[J].CurrPsychiatryRep,2025,27(9):519-528.DOI:10.1007/s11920-025-01624-6.[7]BellIH,LiC,ThompsonA,etal.Avirtualreality-basedcognitivedefusionapplicationforyouthdepressionandanxiety:mixedmethodsexperimentalstudy[J].JMIRMentHealth,2025,12:e70160.DOI:10.2196/70160.[8]LiuQ,SongH,YanM,etal.Virtualrealitytechnologyinthedetectionofmildcognitiveimpairment:asystematicreviewandmeta-analysis[J].AgeingResRev,2023,87:101889.DOI:10.1016/j.arr.2023.101889.[9]JonsonM,AvramescuS,ChenD,etal.Theroleofvirtualrealityinscreening,diagnosing,andrehabilitatingspatialmemorydeficits[J].FrontHumNeurosci,2021,15:628818.DOI:10.3389/fnhum.2021.628818.[10]JinR,PilozziA,HuangX.Currentcognitiontests,potentialvirtualrealityapplications,andseriousgamesincognitiveassessmentandnon-pharmacologicaltherapyforneurocognitivedisorders[J].JClinMed,2020,9(10):3287.DOI:10.3390/jcm9103287.[11]王南卜,马晓伟,王国辉,等.阿尔茨海默病多元康复干预中国专家共识(2025)[J].阿尔茨海默病及相关病杂志,2025,8(3):147-163,187.DOI:10.3969/j.issn.2096-5516.2025.03.001.WangNB,MaXW,WangGH,etal.ConsensusofChineseexpertsondiversifiedrehabilitationinterventionsforAlzheimer′sdisease(2025)[J].ChinaJournalofAlzheimer′sDiseaseandRelatedDisorders,2025,8(3):147-163,187.DOI:10.3969/j.issn.2096-5516.2025.03.001.[12]ThapaN,ParkHJ,YangJG,etal.Theeffectofavirtualreality-basedinterventionprogramoncognitioninolderadultswithmildcognitiveimpairment:arandomizedcontroltrial[J].JClinMed,2020,9(5):1283.DOI:10.3390/jcm9051283.[13]RivaG,SerinoS.Virtualrealityintheassessment,understandingandtreatmentofmentalhealthdisorders[J].JClinMed,2020,9(11):3434.DOI:10.3390/jcm9113434.[14]SmithSA.Virtualrealityinepisodicmemoryresearch:areview[J].PsychonBullRev,2019,26(4):1213-1237.DOI:10.3758/s13423-019-01605-w.[15]ClayF,HowettD,FitzgeraldJ,etal.UseofimmersivevirtualrealityintheassessmentandtreatmentofAlzheimer′sdisease:asystematicreview[J].JAlzheimersDis,2020,75(1):23-43.DOI:10.3233/jad-191218.[16]DavisR.ThefeasibilityofusingvirtualrealityandeyetrackinginresearchwitholderadultswithandwithoutAlzheimer′sdisease[J].FrontAgingNeurosci,2021,13:607219.DOI:10.3389/fnagi.2021.607219.[17]CorteVL,SperdutiM,AbichouK,etal.Episodicmemoryassessmentandremediationinnormalandpathologicalagingusingvirtualreality:aminireview[J].FrontPsychol,2019,10:173.DOI:10.3389/fpsyg.2019.00173.[18]WidmannCN,BeinhoffU,RiepeMW.EverydaymemorydeficitsinverymildAlzheimer′sdisease[J].NeurobiolAging,2012,33(2):297-303.DOI:10.1016/j.neurobiolaging.2010.03.012.[19]CorriveauLecavalierN,OuelletÉ,BenjaminB,etal.Useofimmersivevirtualrealitytoassessepisodicmemory:avalidationstudyinolderadults[J].NeuropsycholRehabil,2018,30(3):462-480.DOI:10.1080/09602011.2018.1477684.[20]OuelletÉ,BollerB,Corriveau-LecavalierN,etal.TheVirtualShop:anewimmersivevirtualrealityenvironmentandscenariofortheassessmentofeverydaymemory[J].JNeurosciMethods,2018,303:126-135.DOI:10.1016/j.jneumeth.2018.03.010.[21]NurdalV,WearnA,KnightM,etal.ProspectivememoryinprodromalAlzheimer′sdisease:realworldrelevanceandcorrelationswithcorticalthicknessandhippocampalsubfieldvolumes[J].NeuroImageClin,2020,26:102226.DOI:10.1016/j.nicl.2020.102226.[22]KalpouzosG,ErikssonJ,SjölieD,etal.Neurocognitivesystemsrelatedtoreal-worldprospectivememory[J].PLoSOne,2010,5(10):e13304.DOI:10.1371/journal.pone.0013304.[23]LecouveyG,MorandA,GonneaudJ,etal.AnimpairmentofprospectivememoryinmildAlzheimer′sdisease:arideinavirtualtown[J].FrontPsychol,2019,10:241.DOI:10.3389/fpsyg.2019.00241.[24]RoeJM,Vidal-PiñeiroD,SørensenØ,etal.BrainchangetrajectoriesinhealthyadultscorrelatewithAlzheimer′srelatedgeneticvariationandmemorydeclineacrosslife[J].NatCommun,2024,15(1):10651.DOI:10.1038/s41467-024-53548-z.[25]RuggieroG,IavaroneA,IachiniT.Allocentrictoegocentricspatialswitching:impairmentinaMCIandAlzheimer′sdiseasepatients?[J].CAR,2018,15(3):229-236.DOI:10.2174/1567205014666171030114821.[26]SerinoS,CipressoP,MorgantiF,etal.TheroleofegocentricandallocentricabilitiesinAlzheimer′sdisease:asystematicreview[J].AgeingResRev,2014,16:32-44.DOI:10.1016/j.arr.2014.04.004.[27]PlancherG,TirardA,GyselinckV,etal.UsingvirtualrealitytocharacterizeepisodicmemoryprofilesinamnesticmildcognitiveimpairmentandAlzheimer′sdisease:influenceofactiveandpassiveencoding[J].Neuropsychologia,2012,50(5):592-602.DOI:10.1016/j.neuropsychologia.2011.12.013.[28]SerinoS,MorgantiF,DiStefanoF,etal.DetectingearlyegocentricandallocentricimpairmentsdeficitsinAlzheimer′sdisease:anexperimentalstudywithvirtualreality[J].FrontAgingNeurosci,2015,7:88.DOI:10.3389/fnagi.2015.00088.[29]BianchiniF,DiVitaA,PalermoL,etal.AselectiveegocentrictopographicalworkingmemorydeficitintheearlystagesofAlzheimer′sdisease[J].AmJAlzheimersDisOtherDemen,2014,29(8):749-754.DOI:10.1177/1533317514536597.[30]MorgantiF,StefaniniS,RivaG.Fromallo-toegocentricspatialabilityinearlyAlzheimer′sdisease:astudywithvirtualrealityspatialtasks[J].CognNeurosci,2013,4(3-4):171-180.DOI:10.1080/17588928.2013.854762.[31]WenigerG,RuhlederM,LangeC,etal.Egocentricandallocentricmemoryasassessedbyvirtualrealityinindividualswithamnesticmildcognitiveimpairment[J].Neuropsychologia,2011,49(3):518-527.DOI:10.1016/j.neuropsychologia.2010.12.031.[32]MoussaviZ,KimuraK,LithgowB.EgocentricspatialorientationdifferencesbetweenAlzheimer′sdiseaseatearlystagesandmildcognitiveimpairment:adiagnosticaid[J].MedBiolEngComput,2022,60(2):501-509.DOI:10.1007/s11517-021-02478-9.[33]ParkJH.Canthevirtualreality-basedspatialmemorytestbetterdiscriminatemildcognitiveimpairmentthanneuropsychologicalassessment?[J].IntJEnvironResPublicHealth,2022,19(16):9950.DOI:10.3390/ijerph19169950.[34]FernandezMontenegroJM,ArgyriouV.CognitiveevaluationforthediagnosisofAlzheimer′sdiseasebasedonturingtestandvirtualenvironments[J].PhysiolBehav,2017,173:42-51.DOI:10.1016/j.physbeh.2017.01.034.[35]LeeJY,KhoS,YooHB,etal.Spatialmemoryimpairmentsinamnesticmildcognitiveimpairmentinavirtualradialarmmaze[J].NDT,2014,10:653-660.DOI:10.2147/ndt.s58185.[36]SilvaA,MartínezMC.SpatialmemorydeficitsinAlzheimer′sdiseaseandtheirconnectiontocognitivemaps′formationbyplacecellsandgridcells[J].FrontBehavNeurosci,2023,16:1082158.DOI:10.3389/fnbeh.2022.1082158.[37]CostaRQMD,PompeuJE,ViveiroLAP,etal.Spatialorientationtasksshowmoderatetohighaccuracyforthediagnosisofmildcognitiveimpairment:asystematicliteraturereview[J].ArqNeuropsiquiatr,2020,78(11):713-723.DOI:10.1590/0004-282x20200043.[38]RamanoëlS,DurtesteM,DelauxA,etal.Futuretrendsinbrainagingresearch:visuo-cognitivefunctionsatstakeduringmobilityandspatialnavigation[J].AgingBrain,2022,2:100034.DOI:10.1016/j.nbas.2022.100034.[39]TuenaC,MancusoV,Stramba-BadialeC,etal.Egocentricandallocentricspatialmemoryinmildcognitiveimpairmentwithreal-worldandvirtualnavigationtasks:asystematicreview[J].JAD,2021,79(1):95-116.DOI:10.3233/jad-201017.[40]CushmanLA,SteinK,DuffyCJ.DetectingnavigationaldeficitsincognitiveagingandAlzheimerdiseaseusingvirtualreality[J].Neurology,2008,71(12):888-895.DOI:10.1212/01.wnl.0000326262.67613.fe.[41]ZakzanisKK,QuintinG,GrahamSJ,etal.Ageanddementiarelateddifferencesinspatialnavigationwithinanimmersivevirtualenvironment[J].MedSciMonit,2009,15(4):CR140-CR150.[42]DosSantosMD,daSilvaJM,daCostaRQM,etal.Applicabilityofanimmersivevirtualrealitysystemforassessingroutelearninginolderadults[J].DementNeuropsychol,2022,16(2):220-227.DOI:10.1590/1980-5764-dn-2021-0006.[43]daCostaRQM,PompeuJE,MorettoE,etal.Twoimmersivevirtualrealitytasksfortheassessmentofspatialorientationinolderadultswithandwithoutcognitiveimpairment:concurrentvalidity,groupcomparison,andaccuracyresults[J].JIntNeuropsycholSoc,2021,28(5):460-472.DOI:10.1017/s1355617721000655.[44]SilvaJMD,SantosMDD,CostaRQMD,etal.Applicabilityofanimmersivevirtualrealitysystemtoassessegocentricorientationofolderadults[J].ArqNeuropsiquiatr,2023,81(1):19-26.DOI:10.1055/s[45]PuthusseryppadyV,MorrisseyS,SpiersH,etal.PredictingrealworldspatialdisorientationinAlzheimer′sdiseasepatientsusingvirtualrealitynavigationtests[J].SciRep,2022,12(1):13397.DOI:10.1038/s41598-022-17634-w.[46]TabertMH,AlbertSM,Borukhova-MilovL,etal.Functionaldeficitsinpatientswithmildcognitiveimpairment:predictionofAD[J].Neurology,2002,58(5):758-764.DOI:10.1212/wnl.58.5.758.[47]MarshallGA,FairbanksLA,TekinS,etal.NeuropathologiccorrelatesofactivitiesofdailylivinginAlzheimerdisease[J].AlzheimerDisAssocDisord,2006,20(1):56-59.DOI:10.1097/01.wad.0000201852.60330.16.[48]AtkinsAS,KhanA,UlshenD,etal.AssessmentofinstrumentalactivitiesofdailylivinginolderadultswithsubjectivecognitivedeclineusingtheVirtualRealityFunctionalCapacityAssessmentTool(VRFCAT)[J].JPrevAlzDis,2018,5(4):216-234.DOI:10.14283/jpad.2018.28.[49]TsaiCF,ChenCC,WuEH,etal.Amachine-learning-basedassessmentmethodforearly-stageneurocognitiveimpairmentbyanimmersivevirtualsupermarket[J].IEEETransNeuralSystRehabilEng,2021,29:2124-2132.DOI:10.1109/tnsre.2021.3118918.[50]PorffyLA,MehtaMA,PatchittJ,etal.Anovelvirtualrealityassessmentoffunctionalcognition:validationstudy[J].JMedInternetRes,2022,24(1):e27641.DOI:10.2196/27641.[51]MannanFA,PorffyLA,JoyceDW,etal.Automaticdetectionofcognitiveimpairmentwithvirtualreality[J].Sensors,2023,23(2):1026.DOI:10.3390/s23021026.[52]ZygourisS,GiakoumisD,VotisK,etal.Canavirtualrealitycognitivetrainingapplicationfulfilladualrole?Usingthevirtualsupermarketcognitivetrainingapplicationasascreeningtoolformildcognitiveimpairment[J].JAlzheimersDis,2015,44(4):1333-1347.DOI:10.3233/jad-141260.[53]EraslanBozH,LimoncuH,ZygourisS,etal.AnewtooltoassessamnesticmildcognitiveimpairmentinTurkisholderadults:virtualsupermarket(VSM)[J].NeuropsycholDevCognBAgingNeuropsycholCogn,2020,27(5):639-653.DOI:10.1080/13825585.2019.1663146.[54]ZygourisS,IliadouP,LazarouE,etal.Detectionofmildcognitiveimpairmentinanat-riskgroupofolderadults:cananovelself-administeredseriousgame-basedscreeningtestimprovediagnosticaccuracy?[J].JAlzheimersDis,2020,78(1):405-412.DOI:10.3233/jad-200880.[55]YanM,YinH,MengQ,etal.Avirtualsupermarketprogramforthescreeningofmildcognitiveimpairmentinolderadults:diagnosticaccuracystudy[J].JMIRSeriousGame,2021,9(4):e30919.DOI:10.2196/30919.[56]TarnanasI,SchleeW,TsolakiM,etal.Ecologicalvalidityofvirtualrealitydailylivingactivitiesscreeningforearlydementia:longitudinalstudy[J].JMIRSe