本发明涉及医疗领域，公开了一种认知和行为障碍的预警方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取被测对象的基本信息，输入至图神经网络中，得到第一预测概率H1；接收被测对象的监测手环上传的生物信号输入至XGboost模型，得到第二预测概率H2；接收监测手环上传的日常监测数据输入至RNN模型，得到第三预测概率H3；基于预设的加权算法对H1、H2和H3进行加权计算，得到被测对象的患病概率H4；若H4高于预设概率阈值，则生成预警信号，并发送至预设端口。本方法针对目前存在无法实时监测患者病症和病情发展的技术问题，为了提前发现病症，并能在日常中实时监控患者的具体生理情况，提高了诊断效率，并能实现不间断的监护措施。