本发明提出一种阿尔兹海默症评估方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取目标对象的多模态病情描述数据；基于多模态注意力机制，获取多模态病情描述数据中任意两个方面的病情观测数据之间的融合特征，并将所有融合特征进行拼接，得到多模态特征；将多模态特征输入到神经网络评估模型中，评估出目标对象是否处于阿尔兹海默症早期发病高风险阶段。本发明实施例通过提取目标对象不同方面的病情观测数据，通过多模态注意力机制来获取不同方面的病情观测数据之间的内部联系，提高该评估方法的准确度，并通过判别是否处于阿尔兹海默症早期发病高风险阶段，能提前对阿尔兹海默症高概率发病进行预警，无需人工筛查，降低人工成本，提高筛查效率。