对于数据驱动开发的需求，多时候需要一个方法论来指引。数据仓库的构建其实是挺复杂的，是在面对阿尔茨海默氏病这种高复杂度的医学数据时。论文中提到的深度学习方法，能自动识别 MRI 数据中的阿尔茨海默氏病，对数据的依赖也挺大。迁移路径的设计细致，但多方法缺乏对重复操作的支持，导致在实际应用中不太管用。其实，多方法在不同规模和复杂度的系统中都需要调适，固定的方法流程往往不太适应真实世界中的复杂情况。所以，不同的开发阶段需要不同的策略去应对。

最有用的一点是，这篇研究对于如何结合深度学习和MRI 数据来识别阿尔茨海默氏病了有价值的思路，实际开发中也可以借鉴这些技术来提升模型的精准度。尤其是当你面对大规模数据仓库时，方法的适配性显得重要。

如果你也在做类似的项目，学习这篇论文里关于数据仓库构建和深度学习的部分，绝对对你有。