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Con el aumento de la población anciana, la enfermedad de Alzheimer (EA), como la causa más común de demencia entre los ancianos, está afectando a un número cada vez mayor de personas mayores. Es crucial que un paciente reciba un diagnóstico preciso y oportuno de la EA. El diagnóstico actual se basa en la experiencia de los médicos y en pruebas clínicas, que, desafortunadamente, pueden no realizarse hasta que se desarrollen síntomas notables de EA. En este trabajo, presentamos nuestra nueva solución denominada TICC y CNN con conciencia temporal (TATC), para predecir la EA a partir de datos de actigrafía. TATC es un método de clasificación de series temporales multivariantes que utiliza un enfoque de aprendizaje profundo basado en la atención neuronal. No solo realiza predicciones precisas del riesgo de EA, sino que también genera interpretaciones significativas del patrón de comportamiento diario de los sujetos. TATC proporciona una solución automática y de bajo costo para monitorear continuamente el cambio de actividad física de los sujetos en el entorno de vida diaria. Creemos que la implementación futura de TATC puede beneficiar tanto a los médicos como a los pacientes en la detección temprana del riesgo potencial de EA.