Según el desempeño de celebridades con demencia y resumiendo los programas tradicionales de detección clínica de la demencia, como el MMSE, el LOTCA y la escala de demencia de Hasegawa, se diseñaron sistemáticamente seis dimensiones de detección que incluyen atención, memoria, capacidad de cálculo, capacidad de orientación, capacidad lingüística y capacidad operativa integral. A través de la puntuación de cada factor en las seis dimensiones, la función cerebral del usuario puede ejercitarse en el juego y en la detección inicial automática e inteligente. Según los resultados de la detección inteligente de las seis dimensiones, el sistema analiza y diseña de forma inteligente el programa de entrenamiento correspondiente. Insistir en 20 minutos de ejercicio diario puede promover la activación de las células nerviosas en la corteza cerebral correspondiente, ralentizar la degeneración de la función cerebral y las lesiones, prevenir la aparición de la demencia y retrasar el desarrollo de la enfermedad en personas con deterioro cognitivo precoz.

Centro especial de monitoreo y gestión dinámica, utilizado para almacenar y consultar los resultados de los exámenes y entrenamientos del usuario. Los familiares o entrenadores pueden ver en el centro qué habilidades han mejorado y cuáles necesitan reforzarse aún más.

Se utilizó un nuevo algoritmo de optimización de enjambre de partículas adaptativo orientado a objetos (algoritmo OOAPSO) y una estrategia de ajuste de parámetros adaptativa basada en el algoritmo de enjambre de peces artificiales para entrenar el programa del sistema. En el módulo de entrenamiento, cada submódulo tiene su punto de entrenamiento principal y también considera diferentes factores dimensionales. Por ejemplo, en el módulo de espacio de orientación, el entrenamiento se centra principalmente en los factores dimensionales de orientación, pero los elementos de entrenamiento también incluirán la operación de puntuación de atención, memoria y otros factores dimensionales. Por lo tanto, la información de puntuación del usuario en los seis factores dimensionales se actualizará en cada sesión de entrenamiento, y la siguiente sesión de entrenamiento del usuario se analizará de forma inteligente para determinar qué factor dimensional debe priorizar el usuario y así formar un programa de entrenamiento de prioridad inteligente.

Según la experiencia de entrenamiento de personas mayores que utilizan la cama, para que mantengan el interés a largo plazo y eviten la fatiga causada por estar sentadas frente a la computadora durante mucho tiempo, cada tarea de entrenamiento se controla en 20 minutos. A partir del informe de retroalimentación, el sistema puede aprender el volumen de entrenamiento del usuario en 20 minutos y así elaborar su plan de entrenamiento.