本发明公开了一种基于孟德尔随机化的多因素大规模数据整合分析方法，首先收集数据，在MRCIEUOpenGWAS数据库中分别筛选出暴露变量及结局变量的GWAS数据集，其次在暴露变量的GWAS数据集中分别筛选出对应的SNPs作为工具变量用于MR研究，最后使用随机效应的逆方差加权模型作为分析方法挖掘AD潜在的风险因素。本发明通过MR模型可实现有效、快速、准确地挖掘新型AD潜在风险因素，并且可以得到相关风险因素与不同亚型AD之间的因果关联，该结果可以应用于临床生物标志物检查，为全世界生命科学家及临床专家提供AD研究的新思路，同时通过本发明得到的阿尔茨海默病风险因素筛查模型可以在其他疾病中应用推广。