日本は透析患者が約34万人で人口あたり世界最多級、医療費負担も大きい。だが診療のCKD重症度ヒートマップ（eGFR×尿蛋白）は"今このステージ"という静的スナップショットで、個人が「いつ・どの速さで悪化し、いつ腎代替療法が要るか」は読めない。進行は一様な直線でなく、長く安定→ある時期から急落する人がいる——誰が・いつかが分からないまま透析準備が後手に回る。
不等間隔・欠測の多いeGFR・尿蛋白・血圧・HbA1c・処方・併存症の時系列から、①進行の「軌跡の型」（潜在クラス）を教師なしで発見、②死亡を競合リスクに入れた較正済みの腎不全到達確率・時期を個別推定、③急落の数か月前の予兆を特定する。既存のKFRE(Tangri式)は時点リスクの点推定で、軌跡の型・急落タイミング・動かせる因子の寄与は扱わない。そこが萌芽の余地。
縦断×多変量×競合リスク（死亡）×潜在クラスタリングは単一の線形式や人手では扱えない。時系列表現学習＋生存解析＋反実仮想推論を束ねてはじめて、「型・タイミング・可変因子」を一体で出せる＝AIの必然。
「軌跡の型＋急落予兆＋可変因子（血圧・尿蛋白・SGLT2阻害薬・腎毒性薬）」を返す研究用ダッシュボード→腎臓内科紹介・透析準備のタイミング較正、日本の透析医療をめぐる議論にエビデンス。Hiro＝医学生で病態・診療フローの当事者性が効く。まずは研究→診療支援の前段まで。