誤嚥性肺炎は日本人の死因上位で、その多くは「むせない誤嚥（不顕性誤嚥）」から起きる。現状の客観評価は嚥下造影（VF＝被曝）・嚥下内視鏡（VE＝侵襲）で、専門医・施設に依存し、ベッドサイドや在宅での非侵襲スクリーニングは空白。頸部聴診は古くからあるが主観的で、不顕性誤嚥はそもそも聴き分けにくい。みんこく非依存・実習や高齢者医療で誤嚥に出会う医学生＝当事者性が効く独立テーマ。
頸部の嚥下音（音響）と喉頭挙上（運動）を同時記録し時系列AIを適用すれば、(1)1回の嚥下を口腔／咽頭／食道期に自動分解でき、(2)むせを伴わない誤嚥イベントの音響・運動シグネチャを検出でき、(3)とろみ・食形態ごとの嚥下機能を客観スコア化できる、と仮説。海外で嚥下「検出」自体は示されたが、不顕性誤嚥の同定＋日本の嚥下調整食（とろみ）文脈＋解釈可能な時相分解は未確立。
不顕性誤嚥の手がかりは微弱で時相が複雑、人の聴覚では判別に限界がある。音響＋運動の多変量時系列から、人に聞こえない誤嚥シグネチャと嚥下の時相構造を取り出すにはAIが必須。
嚥下時相↔誤嚥リスクの対応＋日本の食形態別ベンチマーク＝学会発表・論文。加えて在宅・施設・急性期での非侵襲スクリーニングや、嚥下・誤嚥性肺炎の教育の土台。Hiroは実習で嚥下障害・誤嚥性肺炎に出会う医学生＝当事者。