がん・呼吸器疾患・感染・代謝異常は、呼気中の揮発性有機化合物(VOC)パターンを変えることが知られる。だが「電子鼻／breathomics」研究は単施設・小規模・外部検証不足で、装置差・食事・喫煙などの交絡に弱く、臨床実装はごく一部にとどまる。呼気は採血より非侵襲で、スクリーニングは医学生が実習で必ず触れる当事者領域。
標準化した呼気採取＋（電子鼻のセンサー応答／GC-MSフィンガープリント）に説明可能AIを当てれば、(1)疾患群を非侵襲で層別化でき、(2)どのVOC／センサーが効いたか根拠を示せ、(3)装置・食事・喫煙などの交絡を補正して外部施設で再現できる、と仮説。新規性は精度自慢ではなく標準化・説明可能性・多施設外部検証・交絡補正に置く。
数百次元のVOC・センサー応答の微小で非線形なパターンの集積は人手では読めず、機械学習でしか定量・標準化できない。交絡補正やドメイン適応も学習ベースが要る。
層別化のAUC↔外部施設での再現性＋VOC根拠の妥当性＝学会発表・論文。出口はまず非侵襲スクリーニングの補助（確定診断は既存検査）、将来は健診・在宅の一次ふるい分け。Hiroはスクリーニングを実習で学ぶ医学生＝当事者。