近視は東アジアで急増する国民的課題。強度近視・病的近視は黄斑症・網膜剥離・緑内障など不可逆な視覚障害の主要因で、鍵は屈折度そのものより眼軸長の過伸長。発症・進行は学童期に大半が決まる。近視は医学生世代に極めて多い当事者領域。
眼軸長・屈折の縦断＋環境（屋外時間・近業）×（可能なら）遺伝に時系列AIを当てれば、(1)個々の進行軌跡を不確実性つきで予測でき、(2)病的近視に至るハイリスク児を早期に層別化でき、(3)誰にどの介入（低濃度アトロピン／オルソK／屋外時間）が効くか＝介入応答を推定できる、と仮説。新規性は集団予測の精度（既に高い）でなく、個別化軌跡・介入応答・病的近視リスクの説明に置く。
不規則・欠測の多い縦断バイオメトリ、環境×遺伝の非線形相互作用、介入の異質な効果は人手で読めない。時間認識のある機械学習・因果推論でしか軌跡と反実仮想（もし介入したら）を扱えない。
個別化された進行軌跡と介入応答の妥当性＝学会・論文。出口はまず学校保健・小児眼科での進行予測／受診勧奨の補助（確定診断・処方は眼科医）、将来は介入の個別最適化。Hiroは近視当事者かつ公衆衛生に効く医学生＝当事者。