新生児黄疸はほぼ全例に起こり多くは生理的だが、見逃すと核黄疸（ビリルビン脳症）という不可逆な後遺症に至る。ピークは日齢3〜5で、早期退院により「最も危ない時期が自宅」にある。確定はTSB採血、簡便な経皮ビリルビン計(TcB)は高価で施設に偏在し、視診は主観的で肌色に左右される。産科・小児・NICUを回る医学生＝当事者。
スマホ写真（顔・強膜・体幹）からビリルビン値を「分類」でなく「定量」し、日齢に対する軌跡（ノモグラムの危険ゾーン）で重症化を先読みできる、と仮説。新規性は単写真の検出（既にF1≈0.80）でなく、色校正不要・肌色頑健・在宅縦断・進行予測・端末横断の再現性に置く。
照明・カメラ・肌色という強い交絡を補正し、色基準カードと日齢・経過を統合してビリルビンを定量するには、説明可能なマルチモーダル・ドメイン汎化AIが要る。人手の視診や単純な色指標では一貫した定量・予測ができない。
肌色によらず校正不要で測れるビリルビン推定と進行予測の妥当性＝学会・論文。出口はまず退院後の在宅黄疸モニタと受診勧奨の補助（確定はTSB採血、治療は小児科）、低資源地域での核黄疸予防スクリーニング、母子手帳アプリ連携。Hiroは周産期・小児を学ぶ医学生＝当事者。