大腸がんは予防可能だが、内視鏡のポリープ見逃し（miss rate 約2割）と質的診断のばらつきが成績を左右する。検出補助（CADe）は実用化が進む一方、「なぜ見逃すか」「光学診断はどこまで信頼でき、施設をまたいで再現するか」は未解明。リアルタイム動画から大腸病変の検出・診断・見逃し機序を一体で構造化できるか——が問い。
大腸内視鏡動画に 時空間の物体検出＋自己教師あり表現学習＋確率較正（uncertainty） を組み合わせれば、検出だけでなくNBI／拡大像からの光学診断（JNET）を較正された確率で出し、見逃しやすい所見を要因分解でき、施設横断でも再現する、と仮説する。本邦の内視鏡データで「検出・診断・見逃し機序・外部妥当性」を一体評価した公開研究は乏しく、新規性がある。
1検査＝数万フレームの動画は人手で総覧できない。微小・平坦病変や死角の見逃しは時空間モデルでしか拾えず、光学診断はNBIの微細血管・表面構造を表現学習して初めて定量化できる。「見逃しの機序」も大量の失敗例の自動分析が要る＝AIでしか到達できない粒度と規模。
検出・光学診断・見逃し機序の構造マップ＝学会発表・論文に加え、内視鏡支援ソフトの質評価やレジデント教育（訓練・フィードバック）へ実装。較正済みの光学診断は「切除して捨てる／置いてくる」戦略の安全性評価に直結する。Hiro自身が内視鏡を学ぶ医学生＝当事者で、現場知とデータ設計の両面で優位。