子宮頸がんはHPV検査・細胞診・ワクチンで「ほぼ防げる」がん。だが日本は検診受診率が4割台と低く、HPVワクチンも積極勧奨の中断で接種率が低迷した世代がいる。確定診断はコルポスコピー下の狙い生検だが、酢酸加工像の読影は術者の経験に依存しブレる。HPVワクチン世代＝Hiro自身の同世代の問題で、産婦人科実習でも向き合う当事者性が効く。AIで検診の質と公平を底上げできるか。
コルポ画像の病変・移行帯セグメンテーションに、細胞診クラスとHPVジェノタイプ（16/18ほか）を統合すれば、単一モダリティのCIN判定でなく、較正されたCIN2+リスクと「どこを生検すべきか」を、施設・集団・人種をまたいで安定に出せる、と仮説。マルチモダリティ統合＋生検部位ガイド＋汎化を一体化する点が新規。
酢酸反応の微妙な白色化・血管パターン・モザイクは人手で再現性高く定量できない。画像セグメンテーション＋細胞診・HPVの構造化情報を統合する多モーダルモデルでしか、観察者間のばらつきを越えた較正リスクと部位指定は出せない＝AIでしか届かない粒度。
較正されたCIN2+リスクと生検部位ガイド＝学会・論文。出口はまずコルポ読影支援（標準化・見逃し低減・不要生検の抑制）、将来は受診率の低い地域・遠隔や自己採取HPV併用のトリアージ。確定は病理、治療は専門医で本企画は読影・トリアージ支援に限定。Hiroはワクチン世代＝当事者で、女性の検診アクセス格差という社会課題に直結。