全身麻酔の「深さ」は今も代理指標（自律神経反応や専有の深度指数）に依存し、適正深度の維持は経験頼み。麻酔が深すぎて脳波が平坦化するバーストサプレッションは、特に高齢者で術後せん妄・術後認知機能障害(POCD)と関連すると報告される。高齢手術患者の増加でせん妄は大きな周術期課題。麻酔科は医学生の必修ローテで全身麻酔は誰もが受けうる当事者領域。術中脳波からせん妄リスクをAIで読めるか。
術中の生脳波（スペクトログラム）に時系列深層学習を当て、年齢で変わる脳波の個人差を踏まえれば、専有の深度指数やバーストサプレッション比という単一指標を超えて、麻酔深度の表現型と術後せん妄リスクを較正して予測でき、過剰抑制をリアルタイムに警告できる、と仮説。「生脳波→深度表現型→術後アウトカムの較正」を一体化する点が新規。
連続する多チャネル脳波の周波数構造やバースト／抑制の動態は人手で定量しきれず、専有の単一指数は中身が不透明で年齢差も織り込めない。スペクトログラム＋時系列モデルでしか、深度の表現型とせん妄の関係、過剰抑制のリアルタイム検出は出せない＝AIでしか届かない粒度。
深度表現型とせん妄リスクの較正＝学会・論文。出口はまず術中の過剰抑制アラート（浅すぎ／深すぎの是正支援）と高齢ハイリスク者の周術期ケア層別化。最終判断は麻酔科医が担い本企画は支援に限定。高齢手術の増加で社会的意義が大きく、Hiroは麻酔・周術期を学ぶ医学生＝当事者。