早産児では無呼吸・徐脈・低酸素（AOP）が日常的に起き、反復する低酸素・脳灌流の低下は神経発達予後の悪化と関連する。だが現場はイベントが起きてからアラームで対応するのが基本で、いつ・なぜ起きるかは未解明。背景には自律神経・呼吸制御の未熟さがある。新生児・周産期は医学生が実習で必ず触れ、低出生体重児の多い日本で当事者性が高い領域。生体信号から重症イベントを先回りでき、成熟の軌跡を描けるか。
NICUの多変量生体信号（心拍・SpO₂・呼吸インピーダンス）に自己教師あり時系列モデルを当て、修正週数で変わる成熟を踏まえれば、心拍のみの単一指標を超えて無呼吸・徐脈・低酸素イベントを数十〜120秒前に先行検知でき、同じ表現で自律神経・呼吸制御の成熟軌道を定量できる、と仮説。「イベント予測」と「成熟の解明」「神経発達予後の層別」を一体化する点が新規。
連続多チャネルの心拍変動・呼吸周期・脱飽和の動態と、その個体ごとの成熟は人手では追えず、単一閾値アラームは事後的で誤報も多い。多変量時系列の表現学習でしか、イベントの先行パターンと成熟軌道、両者の関係は出せない＝AIでしか届かない粒度。
イベントの先行検知と成熟軌道の定量＝学会・論文。出口はまずNICUの早期警告（先回りの看護・観察支援）と修正週数に応じた成熟モニタリング、抜管・カフェイン減量などの判断材料。最終判断は新生児科医が担い本企画は支援に限定。Hiroは周産期・小児を学ぶ医学生＝当事者で、低出生体重児の多い日本で意義が大きい。