緑内障は日本の中途失明原因の第1位で、失われた視野は戻らない。眼圧を下げる治療はあるが、「誰が急速に進行するか」を早期に見分けるのが難しい。視野検査はばらつきが大きく1回では進行が判断できず、OCTの神経線維層は構造を測るが機能（視野）としばしば食い違う。構造と機能の時系列を統合して急速進行を早期に捉えられるか。緑内障は健診の眼圧・眼底で拾われ、医学生Hiroも学び自身も検査を受ける当事者領域で、可視化しやすい。
単発の視野やOCT単独でなく、神経線維層・神経節細胞層の厚みと菲薄化速度（構造）、視野MD/PSDのslope（機能）、そして両者の不一致を時系列で統合すれば、急速進行者を早期に層別し確率を較正できる、と仮説。新規性は「進行の有無」でなく「進行の速度と転換点」を構造機能統合で捉え、装置・施設をまたいで較正する点。
視野はノイズが大きく1回では進行が見えず、OCTは菲薄化が進むとフロア効果で頭打ちになる。早期はOCT・進行期は視野が効くという時相のずれ、両者の非線形な時系列統合、構造機能の食い違いの検出は人手・単一指標では難しい。時系列＋マルチモーダルの機械学習でこそ早期の層別と較正ができる。
構造機能統合による急速進行の早期層別と較正＝学会・論文。出口はまず外来での検査間隔の最適化や治療強化の優先度づけ（トリアージ支援）。点眼・手術など治療の最終判断は眼科医が担い本企画は層別の支援に限定。Hiroは緑内障を学ぶ当事者の医学生で、失明予防の社会的意義は大きい。