ROPは早産児の失明原因の代表。重症度判定の鍵 plus disease（後極血管の拡張・蛇行） は専門医間でも一致率が低く、plus／pre-plus／正常の二値で判断されてきた。だが血管所見は本来連続。ROPの血管病態は連続量としてどう構造化でき、誰が治療要ROPへ進むのか——が問い。
i-ROP-DL等の先行で二値plus検出は高精度（AUROC≈0.96）。未解明は①連続的重症度スコアの較正②撮影機器（据置RetCam↔携帯型広角眼底）をまたぐ再現性（画像ハーモナイゼーション）③逐次検査からの進行予測（治療要Type1へ進むか）。日本のNICUコホートで較正した連続重症度×端末横断×進行予測の三点が新規。"世界初"は名乗らず、貢献をこの三点に絞る。
血管の蛇行・拡張は人手で定量できず、撮影条件のばらつきも大きい。血管セグメンテーション＋蛇行/拡張の定量＋系列モデルで「連続重症度の時間発展」を学習する＝AIでしか到達できない粒度。目視グレードでは進行は読めない。
連続重症度＋進行予測で、早産児にストレスの大きい眼底検査の回数・タイミングを最適化し、専門医の往診が届かないNICUを遠隔・AI読影で支える。学会・論文＋遠隔ROPスクリーニングへの実装。確定診断・治療（光凝固・抗VEGF）は眼科専門医、本企画は重症度の構造化と進行予測の支援に限定。Hiroは医学生＝新生児・小児医療のドメインに近い当事者。