対光反射（PLR）は神経診察・救急の基本だが、現状はペンライトで主観的に「+/−」を判定するに留まる。定量瞳孔計は高価で普及せず、瞳孔動態（潜時・収縮速度・収縮率・再散大）に映る脳幹・自律神経の状態を取りこぼす。さらにPLRは環境光に強く交絡し、日本人に多い濃褐色の虹彩では瞳孔境界のコントラストが低く計測が難しい。スマホ動画から再現性ある定量ができるか、が問い。
単一スコアではなく、PLR波形の「時系列ダイナミクス」をAIで学習し環境光を補正すれば、ペンライトより鋭敏に・スマホで神経学的悪化や自律神経障害を検出・層別でき、瞳孔反応のサブタイプを記述できる、と仮説する。スマホ瞳孔計＋ML（PuReスコア・脳震盪/TBI検出等）の先行はあるが、動態サブフェノタイプ＋日本人の濃い虹彩での較正＋端末横断は新規。
環境光と神経因子の寄与を分離するには光補正が要り、濃褐色虹彩は瞳孔境界が低コントラストで、深層セグメンテーション（UNet/Mask R-CNN系）でないと瞳孔径の時系列を頑健に抽出できない。単純な閾値処理では破綻し、ペンライトの主観評価では動態は測れない＝AIの必然。
「対光反射の鈍化・左右非対称→受診/精査」という較正済みのベッドサイド・病院前トリアージで、頭蓋内圧上昇・脳幹障害・脳震盪を先回りで拾う。確定診断・治療は神経内科／脳神経外科に委ね、本企画は瞳孔動態の構造化と定量に限定。救急・ICU・脳卒中・外傷へ橋渡しし、将来は鎮静深度・自律神経モニタへ。Hiroは医学生×エンジニアで神経診察と画像処理の両面が効く。