爪郭毛細血管顕微鏡（NVC）は全身性強皮症（SSc）の早期診断の鍵で、巨大毛細血管・微小出血・密度低下・脱落の「強皮症パターン」が診断と病期分類に使われる。だが画像判読が難しく検者間でばらつくため外来で十分使われていない。レイノー現象はありふれた症状で多くは一次性だが、一部は膠原病へ移行する。爪郭の微小血管像から、誰が撮っても同じ評価で移行する人を先回りで見分けられるか、が問い。
横断的なパターン分類（正常/Early/Active/Late）にとどまらず、毛細血管レベルで形態を定量し縦断で追えば、レイノーから膠原病への「移行」を先回りで予測でき、移行に先行する微小血管シグネチャを記述できる、と仮説する。NVC＋深層学習の先行（SCLEROCAP・ResNeXt系・2025年の病期分類）はあるが、移行の縦断予測＋日本人コホート＋安価なダーモスコープ撮影での較正は新規。
爪郭画像は1視野に多数の毛細血管が重なり、巨大化・出血・脱落の評価は主観的で読影者間一致が低い。各毛細血管を検出して形態計測する深層モデルでないと、密度・口径・出血を再現性高く定量できない。移行予測には縦断の微小な変化の積分が要り、人手では追えない＝AIの必然。
「爪郭パターンの悪化→膠原病への移行リスク上昇→専門外来へ」という較正済みトリアージで、SScなどの早期診断・早期介入につなぐ。確定診断・治療はリウマチ専門医に委ね、本企画は微小血管像の構造化と移行予測に限定。レイノー外来・健診・皮膚科のダーモスコープに橋渡しし、将来は他の膠原病や微小循環障害へ横展開。Hiroは医学生×エンジニアで臨床と画像処理の両面が効く。