顔面神経麻痺（ベル麻痺・ハント症候群・術後）はありふれた疾患だが、重症度評価（House-Brackmann・柳原40点法・Sunnybrook）は評価者間でばらつき粗く主観的。回復に数週〜数か月を要し、一部で病的共同運動（synkinesis：口を動かすと目が閉じる）など後遺症が残るが、誰がいつ後遺症化するかの早期予測は難しく、対面評価が要る。動画から客観的に、後遺症化を発症早期に見分けられるか、が問い。Hiroは神経内科・耳鼻科・救急でベル麻痺を当事者として診る立場。
静止画でなく動画の運動ダイナミクス（立ち上がり速度・最大変位・左右の時間ずれ・連合運動の動的検出）を領域別に定量し縦断で追えば、HB／柳原を客観化でき、発症1〜2週の運動シグネチャから数か月後のsynkinesis発症・最終回復を予測できると仮説する。顔ランドマークの自動採点（Emotrics等）は先行するが、動画ダイナミクス＋早期からの縦断予測＋スマホ在宅較正は新規。
顔運動は多数のランドマークの高次元時系列で、左右差や連合運動は微細で人手では定量困難。密な顔メッシュ追跡＋時系列モデルでないと、領域別の可動量と非対称を再現性高く測り回復軌跡を予測できない。主観スケールでは「動的な連合運動」を捉えられず、縦断の微小変化の積分はAIの必然。
「早期の運動パターン→後遺症化リスク→予防的リハ・ボツリヌス治療の早期導入」という較正トリアージで、後遺症の重さを下げる。診断・治療は専門医に委ね、本企画は顔運動の構造化と予測に限定。在宅スマホ撮影で頻回モニタリングし、将来は脳卒中の顔面麻痺や他の表情運動障害へ横展開。Hiroは医学生×エンジニアで臨床と画像処理の両面が効く。