変形性膝関節症は超高齢社会で患者数が最大級の運動器疾患で、要介護・ロコモの主要因。重症度評価のKellgren-Lawrence（KL）グレード（0〜4）は読影者間のばらつきが大きく、しかも「画像の重症度」と「痛み・機能」がしばしば食い違う（KL4でも無痛、KL2でも強い痛み）。膝X線は医学生Hiroが実習で読影を学ぶ当事者領域で可視化しやすい。画像から客観化し、誰が速く進むか・なぜ画像と痛みがずれるかを解けるか、が問い。
KLの自動分類でなく、関節裂隙幅・骨棘・下肢アライメントを定量し縦断で追えば、(1)KLの読影者間ばらつきを較正でき、(2)裂隙狭小化の速度と転換点から急速進行者を初診時に層別でき、(3)構造-症状の乖離を定量し「画像と痛みのずれ」を解明できると仮説。KL自動採点でなく、乖離の解明＋進行速度の早期層別＋日本人較正を束ねる点が新規。
KLは主観的な順序尺度で、関節裂隙のサブmm変化や骨棘の微小進展は人手では再現性高く測れない。画像定量＋縦断モデル＋説明性でしか、進行の速度と「構造-症状の乖離」を客観化できない。主観グレードでは「いつ・どれだけ速く進むか」を捉えられず、縦断の微小変化の積分はAIの必然。
KL客観化＋急速進行の初診時層別＋構造-症状の乖離マップ＝学会・論文。出口は健診・整形外来での「進行しやすい膝」の早期拾い上げと、運動療法・減量・手術タイミングの意思決定支援（確定診断・術式は整形医）。将来は股関節・手指OAへ横展開。Hiroは膝X線を学ぶ医学生×エンジニアで臨床と画像処理の両面が効く。