小腸は内視鏡が最も届きにくい消化管の"最後のフロンティア"。原因不明消化管出血（OGIB）・クローン病・小腸腫瘍などをカプセル内視鏡が担うが、1回の検査で約5万枚の画像が出て、医師が30〜60分かけて読影し、病変はしばしば数フレームにしか映らない＝見落としと読影負担が構造的課題。Hiroは消化器実習でカプセル読影の負担を当事者として体感する立場（消化管内視鏡AIは大腸・胃と地続きで、小腸が空白）。
検出と読影時間短縮は既にメタ解析で確立（読影〜35%減・per-lesion感度向上）＝新規性をそこに置かない。本研究は①見落とし率に保証下限を置くトリアージ（conformal予測で"安全に読まないフレーム"を切る）②装置・施設・日本人コホートをまたぐ汎化③出血源の局在・通過相マッピングでDAE（バルーン内視鏡）の経口/経肛門アプローチ決定を支える④連続フレームのダイナミクスで微弱病変を拾う、が未踏。
5万枚/検査・病変1〜2フレームは人手では非効率かつ見落とす。時系列・自己教師・conformalによる保証付き選別が必然。単フレーム分類では微弱な活動性出血や微小病変のダイナミクスを捉えられない。
見落とし率に保証を付けた読影トリアージのプロトタイプ＋出血源局在の意思決定支援＝学会・論文・公開データセット。出口は読影支援ツール（確定診断・治療は消化器内視鏡医、SaMD規制対象）。将来は大腸カプセルや他の長時間内視鏡映像へ横展開。Hiroは消化器を学ぶ医学生×エンジニアで、臨床の文脈と時系列画像処理の両面が効く。