前立腺がんは日本人男性で最も多いがん。診断はPSA→MRI→生検の流れに変わったが、判定に使うPI-RADS（1–5の5段階）は医師間一致が低く（しばしば一致率<50%）、無害ながんまで拾う過剰診断が本質的課題。T2・拡散強調・ADCの多系列／3Dを人が頭の中で統合するのは難しい。Hiroは泌尿器・放射線実習でPI-RADS判定のばらつきを当事者として見る立場（企画群は女性・周産期画像に偏り、男性・泌尿器・mpMRIという新モダリティが空白。甲状腺TI-RADSや子宮頸部と同じ"較正リスクで生検を減らす"系譜）。
臨床的に重要ながん（csPCa）の検出はPI-CAIでAIが62人の放射線科医を上回るほど成熟＝新規性をそこに置かない。萌芽の核は①較正済みのcsPCa確率＋不確実性で「生検を安全に省く／待つ」意思決定に効くか②機種・ベンダー・磁場強度・施設・日本人コホートを越える汎化（実装の最大の壁）③ISUP/Gleason組織グレードと能動監視の長期転帰への前向き接地④PI-RADS 3の"灰色域"を減らす生検ターゲティング、が未踏。
多系列・3DのmpMRIを人が統合するのは限界で、系列横断の表現学習＋conformalな不確実性が必然。単純な検出マスクでは過剰診断の抑制も施設差の補正もできない。
較正済み・施設横断のcsPCaリスク評価プロトタイプ＝学会・論文・公開データセット。出口は生検要否のトリアージ支援（確定診断・治療は泌尿器/放射線科医、SaMD規制対象）。腎・膀胱など他の泌尿器画像へ横展開。Hiroは泌尿器を学ぶ医学生×エンジニアで、臨床の文脈とマルチモーダル画像処理の両面が効く。