カプノグラフィ（呼気終末CO₂）は手術室・救急・鎮静・ICU・BLS/ACLSで標準モニタ。だが現場は数値（EtCO₂）だけを見て、波形の「形」はほぼ捨てている。立ち上がり勾配・プラトー・α/β角・気道閉塞のシャークフィン・心原性振動・再呼吸といった形態は、換気・気道閉塞・死腔・自己心拍再開（ROSC）を語るのに、定量化も研究も乏しい。波形に埋もれた情報を解読できるか——が問い。
capnogramの形態は「換気・気道・灌流」の状態を符号化しており、1呼吸ごとの形態特徴をAIで抽出すれば、気道閉塞・鎮静時の低換気・CPRの質とROSC兆候を機種をまたいで較正しフェノタイプ化できる、と仮説する。新規性は単発の「breath/no breath」二値検出を超え、全波形を生理に接地した連続バイオマーカー（morphome）にする点。
1呼吸ごとの微細な形態は人手で定量できない。波形セグメントのCNN／時系列モデルで潜在形態を学習し、生理（気流制限・死腔・心拍出）に接地する＝AIでしか届かない粒度と機種横断性。閾値ベースの数値監視では「形の崩れ」も「偽アラーム」も捌けない。
較正済みの「波形フェノタイプ＋気道/換気アラート」の判断支援（麻酔・救急・鎮静・BLS教育）と公開コード。出口は気道トラブル・低換気の早期覚知。診断・処置は医療者が担いSaMD規制対象。Hiro自身が医学生＝鎮静・救急の当事者として、アノテーションとドメイン両面で優位。