胸やけ・呑酸の精査で行う24時間pH-インピーダンス検査は、いまも酸曝露時間(AET)・逆流回数・症状関連指標(SAP/SI)という数個の要約値に切り詰められる。逆流イベントの拾い上げと分類（酸/弱酸/ガス・近位到達度）は判読者の手作業で、施設・読み手で割れる。PPI抵抗性の胸やけの相当数は酸でなく逆流過敏・機能性胸やけで、追加のPPIや手術が効かない。なぜ24時間の波形が捨てられるのか。
pHと多チャンネルインピーダンスの時空間フィールドを表現学習すれば、①逆流イベントの自動検出・分類 ②食道クリアランス動態（PSPW・MNBIを連続量で）③症状-逆流の確率的連関（反実仮想タイミング）④治療フェノタイプ（酸逆流/逆流過敏/機能性）を、要約値より高い再現性で抽出できる。Lyon Consensus 2.0の離散カットオフを連続量・確率へ拡張する点に新規性。日本語・国内データでの実証は前例が乏しい。
24時間×多チャンネル（pH＋複数インピーダンス）の波形は人手で全数構造化できない。逆流は遠位→近位へ伝播する時空間イベントで、時系列・グラフ表現でしか捉えられない。SAP/SIは閾値の点推定で不確実性を捨てる——AIなら症状連関を確率分布として推定できる＝AIでしか届かない粒度。
再現性の高い逆流フェノタイプ分類＝学会・論文に加え、検査レポートの自動下書き・PPI上乗せ／逆流防止術の適応較正に直結。PPI乱用と不要手術を減らす出口。Hiroは胸やけ/PPIという最頻出の臨床文脈を医学生＝当事者として持つ。