JP2010172559A - 医療診断支援システム及び医療診断支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに患者の症状に合った正確な治療法を提示するとともに治療法決定までに要する時間を短縮することができる医療診断支援システムを提供する。
【解決手段】データベースと、データベースにアクセス可能な端末装置を有し、データベースは、過去に治療した患者の疾患の特徴を示す数値データ及び治療法の情報を含む患者データを疾患別に格納する記憶部を備え、端末装置は、治療対象となる患者情報を入力する入力部と、治療対象となる患者の疾患部の画像を基に疾患の特徴を表す画像特徴量を算出する算出部と、算出した画像特徴量の数値データを基に記憶部に格納された患者データを検索し、治療対象と同じ疾患に関して類似度の高い患者データを抽出する検索部と、検索部で抽出した患者データを基に疾患別に治療法の類似ケースを表示する表示部と、を具備する。
【選択図】図１

Description

本発明は、医療診断において過去の患者の治療例から類似ケースを検索して表示することにより、新たな患者の治療法を決定する際の一助とするものであり、類似ケースの検索に画像情報を用いた医療診断支援システム及び医療診断支援装置に関する。

従来、医療機関において患者の治療を行う場合、１つの疾患に対する治療法は複数ある。例えば肺がんは、扁平上皮癌、腺癌、小細胞癌、腺扁平上皮癌、大細胞癌、カルチノイド腫瘍、粘表皮癌、腺様嚢胞癌といったタイプに分類されるが、治療法はこれらの分類に応じて一意に決定される訳ではない。

治療法には、切除術や放射線治療、化学療法等があり、腫瘍の大きさや広がり具合、腫瘍のある位置（部位）、患者の状態等の条件により決定されるのが一般的である。したがって医師は、治療対象について調査し、患者の条件に合った治療法を決定している。

一方、治療法を決定する際には、過去の経験に基づいて決定することもあるが、マニュアルによって治療法を調査し、情報収集を行って治療法を決定する場合もある。また特許文献１のようにキーワード解析に基づく検診支援システムもある。

特許文献１の例では、治療法の決定を含めた医療行為を支援するため、過去に処置した患者の疾患名と治療法、疾患の部位、病歴、所見等の情報を記憶装置に記憶しておき、記憶した情報をキーワード検索することにより、有効な治療法を検索し関連情報を表示するものである。

しかしながら、マニュアルによって治療法を調査する場合は、調査・情報収集に時間がかかり、また複数ある治療法から最適な１つを選択するにも時間を要すことがある。さらに、経験の浅い医師の場合は、選択を間違える可能性もある。また特許文献１に記載の例では、統一的に治療法を選択できるが、キーワードによる検索であるため、各種検査結果等の有効な数値データを扱うことができず、検索結果としてヒット数が少なく、有効な治療法を提示できないことが懸念される。

特開２０００−１２３０９８号公報

従来、マニュアルで治療法の調査・情報収集をする場合は、調査、情報収集に時間がかかり、また、複数ある治療法から最適な１つを選択することにも時間を要すことがある。さらに、経験の浅い医師の場合は、選択を間違える可能性もある。またキーワード検索による検診支援システムでは、検索結果としてヒット数が少なく、有効な治療法を提示できないという問題点があった。

本発明は上記事情に鑑みて成されたもので、ユーザ（医師）に患者の症状に合った正確な治療法を提示するとともに、治療法決定までに要する時間を短縮することができる医療診断支援システム及び医療診断支援装置を提供することを目的とする。

請求項1記載の本発明は、データベースと、前記データベースにアクセス可能な端末装置とを有する医療診断支援システムであって、前記データベースは、過去に治療した患者の疾患の特徴を示す数値データ及び治療法の情報を含む患者データを、疾患別に格納する記憶部を備え、前記端末装置は、治療対象となる患者情報を入力する入力部と、前記治療対象となる患者の疾患部の画像を基に、疾患の特徴を表す画像特徴量を算出する算出部と、前記算出した画像特徴量の数値データを基に前記記憶部に格納された患者データを検索し、前記治療対象と同じ疾患に関して類似度の高い患者データを抽出する検索部と、前記検索部で抽出した患者データを基に、疾患別に治療法の類似ケースを表示する表示部と、を備えたことを特徴とする。

また、請求項６記載の本発明の医療診断支援装置は、過去に治療した患者の疾患の特徴を示す数値データ及び治療法の情報を含む患者データを、疾患別に格納する記憶部と、治療対象となる患者情報を入力する入力部と、前記治療対象となる患者の疾患部の画像を基に、疾患の特徴を表す画像特徴量を算出する算出部と、前記算出した画像特徴量の数値データを基に前記記憶部に格納された患者データを検索し、前記治療対象と同じ疾患に関して類似度の高い患者データを抽出する検索部と、前記検索部で抽出した患者データを基に、疾患別に治療法の類似ケースを表示する表示部と、を具備することを特徴とする。

本発明によれば、過去に治療した類似ケースを疾患名、治療法別に表示することができ、治療方針を短時間で決定することができ、時間の短縮を図ることができる。また経験の浅い医師であっても、経験を重ねた医師と同様の判断を下すことができる。

本発明の一実施形態に係る医療診断支援システムの構成を示すブロック図。 同実施形態に係る過去患者データテーブルを示す説明図。 同実施形態に係るパラメータ検索用の統計データテーブルを示す説明図。 同実施形態に係る画像情報検索用の統計データテーブルを示す説明図。 同実施形態に係る各種治療法の実績値の統計データテーブルを示す説明図。 同実施形態に係る治療法データテーブルを示す説明図。 同実施形態に係る医療診断支援システムの動作を説明するフローチャート。 同実施形態に係る入力画面の一例を示す説明図。 同実施形態に係る検索結果の出力画面の一例を示す説明図。 同実施形態に係る検索結果の詳細表示画面の一例を示す説明図。

以下、この発明の一実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１は本発明の一実施形態に係る医療診断支援システムの構成を示すブロック図である。図１において、１００は端末装置であり、ワークステーション等の情報処理機器やＰＣ（Personal Computer）等で構成される。２００は、データベースであり、過去に治療した患者の治療情報等を含む患者データが格納されている。

端末装置１００は、制御部１０、入力部２０、画像特徴量計算部３０、類似ケース検索部４０、表示部５０を含む。またデータベース２００は、記憶装置６０、統計計算部７０を有し、記憶装置６０は、患者データ記憶部６１、統計データ記憶部６２及び治療法データ記憶部６３を含む。

端末装置１００の制御部１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を含み、システム全体の動作を制御する。制御部１０は、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従って後述する情報の検索や、検索結果の表示処理等を行う。

入力部２０は、キーボード、マウス、バーコードリーダ等のデバイス、及び入力ユーザインターフェース（ＵＩ）を有し、ユーザ（医師等）は入力部２０を操作して患者情報（患者名及び治療対象）等を入力する。

画像特徴量計算部３０は、入力部２０で入力された患者の治療対象画像に対し、疾患部（例えば腫瘍）の特徴を表す画像特徴量を算出する。画像特徴量としては、形状に関する特徴量と、画素値輝度に関する特徴量があり、算出された各種の特徴量は、後述する画像情報検索部４３での検索に使用される。

形状に関する画像特徴量としては、腫瘍体積、腫瘍直径、真球度、スピキュラリティ、逓減度（腫瘍と腫瘍へ流れ込む血管との体積比）、解放度(腫瘍へ流れ込む血管の腫瘍近隣及び周辺での体積比)、集中度(腫瘍辺縁線状パターンの腫瘍中心点への集中の度合い)、腫瘍内の空洞の数、腫瘍内の空洞の体積等がある。また画素値に関する画像特徴量としては、コントラスト、均一性等がある。画像特徴量計算部３０は、これらの画像特徴量を数値データとして算出する。

類似ケース検索部４０は、入力部２０から入力された治療対象と類似度が高い、過去の患者データを類似ケースとして検索するもので、キーワード検索部４１、パラメータ検索部４２、画像情報検索部４３を含む。

キーワード検索部４１は、記憶装置６０の患者データ記憶部６１から、治療対象と同じ疾患名を持つ過去の患者データ群を抽出するもので、例えば疾患名をキーワードとしてキーワード検索を実施する。

パラメータ検索部４２は、キーワード検索部４１で抽出された過去の患者データ群から、入力した治療対象と近い検査結果を持つ過去患者データを検索して抽出する。検索時に使用する検査値の項目は、統計データ記憶部６２に格納されている疾患別の特徴を示すものに限定する。

またパラメータ検索部４２は、疾患固有の性質を示す検査値項目に関して、治療対象との類似度を計算する。例えば、検査値Ａの類似度［％］は、検査値項目ごとに（１）式のように計算する。

そして、類似度が高いものを抽出する。

画像情報検索部４３は、パラメータ検索部４２で抽出された過去の患者データ群から、治療対象と近い画像を持つ過去患者データを検索し抽出する。画像情報検索では、各疾患の特徴を示す画像特徴量項目に限定して検索し、治療対象と近い特徴量を持つ過去患者データを検索する。

各疾患の特徴を示す画像特徴量項目は、統計データ記憶部６２に格納されているものに限定する。また疾患固有の性質を示す画像特徴量項目に関して、治療対象との類似度を計算する。例えば、画像特徴量Ａの類似度［％］は、画像特徴量項目ごとに（２）式のように計算する。

そして、類似度が高いものを抽出する。尚、キーワード検索部４１は、第１の検索部を構成し、パラメータ検索部４２及び画像情報検索部４３は、第２の検索部を構成する。また表示部５０は、入力データ、および検索結果を表示する。

一方、データベース２００の記憶装置６０は、過去に治療した患者の治療情報等を格納するものであり、前述したように３つの記憶部、即ち患者データ記憶部６１、統計データ記憶部６２及び治療法データ記憶部６３を含む。

患者データ記憶部６１は、過去に処置した患者の疾患名と治療法、その他周辺データ（画像情報を含む）を格納する。図２は、患者データ記憶部６１に記憶された過去に処置した患者データの一例を示す。図２の例では、患者ＩＤ、疾患名、疾患の部位、症候、血液検査結果、画像特徴量、治療法、効果等の項目を含む患者データを示している。

統計データ記憶部６２は、患者データ記憶部６１に蓄えられた患者データを分析し、各疾患の特徴を示す項目を格納するもので、図３のような形で格納する。例えば図３に示すように、疾患名Ａ、疾患名Ｂ…毎に血液検査結果（成分Ａ、成分Ｂ…）のデータを格納する。また統計データ記憶部６２は、統計計算部７０（後述）で算出された特徴量項目を、図４のような形で格納する。例えば図４で示すように、疾患名Ａ、疾患名Ｂ…毎に画像特徴量（特徴量Ａ、特徴量Ｂ…）を格納する。

尚、以下の説明では、図１のシステムによるサービスの開始前に、患者データ記憶部６１に多数の患者データが格納され、統計計算部７０によって特徴量項目の算出が済んだ状態にあるものとする。

さらに統計データ記憶部６２には、過去の患者に施した各種治療法の治療実績を図５のような形で格納する。例えば図５で示すように、疾患名別に疾患の総数と、各種治療法Ａ，Ｂ…毎の適応件数と、そのうちの成功件数を格納する。成功件数は、治療の結果、効果があった件数を意味する。

また、治療法データ記憶部６３には、各種治療法の注意事項や制約事項を図６のような形で格納する。例えば図６で示すように、治療法Ａ，Ｂ…毎に一般的な既知の注意事項や、文献等から収集できる注意事項の情報を格納する。

統計計算部７０は、患者データ記憶部６１に蓄えられた患者データを分析し、各疾患固有の性質を示す特徴量（検査値特徴量と画像特徴量）を算出する。患者データの分析はパラメータ検索部４２での検索に使用する検査結果（血液検査結果等）と、画像情報検索部４３での検索に使用する画像情報に対して実施される。統計計算部７０で算出した特徴量の項目は、統計データ記憶部６２へ格納する。尚、患者データの分析は、新たな患者データが追加されると再分析され、テーブルが更新される。以下に検査値特徴量と画像特徴量の分析方法を述べる。
１．検査値特徴量の分析：患者データ記憶部６１から同一の疾患名を持つ過去患者データに関して、各種検査値の分布を調べる。具体的には疾患ごとに各検査値の分散を計算する。分散値の小さい検査値をその疾患の性質をよく表した特徴量とし、統計データ記憶部６２へ登録する。分散値が大きいものは、バラツキが大きいため特徴量のデータとしては使用しない。

２．画像特徴量の分析：検査値特徴量の分析と同様に、患者データ記憶部６１から同一の疾患名を持つ過去患者データに関して、各種画像特徴寮の分布を調べる。具体的には疾患毎に各画像特徴量の平均・分散を計算する。分散値の小さい検査値をその疾患の性質をよく表した特徴量とし、統計データ記憶部６２へ登録する。分散値が大きいものは、バラツキが大きいため特徴量のデータとしては使用しない。

また、統計計算部７０では過去の患者に施した各種治療法の治療実績も計算する。疾患別に各種治療法の適応例件数、成功例件数をカウントし、図５のような形で統計データ記憶部６２へ格納する。新たな患者データが追加されると更新される。

次に、図７のフローチャート及び図８，図９，図１０の表示画面を参照して本発明の医療診断支援システムの動作を具体的に説明する。図７のフローチャートにおいて、ステップＳ１は、患者情報の入力ステップである。即ち、ユーザが入力部２０を操作して治療対象の患者情報を入力する。入力項目としては、患者基本情報（患者名等）、画像、疾患名、各種検査結果等がシステムに入力される。

図８は、患者情報の入力画面を示し、患者の基本情報（患者名、患者ＩＤ、年齢、性別、身長、体重等）を表示する領域ａ１と、疾患を示す画像を含む診断レポートの内容を表示する領域ａ２を有する。ユーザは必要な情報を全て手入力し、その入力結果が表示部５０の画面に表示される。また、治療対象の患者情報が記憶装置６０に登録されている場合には、患者名を入力することで該当する患者情報が記憶装置６０から読み出されて表示される。類似ケース検索ボタンａ３を押下すると類似ケース検索が実施され、後述する図９の出力画面へ画面推移する。

ステップＳ２は、画像特徴量計算ステップであり、入力された治療対象の患者の画像を画像特徴量計算部３０にて解析し、画像の各種特徴量を計算する。この治療対象の画像特徴量は、後の画像情報検索で使用される。

ステップＳ３は、キーワード検索のステップであり、ステップＳ１で入力された治療対象患者の疾患名をキーワードとして、キーワード検索部４１は患者データ記憶部６１内の過去患者データを検索し、治療対象と同じ疾患名を持つ過去患者データを抽出する。例えば、治療対象の疾患名が「疾患名Ａ」だとすると、患者データ記憶部６１内の「疾患名Ａ」と診断された過去の患者データを抽出する。

ステップＳ４は、パラメータ検索ステップであり、パラメータ検索部４２は、キーワード検索ステップＳ３で抽出された過去患者データを検索し、治療対象の検査値と近い検査値を持つ過去患者データを抽出する。検索では、統計データ記憶部６２に登録されている治療対象の疾患名の特徴を示す検査値のみに関して治療対象との類似度を計算し、類似度の高い過去患者データを抽出する。

例えば、「疾患名Ａ」の特徴を示す検査値が「成分Ａ、成分Ｃ、成分Ｋ、成分Ｍ、成分Ｎ」と統計データ記憶部６２に登録されているとすると、「成分Ａ、成分Ｃ、成分Ｋ、成分Ｍ、成分Ｎ」に関して、（１）式の類似度の計算式を用いて類似度を検索し、この類似度が高い過去患者データを抽出する。

ステップＳ５は、画像情報検索ステップであり、画像情報検索部４３は、パラメータ検索ステップＳ４で抽出された過去患者データを検索し、治療対象画像と類似度が高い画像を持つ過去患者データを検索する。検索では、統計データ記憶部６２に登録されている治療対象の疾患名の特徴を示す画像特徴量のみに関して治療対象との類似度を計算し、類似度の高い過去患者データを抽出する。

例えば、「疾患名Ａ」の特徴量が「特徴量Ａ、特徴量Ｂ、特徴量Ｄ、特徴量Ｈ、特徴量Ｊ」と統計データ記憶部６２に登録されているとすると、「特徴量Ａ、特徴量Ｂ、特徴量Ｄ、特徴量Ｈ、特徴量Ｊ」に関して、（２）式の類似度の計算式を用いて類似度を検索し、この類似度が高い過去患者データを抽出する。Ｓ１からＳ５までのステップで絞り込まれた過去患者データが、治療対象の類似ケースとして最終的に表示されることになる。

ステップＳ６は、類似ケースの患者データ取得ステップであり、画像情報検索ステップＳ５で抽出された過去の患者データを患者データ記憶部６１から取得する。ここで取得される類似ケースの患者データは、類似ケース検索結果として表示部５０に表示される。

ステップＳ７は、各種治療法の治療実績取得ステップであり、画像情報検索ステップＳ５で抽出された患者データを治療法毎に分類し、各治療法の治療実績を統計データ記憶部６２から取得する。ここで取得される各治療法の治療実績値は、類似ケースの表示時に参考情報として表示される。例えば、５つの類似ケースがあり２つの治療法に分類された場合、この２つの治療法の治療実績を取得する。

ステップＳ８は、各種治療法の注意事項取得ステップであり、画像情報検索ステップＳ５で抽出された患者データを治療法毎に分類し、各治療法の注意事項、制約事項を治療法データ記憶部６３から取得する。ここで取得される各治療法の注意事項は、類似ケースの表示時に参考情報として表示される。例えば、５つの類似ケースがあり２つの治療法に分類された場合、この２つの治療法の注意事項や制約事項を取得する。

ステップＳ９は、表示ステップであり、ステップＳ５までに抽出された類似ケースと、ステップＳ６〜ステップＳ８で取得された各治療法の治療実績と注意事項をレイアウトし表示する。画面構成例を図９に示す。

図９の出力画面は、検索結果のリストを表示する画面であり、図８の類似ケース検索ボタンａ３をクリックすることで、類似ケースの検索結果を表示する。図９では、図８の患者情報入力画面と同様に、治療対象の患者情報を表示する領域ｂ１と、疾患を示す画像を含む診断レポートの内容を表示する領域ｂ２と、類似ケースの検索結果をリスト表示する類似ケース表示エリアｂ３を有する。

類似ケースのリスト表示では、画像情報検索部４３で抽出した類似ケースを実際に適応された治療法毎に分類し、同一の治療法が複数リストされないように治療法毎に表示される。

即ち図９では、類似する過去患者データの画像（治療前の画像）、治療対象と類似する過去患者データの類似度、類似する過去患者データに適応した治療法、上記治療法を適用したときの過去患者の治療効果、上記治療法の治療実績等が類似ケース１，２…毎に表示される。また類似ケース表示エリアｂ３に表示された各治療法のうち、いずれか１つの類似ケース（例えば類似ケース１）を選択してクリックすると、図１０の出力画面に推移する。

図１０は、検索された類似過去患者データの詳細を表示する画面であり、図８と同様に、治療対象の患者情報を表示する領域ｂ１と、疾患を示す画像を含む診断レポートの内容を表示する領域ｂ２と、指定された類似過去患者データの詳細を表示する領域ｂ４と、適応された治療法に関する情報を表示する領域ｂ５を有する。

表示領域ｂ４には、類似過去患者データに適応した治療法、類似過去患者データの画像（治療前と治療後の画像）、治療対象と類似過去患者データの類似度を表示する。またパラメータ検索時に使用した各検査値の類似度を表すリーダグラフと、これら全体の検査値の類似度を数値で示し、画像情報検索時に使用した各特徴量の類似度を表すレーダグラフと、これら全体の特徴量の類似度を数字で示している。

また詳細を表示する領域ｂ４については、同じ治療法を適応した別の類似過去患者データをタブ切り替えによって表示するようにしている。この場合、治療効果が一目でわかるように、成功例２，成功例３、失敗例１のようにタブ名をつけている。さらに、表示領域ｂ５には、治療法の適応実績、治療法の注意事項・制約事項が表示される。また、戻りボタンｂ６を表示しており、この戻りボタンｂ６をクリックすることで、図９の画面に戻ることができる。

第１の実施形態では、キーワード検索に疾患名しか使用していないが、同一疾患名のデータが大量に存在する場合等には、診断レポートに記載されている他のキーワード、例えば、腫瘍部位、症候（発熱、高血圧等）等のキーワードを加えてキーワード検索部４１によって絞り込んでもよい。

また、第１の実施形態では、検索の順序をキーワード検索、パラメータ検索、画像情報検索の順に設定した例を述べたが、検索の順序はユーザが任意に決められるようにしてもよい。さらに第１の実施形態では、各検索に使用する項目（キーワード：疾患名、パラメータ：血液検査の成分、画像情報検索：特徴量）をシステムにて自動的に決定しているが、これらの決定および重み付けをユーザが任意に決められるようにしてもよい。

以上説明した本発明の実施形態によれば、過去に処置した類似ケースを疾患名、治療法別に表示することができる。また類似ケースでの治療実績や注意事項等を表示することで、治療法を決定する上での根拠が一目瞭然となり、説得力のある類似ケースを提示することができる。これにより、治療方針を短時間で決定することができ、時間の短縮を図ることができる。

また以前に処置してきた過去の患者データと実績を治療方針決定の視野に入れることで、経験の浅い医師でも、経験を重ねた医師と同様の判断を下すことができる。さらに副次的な効果として、一度に複数の参考画像を参照することができるため、診断対象の疾患名を間違えて入力した場合は、診断対象と参考画像の差が大きいため、入力ミスを判断することが容易になる。

尚、以上の説明では、端末装置１００とデータベース２００とを別々に構成したシステムについて述べたが、端末装置１００の中にデータベース２００を含めて一体化した医療診断支援装置として構成してもよい。また端末装置１００とデータベース２００をそれぞれネットワークに接続し、端末装置１００からネットワークを介してデータベース２００にアクセスするようにしても良い。

また本発明の実施形態は、以上の説明に限定されることなく、特許請求の範囲を逸脱しない範囲で種々の変形が可能である。

１００…端末装置
１０…制御部
２０…入力部
３０…画像特徴量計算部（算出部）
４０…類似ケース検索部（検索部）
４１…キーワード検索部
４２…パラメータ検索部
４３…画像情報検索部
５０…表示部
２００…データベース
６０…記憶装置
６１…患者データ記憶部
６２…統計データ記憶部
６３…治療法データ記憶部
７０…統計計算部

Claims (10)

1. データベースと、前記データベースにアクセス可能な端末装置とを有する医療診断支援システムであって、
   前記データベースは、過去に治療した患者の疾患の特徴を示す数値データ及び治療法の情報を含む患者データを、疾患別に格納する記憶部を備え、
   前記端末装置は、治療対象となる患者情報を入力する入力部と、
   前記治療対象となる患者の疾患部の画像を基に、疾患の特徴を表す画像特徴量を算出する算出部と、
   前記算出した画像特徴量の数値データを基に前記記憶部に格納された患者データを検索し、前記治療対象と同じ疾患に関して類似度の高い患者データを抽出する検索部と、
   前記検索部で抽出した患者データを基に、疾患別に治療法の類似ケースを表示する表示部と、を備えたことを特徴とする医療診断支援システム。
2. 前記データベースの前記記憶部に格納された前記数値データは、過去に治療した患者の検査値、及び疾患固有の性質を表す画像特徴量の数値を含むことを特徴とする請求項１記載の医療診断システム。
3. 前記端末装置の前記検索部は、前記過去に治療した患者の疾患名を含むキーワードをもとに前記記憶部の患者データを検索する第１の検索部と、
   過去に治療した患者の検査値の項目及び画像特徴量の項目をもとに前記記憶部の患者データを検索する第２の検索部と、を含むことを特徴とする請求項１記載の医療診断支援システム。
4. 前記データベースの前記記憶部は、前記患者データの分析結果から算出した前記疾患の特徴量のデータを格納し、
   前記端末装置の前記検索部は、前記記憶部に格納された前記疾患の特徴量をもとに前記類似度の高い患者データを抽出することを特徴とする請求項１記載の医療診断支援システム。
5. 前記データベースの前記記憶部は、前記患者データを治療法毎に分類し、各治療法の注意事項、制約事項、成功例及び失敗例の少なくとも１つを含む治療情報を記憶し、
   前記端末装置の前記検索部は、前記記憶部から前記治療情報を抽出し、前記表示部に参考情報として表示することを特徴とする請求項１記載の医療診断支援システム。
6. 過去に治療した患者の疾患の特徴を示す数値データ及び治療法の情報を含む患者データを、疾患別に格納する記憶部と、
   治療対象となる患者情報を入力する入力部と、
   前記治療対象となる患者の疾患部の画像を基に、疾患の特徴を表す画像特徴量を算出する算出部と、
   前記算出した画像特徴量の数値データを基に前記記憶部に格納された患者データを検索し、前記治療対象と同じ疾患に関して類似度の高い患者データを抽出する検索部と、
   前記検索部で抽出した患者データを基に、疾患別に治療法の類似ケースを表示する表示部と、を具備することを特徴とする医療診断支援装置。
7. 前記記憶部に格納された前記数値データは、過去に治療した患者の検査値、及び疾患固有の性質を表す画像特徴量の数値を含むことを特徴とする請求項６記載の医療診断支援装置。
8. 前記検索部は、前記過去に治療した患者の疾患名を含むキーワードをもとに前記記憶部の患者データを検索する第１の検索部と、
   過去に治療した患者の検査値の項目及び画像特徴量の項目をもとに前記記憶部の患者データを検索する第２の検索部と、を含むことを特徴とする請求項６記載の医療診断支援装置。
9. 前記記憶部は、前記患者データの分析結果から算出した前記疾患の特徴量のデータを格納し、前記検索部は、前記記憶部に格納された前記疾患の特徴量をもとに前記類似度の高い患者データを抽出することを特徴とする請求項６記載の医療診断支援装置。
10. 前記記憶部は、前記患者データを治療法毎に分類し、各治療法の注意事項、制約事項、成功例及び失敗例の少なくとも１つを含む治療情報を記憶し、前記検索部は、前記記憶部から前記治療情報を抽出し、前記表示部に参考情報として表示することを特徴とする請求項６記載の医療診断支援装置。

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