現在の患者に関連する現在の患者のデータ集合を受け取るステップと;前記現在の患者のデータ集合を、複数の過去の患者のデータ集合と比較するステップであって、前記過去の患者のデータ集合の各々は、過去の患者に対応する、ステップと;選択された過去の患者のデータ集合と前記現在の患者のデータ集合との間の類似度のレベルに基づいて、前記過去の患者のデータ集合の1つを選択するステップと;前記選択された過去の患者のデータ集合を、ユーザに提供するステップと;を含む命令の集合をコンピュータに実行させるプログラム。前記現在の患者のデータ集合は、前記現在の患者に関する臨床情報の集合、前記患者に関する計算された情報の集合、前記患者の生活の質の好みの集合、及び前記現在の患者のための最初の治療プラン、のうちの1つを含む、請求項1記載のプログラム。前記過去の患者のデータ集合は、前記過去の患者に関する臨床情報の集合、前記過去の患者に関する計算された情報の集合、前記過去の患者の治療プラン、及び前記過去の患者の結果の情報、のうちの1つを含む、請求項1記載のプログラム。複数の過去の患者のデータ集合が選択され、かつ、前記複数の選択された過去の患者のデータ集合は、類似度のレベルによってランク付けされる、請求項1記載のプログラム。前記命令の集合は、前記選択された前記過去の患者のデータ集合の1つに基づいて治療プランを生成するステップ、を更に含む、請求項1記載のプログラム。前記治療プランは、前記選択された過去の患者の治療プランを複製することによって生成される、請求項5記載のプログラム。複数の過去の患者が選択され、かつ、前記治療プランは、前記選択された複数の患者の対応する治療プランに基づいて生成される、請求項5記載のプログラム。前記選択された複数の患者の前記治療プランは、前記選択された複数の前記過去の患者の各々と前記現在の患者との類似度に基づいて、重み付けされる、請求項7記載のプログラム。前記治療プランの第1の要素は、前記選択された前記過去の患者の一人の治療プランから複製され、かつ、前記治療プランの第2の要素は、前記過去の患者の更なる一人の治療プランから複製され、前記第2の要素は、前記現在の患者の特徴に関連する要素であり、前記特徴は、前記選択された過去の患者の一人の対応する特徴とは異なり、前記第2の要素は、更に前記過去の患者の更なる一人の対応する特徴に類似する前記現在の患者の特徴に関連する要素である、請求項5記載のプログラム。前記類似度のレベルは、前記現在の患者と前記選択された前記過去の患者の一人との間の距離メトリックに基づく、請求項1記載のプログラム。前記距離メトリックは、ユークリッド距離、シティーブロック距離、及びマハラノビスの距離のうちの1つである、請求項10記載のプログラム。現在の患者に関連する現在の患者のデータ集合を受け取るユーザインタフェースと;複数の過去の患者のデータ集合を記憶するデータベースであって、前記過去の患者のデータ集合の各々は、過去の患者に対応する、データベースと;前記複数の過去の患者のデータ集合をサーチし、前記現在の患者のデータ集合と高い類似度を有する前記過去の患者のデータ集合の1つを選択する、類似サーチメカニズムであって、前記選択された前記過去の患者のデータ集合の1つは、前記ユーザインタフェースによって前記ユーザに提供される、類似サーチメカニズムと;を有するシステム。前記現在の患者のデータ集合は、前記現在の患者に関する臨床情報の集合、前記患者に関する計算された情報の集合、前記患者の生活の質の好みの集合、及び前記現在の患者のための最初の治療プラン、のうちの1つを含む、請求項12記載のシステム。前記過去の患者のデータ集合は、前記過去の患者に関する臨床情報の集合、前記過去の患者に関する計算された情報の集合、前記過去の患者の治療プラン、及び前記過去の患者の結果の情報、のうちの1つを含む、請求項12記載のシステム。複数の過去の患者のデータ集合が選択され、かつ、前記複数の選択された過去の患者のデータ集合は、前記現在の患者のデータ集合に対する類似度のレベルによってランク付けされる、請求項12記載のシステム。前記選択された前記過去の患者のデータ集合の1つに基づいて、前記現在の患者のための治療プランを生成するプラン生成システム、を更に有する請求項12記載のシステム。前記治療プランは、前記選択された過去の患者の治療プランを複製することによって生成される、請求項16記載のシステム。複数の過去の患者が選択され、かつ、前記治療プランは、前記複数の選択された患者の対応する治療プランに基づいて生成される、請求項16記載のシステム。前記選択された複数の患者の前記治療プランは、前記選択された複数の前記過去の患者の各々と前記現在の患者との類似度に基づいて、重み付けされる、請求項18記載のシステム。前記治療プランの第1の要素は、前記選択された前記過去の患者の一人の治療プランから複製され、かつ、前記治療プランの第2の要素は、前記過去の患者の更なる一人の治療プランから複製され、前記第2の要素は、前記現在の患者の特徴に関連する要素であり、前記特徴は、前記選択された前記過去の患者の一人の対応する特徴とは異なり、前記第2の要素は、更に前記過去の患者の更なる一人の対応する特徴に類似する前記現在の患者の特徴に関連する要素である、請求項16記載のシステム。前記類似度の度合いは、前記現在の患者と前記選択された前記過去の患者の一人との間の距離メトリックに基づく、請求項12記載のシステム。前記距離メトリックは、ユークリッド距離、シティーブロック距離、及びマハラノビスの距離のうちの1つである、請求項21記載のシステム。前記ユーザインタフェースは、グラフィカルユーザインタフェースである、請求項12記載のシステム。前記グラフィカルユーザインタフェースは、複数の検索基準の重みを示す検索基準選択要素を含む、請求項23記載のシステム。医師は、現在の患者に対する治療の決定を行う前に、過去の同様の患者の治療及び結果を調べることを望んでいる。非一時的コンピュータ可読の記憶媒体に、プロセッサにより実行可能な命令セットが格納される。命令セットは、現在の患者に関する現在の患者のデータの集合を受信するステップと;現在の患者のデータの集合と複数の過去の患者のデータの集合とを比較するステップであって、過去の患者のデータの集合の各々は、過去の患者に対応する、ステップと;前記選択された過去の患者のデータの集合と前記現在の患者のデータ集合との類似度のレベルに基づいて過去の患者のデータの集合の一つを選択するステップと;前記選択された過去の患者のデータの集合をユーザに提供するステップと;を有する。システムは、ユーザインタフェース、データベース、及び類似サーチメカニズムを含む。ユーザインタフェースは、現在の患者に関連する現在の患者のデータ集合を受け取る。データベースは、複数の過去の患者のデータ集合を保存している。過去の患者のデータ集合の各々は、過去の患者に対応している。類似サーチメカニズムは、複数の過去の患者のデータ集合をサーチし、かつ現在の患者のデータ集合との類似度が高い値を持つ過去の患者のデータ集合の1つを選択する。選択された1つの過去の患者のデータ集合は、ユーザインタフェースによってユーザに提供される。以下の説明及び添付の図面によって、例示的実施形態をより深く理解することができる。なお、同様の要素は、同じ参照番号が付されている。例示的実施形態は、システム及び方法を記載している。これらによって、事例ベース推論case-basedreasoningが適用され、患者に対する治療判断を医師が行うための判断支援が提供される。患者が、病気又は他の状況に置かれていると診断された場合、医師又は他の医療専門家は、患者の状況に適切な治療方針を決定しなければならない。このプロセスにおいてなされる判断は、様々なファクタに基づいている。これらのファクタとしては、患者の病気の性質及び詳細、患者の病歴、患者の家族の病歴、共存症があるか、患者に現在施されている他の治療、患者の希望生活の質が含まれる。医師は、その分野の知識の一部によって判断する。この知識としては、同様の状況にあった過去の患者に対する経験、これらの過去の患者に対して施した治療、及び治療を受けた後の過去の患者が経験した結果等が含まれる。個々の医師は、自己の過去の利用できる経験を引き出してこのような判断を行うことができる。このような状況において医師に利用できる広範な情報の例示を行えるようにすることが望まれる。この例示的実施形態は、より良い治療を提供するために、過去の患者に関する情報にアクセスすることを提供する。図1は、例示的システム100のブロック図を示している。図1において、要素を結合する線は、結合された要素間でデータを移動させるためのいかなるタイプの通信パスであってもよい。線の矢印は、要素間のデータフローの方向を示している。システム100は、現在の患者の情報110を含んでいる。この情報は、本技術分野において知られている、患者に関する情報を取得するいずれかの方法を用いて、様々なインプリメンテーションによって取得され得る。これは、医療画像を生成する装置例えば、CTスキャン、X線撮像装置、MRI撮像装置等、患者が提供したデータの入力例えば、症状、病歴等などを含む。例えば、肺がんを新たに発症した患者の場合、現在の患者の情報110は、典型的には、1つ以上の人口統計学データdemographics例えば、身長、体重等、特定の診断結果、例えば癌のタイプに関連した病理学結果例えば、ER/-、PR/-、EHR2/-、癌のステージ、共存症例えば、糖尿病、高血圧等、家族の病歴、生活の質に関するファクタが挙げられる。典型的には、現在の患者の情報110は、デジタル的に入手可能である。例えば、1つ以上の病院情報システムHIS:HospitalInformationSystem、ラボラトリ情報システムLIS:LaboratoryInformationSystem、放射線情報システムRIS:RadiologyInformationSystem、画像保存及び通信システムPACS:PictureArchivingandCommunicationSystem、デジタル病理学DP:DigitalPathology情報管理システムなどが挙げられる。現在の患者の情報110は、治療プランニングワークステーション120に提供される。これは、現在の患者の治療を計画する医師又は他の医療専門家に用いられるコンピューティングシステム例えば、ハードウエアとソフトウエアの組合せである。この治療プランニングワークステーション120は、以下に述べる点を除いて、現在医療専門家によって知られているものと類似している。この治療プランニングワークステーション120は、現在の患者の情報を、類似サーチエンジン130に送信する。この類似サーチエンジン130は、過去の患者データベース140から過去の患者に関するデータをサーチする。そして、このデータは、現在の患者に関する情報と比較される。この点に関する詳細は、後述する。過去の患者データベース140は、DICOM又はDICOM-RT等の既存の医療情報標準を用いて、情報を記憶装置repositoryに格納する。なお、データは、他の適切なシステムを用いて格納されてもよい。過去の患者の格納されたデータには、医療画像例えば、X線、CT、MRI等、過去の患者の病歴、過去の患者に施された治療、過去の患者の予後例えば、生存期間、進行progression期間等が含まれる。加えて、各患者に対する過去の患者データベース140に格納された情報は、更に関連する情報として、例えば、年齢、患者の家族の病歴、患者の現在の状況に関する更なる情報、その患者に現在施されている他の治療例えば化学療法、又は、医師が現在の患者に対して治療方針を立てるのに関連するその他のいかなる情報であってもよい。幾つかの又は全ての過去の患者に関するデータは、類似サーチエンジン130から、プラン生成システム150に送信される。過去の患者の治療データに基づいて、このプラン生成システム150は、現在の患者の治療のプランを生成する。この点は、以下に詳述する。このプラン生成システム150は、治療プランニングワークステーション120とも接続されている。これによって、この出力が、治療プランニングワークステーションを用いているプランナーに返される。当業者であれば、類似サーチエンジン130、過去の患者のデータベース140、及びプラン生成システム150は、様々な形態でインプリメントすることができることを理解する。たとえば、治療プランニングワークステーション120のハードウエア及び/又はソフトウエア要素として、或いは、それらの機能に影響を与えることなく独立したハードウエア及び/又はソフトウエアコンポーネントとして、インプリメントすることができる。例えば、過去の患者のデータベース140は、コンピュータ可読の既知の記憶デバイスに記憶されたいかなる既知の階層的又はリレーショナルデータベースとしても実施することができる。プラン生成システム150及びサーチエンジン130は、コンピュータ可読の命令処理及び情報記憶部のハードウエア及びソフトウエアを持ついかなる標準のコンピューティングシステムとしても実施することができる。図2は、現在の患者と類似の特徴を有する過去の患者のデータをサーチするための例示的方法200を示している。この点については、本明細書では、図1の例示的システム100も参照しながら説明する。ステップ210で、上述のように、現在の患者の情報110が受け取られる。これは、このような情報を取得する既存のいかなる手段によって取得されてもよい。例えば、現在の患者の情報110は、例示的方法200の実行例えば、そのときに撮られた医療画像と同時に生成される。また、他の代替の状況においては、現在の患者の情報110は、過去に生成されていてもよい。そして、この情報は、適切な方式で記憶されていてもよい例えば、ハードコピーとして、或いはコンピュータデータベース内に記憶されていてもよい。他の代替の状況においては、患者の医師は、現在患者の情報110を、このステージにおいて利用できる全ての情報の関連するサブセットに限定してもよい。この現在の患者の情報110又は関連するこれらのサブセットは、治療プランニングワークステーション120から類似サーチエンジン130に送信されてもよい。ステップ220で、類似サーチエンジン130は、現在の患者の情報110又は関連するこのサブセットを用いて、過去の患者のデータベース140をサーチする。そして、類似する過去の患者を見つける。すなわち、特徴例えば、歳、状況、医療の履歴等が、現在の患者と類似している過去の患者である。ステップ220で、サーチが行われているとき、現在の患者と過去の患者は、特徴の集合として表される。各々は、患者個人の特徴である。特徴としては、例えば、癌のタイプなど、現在の患者の情報に関連して上述したいかなるものであってもよい。量的な特徴は、二進の値で表現される。例えば、検討中の特徴が糖尿病である場合、もし現在の患者が糖尿病でない場合は、0の値が付与され、糖尿病であれば1の値が付与される。複数の特徴を持つ場合には、例えば、取り得る値は、同じスケールで表現される。例えば、患者が、4つの異なる外形のある病変のタイプを持つ場合、この病変に対応する特徴に対して、病変の形状に依存して、所定の0.25、0.50、0.75、又は1がアサインされる。また、直接に計測されるか又は見て分かる特徴に加えて、ある特徴は、例えば、治療プランニングワークステーション120などのコンピュータが計算するものであってもよい。例えば、現在の患者の情報110が医療画像例えば、MRI画像を含む場合、コンピュータが計算する特徴としては、癌の病変の位置、他の臓器との相対的な位置、その大きさ、形、マージン、患者のリンパ節の大きさ及び診断、対比摂取の動態学的診断kineticassessmentofcontrastuptake等が含まれる。これらは、医療画像に基づいて判断される。これらの情報の一部は、既知の画像処理/解析技術によって判断される。例えば、画像セグメンテーション、画像輪郭抽出imagecontouring、及びその他の計測ツール例えば、他のタイプのコンピュータ支援診断CAD:computerassisteddiagnosisツールが挙げられる。例えば、例示的なサーチにおいて、K個の特徴を有する場合、各特徴は、1からKまでの特徴インデクスkによって識別できる。そして、各特徴は、重みwkを持つことができる。これは、比較において、その特定の特徴に対して与えられる。1つの例としては、全てのwkの合計が1に等しくなるようにする。現在の患者と、所定の過去の患者との間の類似度は、各特徴との間の差に基づいて、かつ特徴の重みに基づいて、距離メトリックとして表される。この距離メトリックは、ユークリッド距離、シティーブロック距離、マハラノビスの距離、又はこの計算に適したその他のいかなるメトリック、に基づいて計算されてもよい。1つの例示的実施形態において、現在の患者iと、過去の患者jとの距離は、以下のように計算できる。すなわち、上記の式において、f_clinicalは、患者の臨床の情報に基づいている。f_caluculatedは、患者のコンピュータが計算した特徴を表している。f_qualitylifeは、患者の生活の質に関する特徴を表している。f_treatmentは、患者の治療プランに関する特徴を表している。生活の質quality-of-lifeの特徴は、例えば、患者が自己の職業を実行する能力、患者が自己の家族の面倒を見る能力、患者の治療が入院看護又は外来治療のいずれを必要とするか等を含む。例示的方法200では、サーチは、患者の臨床情報、計算された特徴、及び生活の質のファクタに基づいている。したがって、上述の説明は、以下のように単純化することができる。ステップ230で、過去の患者で小さい距離メトリックを持つもの例えば、現在の患者と類似度において高い値を示すものが、過去の患者のデータベース140から返される。そして、治療プランニングワークステーション120を介して、医師に提供される。1つの例として、過去の患者の視覚的表示を用いて、過去の患者が示され、そして、現在の患者との類似度の程度が示される。これは、ヒストグラム、スパイダーグラフ、又はその他の既存の様座な形式を用いて表示することができる。図3は、医師に提示される、例示的なグラフィカルユーザインタフェース300を示している治療プランニングワークステーション120のディスプレイに例えば表示される。グラフィカルユーザインタフェース300は、現在の患者の情報310を含む。具体的な情報は、ユーザ例えば医師によってカスタマイズすることができる。図3の例示的なグラフィカルユーザインタフェース300において、現在の患者の情報310は、名前、年齢、性別、診断、病歴、併存症、関連する家族の履歴、生活の質の問題、医療画像のタイムライン、検査結果のタイムラインが含まれる。異なる実施形態において、現在の患者に関する具体的な情報は異なることは言うまでもない。グラフィカルユーザインタフェース300は、過去の患者の情報320も含む。過去の患者の情報320は、例示的方法200のステップ230におけるサーチの結果である類似の過去の患者に関する関連する情報を含む。図2における、この例示的グラフィカルユーザインタフェース300において、2つの過去の患者が示されている。そして、過去の患者の各々に関する情報には、識別子、年齢、診断、施された治療、併存症、及び予後例えば、再発、5年生存が含まれる。過去の患者の各々のリストは、過去の患者と現在の患者との間の類似度の表示が含まれ得る。例示的実施形態において、インジケータに、緑最高の類似度を示すから赤最低の類似度を示すの色によって示すことができる。なお、他の形態の表示、例えば、数字による表示、又はグラフィカルな表示が可能であることは言うまでもない。更に、当業者であれば、同時に表示されている過去の患者の数、及び、過去の患者の各々の具体的な情報は、それぞれの実施形態において異なってもよいことを理解する。グラフィカルユーザインタフェース300は、検索基準330を含む。これは、医師によって、様々なファクタに重みをつける時に利用される。これは、上述の方法200及び、以下に述べる方法400及び500において用いられる。例えば、鎮痛の管理に大きなウエートをかけたい医師は、このプレファレレンスを検索基準330に反映させることができる。図4は、事例ベース推論支援のための第2の例示的方法400を示している。方法400は、図1の例示的システム100に関連して記載されている。ステップ410において、現在の患者に対する治療プランが、医師から受け取られる。この治療プランは、医師の知識及び経験、及び患者の症状の知識、治療履歴に基づいている。この治療プランは、施される投薬のタイプ、実施される手術のタイプなどを含む、この治療プランは、治療プランニングワークステーション120を用いて、医師又は、代替的に、サポートスタッフによって入力される。ステップ420で、類似サーチエンジン130が、過去の患者のデータベース140をサーチし、ステップ410において入力された治療プランに類似する治療プランを経験した患者を探す。このステップは、方法200のステップ220と同様である。なお、サーチに用いるべき特徴は、患者の診断又はその他の関連する医療情報に係る特徴ではなく、提案された治療プランに関連する特徴である。治療のプランの要素は、上述したのと同様に、サーチに適切な特徴に変換することができる。治療プランに係る特徴に基づくサーチのための、両患者の距離メトリックは、以下のように表される。ステップ430で、短い距離メトリックのすなわち、現在の患者との類似度が高い患者が返され、そして、治療プランニングワークステーション120を介して医師に提供される。1つの例として、過去の患者の視覚的表示、及びその患者と現在の患者との類似度を用いて、過去の患者が表示される。これは、上述のように、グラフィカルユーザインタフェース300を用いて達成することができる。図5は、事例ベースの判断支援のための第3の例示的方法500を示している。ステップ510で、患者の診断情報が受け取られる。これは、上述の方法200のステップ210と同様である。ステップ520で、方法400のステップ410に関連して説明したのと同様に、患者のための治療プランが受け取られる。ステップ530で、類似サーチエンジン130が、全ての受け取られた入力をサーチ基準として、過去の患者のデータベース140をサーチする。このステップは、全てのサーチパラメータを用いてもよい。これは、以下のように示すことができる。ステップ540で、ステップ530の過去の患者のサーチ結果を返す。過去の患者のサーチ結果は、現在の患者との高い類似度を示し、上述のように、距離スコアは低い値となる。ステップ550で、現在の患者との間に高い類似度を持つ一人以上の患者に対して以前に施された治療プランに基づいて、プラン生成システム150によって、現在の患者のための1つ以上の治療プランの提案が生成される。1つの事例として、最も類似する過去の患者例えば、距離スコアが最も短い過去の患者の治療プランと同じものが、現在の患者のために提案される。或いは、類似する患者の重み付け平均に基づいて治療プランが決定される。この例において、利用する類似する患者の数が予め定められ得る。これは、ユーザが指定してもよく、或いは、全ての患者の重み付け平均がなされてもよく、或いは、現在の患者と同じ条件を持つ過去の患者の重み付け平均がなされてもよい。過去の患者は、具体的には、現在の患者に対する類似度のレベルに基づいて重み付けされる。すなわち、現在の患者に対して最も高い類似度を持つ患者は、より大きな重みがかけられる。他の代替的実施形態として、現在の患者の特徴と過去の患者の特徴との間のキーとなる差異に基づいて最初の治療プランが定義される。このアプローチは、大きなデータベースであっても有用である。現在の患者と完全にマッチするものを見つけることができないことがある。したがって、この場合、現在の患者は、最も類似する過去の患者と比較される。或いは最も類似する過去の患者のグループと比較される。過去の患者と現在の患者との間のキーの差異又は、差異の数が特定され、そして、その差異に強く依存している治療プラン要素は、その分野の知識に基づいて判断される。そのキーの差異に基づいて、分離されたサーチが実施され、現在の患者とキーの差異が共通する最も近い患者を見つける。このサーチによって見つかった患者から、そのキーの差異に関連するプランの要素が取り出される。例えば、高血圧は、患者に対する化学療法の処方を決定する際に重要なキーファクタである。したがって、もし現在の患者が高血圧であり、最も似ている過去の患者が高血圧でない場合、分離されたサーチが実行され、高血圧である最も類似する過去の患者を見つける。そして、現在の患者に対する化学療法の処方は、高血圧である最も類似する患者に基づいてなされる。他の例示的状況において、プラン生成システム150は、現在の患者のための複数の治療プランを生成する。これらの各々は、過去の患者の個々の治療プランであるか、又は異なるサーチ基準に基づくものである例えば、サーチにおいて、生活の質のファクタにある程度の重みをかける場合。ステップ560において、プラン生成システム150は、治療プランの各々が現在の患者に施された場合、治療プランの各々に関連する予期される結果outcomeを推論する。予期される結果は、類似した治療プランを受けた過去の患者によって経験された結果、現在の患者の特徴、過去の患者の特徴と異なる現在の患者の特徴における状況等に基づく。ステップ570で、類似した過去の患者、治療プラン、及び推論された結果が、治療プランニングワークステーション120のグラフィカルユーザインタフェース300を用いて、医師に提供される。図3は、現在の患者のための3つの提案された治療プラン340を提示する実施形態を示している。本明細書に記載された例示的実施形態は、医師が、医師自身が持っている知識よりも、より大きな知識ベース情報を検討することを可能とし、これによって、現在の患者のための治療プランを決定することができる。例示的実施形態は、更に、現在の患者のための治療プランを生成することを助ける。この治療プランは、医師の個人の経験に基づくアドホックベースで医師により作成された治療プランよりも、より高い質をもつものである。更に、過去の患者との比較を行うという目的の性質のため、患者が受けるケアーの質は、医師のスキル及び経験に依存するというよりも、標準化される。更に、現在の患者のために提案された治療プランは、現在の患者の特徴と共通する一人以上の患者に基づくものであるため、治療する医師による検討のために、より高い質の治療プランが自動的に生成され得る。当業者は、上述の例示的実施形態は、いかなる形態でもインプリメントすることができることを理解するであろう。すなわち、分離されたソフトウエアモジュールとして、ソフトウエアとハードウエアの組合せとして、例えばインプリメントされ得る。例えば、類似サーチエンジン130は、複数のコードのラインを含むプログラムであり、コンパイルされ、プロセッサにより実行され得る。請求項は、PCT規則6.2bに従って、参照番号を含み得る。しかしながら、請求項は、参照番号に対応する例示的実施形態に限定されると解釈すべきものではない。当業者には、明らかなように、本発明に対して、発明の精神及び範囲を逸脱しない範囲で、様々な変形がなされ得る。したがって、本発明は、添付の請求項の技術的範囲及び均等物に包含される限り、本発明の変形及びバリエーションをカバーするものである。