"以下の工程:a所定の疾患についてクライテリア候補を選択する工程;b同一の病理学的診断用サンプルについて、該クライテリア候補について、複数の病理医の判断結果を得る工程であって、ここで、複数の病理医は、エキスパートからなる集団、または、エキスパートおよび専門の病理医からなる集団である、工程;c該複数の病理医の60以上が同じ診断を示したサンプルを選択する工程;および、d該選択されたサンプルの該判断結果について統計解析を行い、該所定の疾患についてのパラメータを提供するクライテリアを選択する工程;を包含する、所定の疾患の病理学的診断のためのクライテリアを決定する方法。請求項1に記載の方法であって、ここで、前記複数の病理医が、エキスパートからなる集団である、方法。請求項1に記載の方法であって、ここで、前記統計解析が、判別分析ステップワイズである、方法。以下の工程:a所定の疾患についてクライテリア候補を選択する工程;b同一の病理学的診断用サンプルについて、該クライテリア候補を用いて、複数の病理医の判断結果を得る工程;c工程bにおいて得られた判断結果について階層的なクラスタ分析によるグループ化を行う工程;d階層的なクラスタ分析によってグループ化されなかった判断結果を除外する工程;e階層的なクラスタ分析によってグループ化された判断結果について、妥当性を判断する工程;および、f階層的なクラスタ分析によってグループ化された判断結果の60以上において共通しているクライテリア候補を、所定の疾患の病理学的診断のためのクライテリアとして選択する工程、を包含する、所定の疾患の病理学的診断のためのクライテリアを決定する方法。請求項1または4に記載の方法であって、ここで、前記所定の疾患が特発性間質性肺炎である、方法。前記クライテリア候補が、1明瞭な瘢痕状の線維化2肺胞隔壁への炎症細胞浸潤IP蜂巣肺より遠い領域3顕微鏡的蜂巣肺の形成4病変の分布5小葉辺縁部への偏り6細気管支中心性病変7線維芽細胞巣8隣接する正常肺9平滑筋の過形成10末梢気道病変11胚中心を有するリンパ濾胞12喫煙による顕著な変化13急性肺障害の変化14肉芽腫/間質内の巨細胞15器質化肺炎マッソン体16胸膜異常17脈管変化肺動脈18肺構築の破壊19管腔内の器質化病巣マッソン体20弾性線維症からなる群から選択される、請求項5に記載の方法。特発性間質性肺炎の診断を支援する方法であって、以下のクライテリア1明瞭な瘢痕状の線維化2顕微鏡的蜂巣肺の形成3病変の分布4小葉辺縁部への偏り5隣接する正常肺6肺胞隔壁への炎症細胞浸潤蜂巣肺より離れた領域におけるに基づいて、診断の指標を提供する工程を包含する、方法。所定の疾患に関する病理学的診断を支援するシステムであって、以下:k該所定の疾患に関する複数のクライテリア、および、該複数のクライテリアの各々のパラメータを記憶する記憶部、l該複数のクライテリアに関する病理学的診断の所見データを取得する所見データ取得部、m該パラメータと該所見データとに基づき、i該パラメータと該所見データとが一致する場合に、被験者の該所定の疾患の罹患可能性を推定するか、または、ii該パラメータと該所見データとが一致しない場合に、エキスパートの判断を仰ぐようユーザに促する、判断部、および、n該判断部の判断を出力する出力部を備える、システム。請求項8に記載のシステムであって、ここで、前記クライテリアおよび前記パラメータが、以下の工程:a所定の疾患についてクライテリア候補を選択する工程;b同一の病理学的診断用サンプルについて、該クライテリア候補について、複数の病理医の判断結果を得る工程であって、ここで、複数の病理医は、エキスパートからなる集団、または、エキスパートおよび専門の病理医からなる集団である、工程;c該複数の病理医の60以上が同じ診断を示したサンプルを選択する工程;および、d該選択されたサンプルの該判断結果について統計解析を行い、該所定の疾患についてのパラメータを提供するクライテリアを選択する工程;によって決定される、システム。前記疾患が特発性間質性肺炎であり、前記クライテリアおよびパラメーターが、1明瞭な瘢痕状の線維化2顕微鏡的蜂巣肺の形成3病変の分布4小葉辺縁部への偏り5隣接する正常肺6肺胞隔壁への炎症細胞浸潤蜂巣肺より離れた領域におけるである、請求項8に記載のシステム。所定の疾患に関する病理学的診断を支援するクラウドコンピューティングシステムであって、以下:p該所定の疾患に関する複数のクライテリア、および、該複数のクライテリアの各々のパラメータを記憶する記憶部、q該複数のクライテリアに関する病理学的診断の所見データをユーザから受け付ける受付部、r該パラメータと該所見データとに基づき、i該パラメータと該所見データとが一致する場合に、被験者の該所定の疾患の罹患可能性を推定するか、または、ii該パラメータと該所見データとが一致しない場合に、エキスパートの判断を仰ぐようユーザに促する、判断部、および、s該判断部の判断をユーザに提供する提供部、を備える、システム。請求項11に記載のクラウドコンピューティングシステムであって、ここで、前記クライテリアおよび前記パラメータが、以下の工程:a所定の疾患についてクライテリア候補を選択する工程;b同一の病理学的診断用サンプルについて、該クライテリア候補について、複数の病理医の判断結果を得る工程であって、ここで、複数の病理医は、エキスパートからなる集団、または、エキスパートおよび専門の病理医からなる集団である、工程;c該複数の病理医の60以上が同じ診断を示したサンプルを選択する工程;および、d該選択されたサンプルの該判断結果について統計解析を行い、該所定の疾患についてのパラメータを提供するクライテリアを選択する工程;によって決定される、システム。前記疾患が特発性間質性肺炎であり、前記クライテリアおよびパラメーターが、1明瞭な瘢痕状の線維化2顕微鏡的蜂巣肺の形成3病変の分布4小葉辺縁部への偏り5隣接する正常肺6肺胞隔壁への炎症細胞浸潤蜂巣肺より離れた領域におけるである、請求項11に記載のシステム。そこで、本発明は、一貫性のある結果を得るための、病理学的診断を支援するシステムおよび方法を提供することを課題とする。本発明はまた、病理学的診断クライテリアの決定法を提供する。本発明はまた、本発明によって得られたクライテリアに基づいて病理学的診断を支援するシステムおよび方法を提供する。項目1以下の工程:a所定の疾患についてクライテリア候補を選択する工程;b同一の病理学的診断用サンプルについて、該クライテリア候補について、複数の病理医の判断結果を得る工程であって、ここで、複数の病理医は、エキスパートからなる集団、または、エキスパートおよび専門の病理医からなる集団である、工程;c該複数の病理医の60以上が同じ診断を示したサンプルを選択する工程;および、d該選択されたサンプルの該判断結果について統計解析を行い、該所定の疾患についてのパラメータを提供するクライテリアを選択する工程;を包含する、所定の疾患の病理学的診断のためのクライテリアを決定する方法。項目2項目1に記載の方法であって、ここで、前記複数の病理医が、エキスパートからなる集団である、方法。項目3項目1に記載の方法であって、ここで、前記統計解析が、判別分析ステップワイズである、方法。項目4以下の工程:a所定の疾患についてクライテリア候補を選択する工程;b同一の病理学的診断用サンプルについて、該クライテリア候補を用いて、複数の病理医の判断結果を得る工程;c工程bにおいて得られた判断結果について階層的なクラスタ分析によるグループ化を行う工程;d階層的なクラスタ分析によってグループ化されなかった判断結果を除外する工程;e階層的なクラスタ分析によってグループ化された判断結果について、妥当性を判断する工程;および、f階層的なクラスタ分析によってグループ化された判断結果の60以上において共通しているクライテリア候補を、所定の疾患の病理学的診断のためのクライテリアとして選択する工程、を包含する、所定の疾患の病理学的診断のためのクライテリアを決定する方法。項目5項目1または4に記載の方法であって、ここで、前記所定の疾患が特発性間質性肺炎である、方法。項目6前記クライテリア候補が、1明瞭な瘢痕状の線維化2肺胞隔壁への炎症細胞浸潤IP蜂巣肺より遠い領域3顕微鏡的蜂巣肺の形成4病変の分布5小葉辺縁部への偏り6細気管支中心性病変7線維芽細胞巣8隣接する正常肺9平滑筋の過形成10末梢気道病変11胚中心を有するリンパ濾胞12喫煙による顕著な変化13急性肺障害の変化14肉芽腫/間質内の巨細胞15器質化肺炎マッソン体16胸膜異常17脈管変化肺動脈18肺構築の破壊19管腔内の器質化病巣マッソン体20弾性線維症からなる群から選択される、項目5に記載の方法。項目7特発性間質性肺炎の診断を支援する方法であって、以下のクライテリア1明瞭な瘢痕状の線維化2顕微鏡的蜂巣肺の形成3病変の分布4小葉辺縁部への偏り5隣接する正常肺6肺胞隔壁への炎症細胞浸潤蜂巣肺より離れた領域におけるに基づいて、診断の指標を提供する工程を包含する、方法。項目8所定の疾患に関する病理学的診断を支援するシステムであって、以下:k該所定の疾患に関する複数のクライテリア、および、該複数のクライテリアの各々のパラメータを記憶する記憶部、l該複数のクライテリアに関する病理学的診断の所見データを取得する所見データ取得部、m該パラメータと該所見データとに基づき、i該パラメータと該所見データとが一致する場合に、被験者の該所定の疾患の罹患可能性を推定するか、または、ii該パラメータと該所見データとが一致しない場合に、エキスパートの判断を仰ぐようユーザに促する、判断部、および、n該判断部の判断を出力する出力部を備える、システム。項目9項目8に記載のシステムであって、ここで、前記クライテリアおよび前記パラメータが、以下の工程:a所定の疾患についてクライテリア候補を選択する工程;b同一の病理学的診断用サンプルについて、該クライテリア候補について、複数の病理医の判断結果を得る工程であって、ここで、複数の病理医は、エキスパートからなる集団、または、エキスパートおよび専門の病理医からなる集団である、工程;c該複数の病理医の60以上が同じ診断を示したサンプルを選択する工程;および、d該選択されたサンプルの該判断結果について統計解析を行い、該所定の疾患についてのパラメータを提供するクライテリアを選択する工程;によって決定される、システム。項目10前記疾患が特発性間質性肺炎であり、前記クライテリアおよびパラメーターが、1明瞭な瘢痕状の線維化2顕微鏡的蜂巣肺の形成3病変の分布4小葉辺縁部への偏り5隣接する正常肺6肺胞隔壁への炎症細胞浸潤蜂巣肺より離れた領域におけるである、項目8に記載のシステム。項目11所定の疾患に関する病理学的診断を支援するクラウドコンピューティングシステムであって、以下:p該所定の疾患に関する複数のクライテリア、および、該複数のクライテリアの各々のパラメータを記憶する記憶部、q該複数のクライテリアに関する病理学的診断の所見データをユーザから受け付ける受付部、r該パラメータと該所見データとに基づき、i該パラメータと該所見データとが一致する場合に、被験者の該所定の疾患の罹患可能性を推定するか、または、ii該パラメータと該所見データとが一致しない場合に、エキスパートの判断を仰ぐようユーザに促する、判断部、および、s該判断部の判断をユーザに提供する提供部、を備える、システム。項目12項目11に記載のクラウドコンピューティングシステムであって、ここで、前記クライテリアおよび前記パラメータが、以下の工程:a所定の疾患についてクライテリア候補を選択する工程;b同一の病理学的診断用サンプルについて、該クライテリア候補について、複数の病理医の判断結果を得る工程であって、ここで、複数の病理医は、エキスパートからなる集団、または、エキスパートおよび専門の病理医からなる集団である、工程;c該複数の病理医の60以上が同じ診断を示したサンプルを選択する工程;および、d該選択されたサンプルの該判断結果について統計解析を行い、該所定の疾患についてのパラメータを提供するクライテリアを選択する工程;によって決定される、システム。項目13前記疾患が特発性間質性肺炎であり、前記クライテリアおよびパラメーターが、1明瞭な瘢痕状の線維化2顕微鏡的蜂巣肺の形成3病変の分布4小葉辺縁部への偏り5隣接する正常肺6肺胞隔壁への炎症細胞浸潤蜂巣肺より離れた領域におけるである、項目11に記載のシステム。本発明によって、従来法と比較して、より一貫性のある結果を得るための、病理学的診断を支援するシステムおよび方法が提供される。本発明はまた、より一貫性のある結果を得るための病理学的診断クライテリアの決定法を提供する。本発明はまた、本発明によって得られたクライテリアに基づいて病理学的診断を支援するシステムおよび方法を提供する。以下に好ましい実施形態の説明を記載するが、この実施形態は本発明の例示であり、本発明の範囲はそのような好ましい実施形態に限定されないことが理解されるべきである。当業者はまた、以下のような好ましい実施例を参考にして、本発明の範囲内にある改変、変更などを容易に行うことができることが理解されるべきである。以下、本発明を説明する。本明細書において使用される用語は、特に言及しない限り、当該分野で通常用いられる意味で用いられることが理解されるべきである。以下に本明細書において特に使用される用語の定義を列挙する。定義本明細書において使用する場合、用語クライテリアとは、病理学的診断において利用される事象をいう。クライテリアとしては、代表的には、ヘマトキシリンエオシン染色HE染色のスライドにおいて観察される事象、および、エラスチカワンギーソン染色EVG染色のスライドにおいて観察される事象が挙げられるが、これらに限定されない。特発性間質性肺炎IIPのHE染色におけるクライテリア候補の代表例とそのスコアとしては、例えば、1明瞭な瘢痕状の線維化軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip2肺胞隔壁への炎症細胞浸潤IP蜂巣肺より遠い領域軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip3顕微鏡的蜂巣肺の形成軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip4病変の分布明らかに斑状Clearlypatchy比較的斑状Relativelypatchyびまん性Diffuse判断せずにスキップSkip5小葉辺縁部への偏り軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip6細気管支中心性病変軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip7線維芽細胞巣軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip8隣接する正常肺急峻な病変との移行Withabrupttransitionゆっくりとした病変との移行WithgradualtransitionなしNone判断せずにスキップSkip9平滑筋の過形成軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip10末梢気道病変軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip11胚中心を有するリンパ濾胞軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip12喫煙による顕著な変化RB/DIP様反応肺気腫Emphysema星状瘢痕Stellatescarわずかな発見のみSlightfindingsonlyなしNone判断せずにスキップSkip13急性肺障害の変化軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip14肉芽腫/間質内の巨細胞軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip15器質化肺炎マッソン体軽度Mild中度Moderate重篤SevereなしNone判断せずにスキップSkip16胸膜異常胸膜厚さ線維性胸膜炎細胞浸潤胸膜炎フィブリン性胸膜癒着なしNone判断せずにスキップSkip17脈管変化肺動脈重篤な内膜の厚さ重篤な中膜の厚さ血管炎血栓わずかな発見のみSlightfindingsonlyなしNone判断せずにスキップSkipが挙げられるがこれらに限定されない。特発性間質性肺炎IIPのEVG染色におけるクライテリア候補の代表例としては、例えば、1肺構築の破壊2管腔内の器質化病巣マッソン体3弾性線維症が挙げられるがこれらに限定されない。他の間質性肺炎のクライテリア候補として、硝子膜形成、形質細胞浸潤、浮腫、II型上皮の過形成、好酸球浸潤、好中球浸潤、リンパ球浸潤、色素沈着、ヘモジデリン沈着、組織球のタイプ、扁平上皮化生、アポトーシスの有無、壊死の有無などが挙げられる。また、肺癌などの癌の組織型を鑑別するクライテリアとして、細胞間橋、角化の程度、核小体、細胞質の好酸性、デスモプラスティック反応、核分裂像、粘液産生、細胞内の核局在、重層化、核の形、クロマチンパターン、腺腔形成、乳頭状構造、索状配列、胞巣形成とサイズ、うろこ状配列、TTF1の染色性、NapsinAの染色性、p63の染色性、CK5/6の染色性、CK14の染色性、ロゼット形成、神経内分泌マーカーの染色性などが挙げられる。他の腫瘍脳腫瘍などにおいてもほぼ同様で、これらに脳腫瘍の特徴である、核周囲ハローの形成、突起の有無、血管内皮の増殖、細胞密度、GFAPの染色性、Olig2の染色性、MIB-1の陽性率、S-100の染色性、ローゼンタールファイバーの存在などが追加される。同様に全身の腫瘍性非腫瘍性病変におけるクライテリア候補を盛り込む。本明細書において使用する場合、用語病理学的診断用サンプルとは、病理学での診断に利用することができるサンプルをいう。このサンプルとしては、HE染色のスライド、および、EVG染色のスライドなどのように病理標本自体であっても、また、これら病理標本の画像データであってもよい。本明細書において使用する場合、用語病理医としては、1所定の疾患についてクライテリアを分類、作成、ないし、レビューするエキスパート、2所定の疾患を専門とする専門の病理医、および、3所定の疾患を専門とすることなく、総合的に病理学的診断を行う一般非専門病理医一般病理専門医ともいうが挙げられるがこれらに限定されない。本明細書において使用する場合、用語病理医の判断結果とは、クライテリアないしクライテリア候補についての所見に基づいて病理医が導き出す判断の結果をいう。病理医の判断結果としては、具体的疾患に罹患しているか否か、ならびに、具体的疾患に罹患している可能性が挙げられるがこれらに限定されない。本明細書において使用する場合、用語パラメータとは、クライテリアと所定の疾患とを関連つける情報をいう。例えば、特発性間質性肺炎IIPにおいて利用可能なクライテリアのパラメータは、以下のとおりである。明瞭な瘢痕状の線維化が中度~重篤の場合は、通常型間質性肺炎UIPを示唆し、なし~軽度の場合は、非特異性間質性肺炎NSIPやその他の間質性肺炎を示唆する。顕微鏡的蜂巣肺の形成が中度~重篤の場合は、通常型間質性肺炎UIPを示唆し、なしの場合は、非特異性間質性肺炎NSIPやその他の間質性肺炎を示唆する。病変の分布が比較的斑状~明らかに斑状の場合は、通常型間質性肺炎UIPを示唆し、びまん性に分布の場合は、非特異性間質性肺炎NSIPやその他の間質性肺炎を示唆する。小葉辺縁部への偏りが中度~重篤の場合は、通常型間質性肺炎UIPを示唆し、なし~軽度の場合は、非特異性間質性肺炎NSIPやその他の間質性肺炎を示唆する。隣接する正常肺が急峻に病変部へ移行の場合は、通常型間質性肺炎UIPを示唆し、なだらかに病変部へ移行の場合は、非特異性間質性肺炎NSIPやその他の間質性肺炎を示唆する。肺胞隔壁への炎症細胞浸潤が中度~重篤の場合は、非特異性間質性肺炎NSIPやその他の間質性肺炎を示唆し、なし~軽度の場合は、通常型間質性肺炎UIPを示唆する。本明細書において使用する場合、パラメータを有するクライテリアとは、クライテリアのスコア例えば、なし、軽度、中度、または、重篤によって所定の疾患に関する情報例えば、UIPに罹患している、または、UIPに罹患していない、あるいは、NSIPに罹患している、または、NSIPに罹患していないを提供するクライテリアをいう。1.クライテリアの決定法所定の疾患の病理学的診断において使用可能なクライテリア候補は、周知である。その周知のクライテリア候補の中から、所定の疾患の病理学的診断を支援するために有用なクライテリアを選択することが重要である。本発明において、そのようなクライテリアの選択は、複数の病理医の病理診断の結果を利用して以下のように行う。1.1.複数の病理医の知見の統計処理からクライテリアを決定する方法複数名の病理医好ましくは、エキスパートまたは専門の病理医、より好ましくは、エキスパートの知見を統計処理してクライテリアを決定することができる。複数名の病理医は、以下の1.2に記載するクラスター解析によって同一グループに属するとされた複数の病理医であってもよい。複数の病理医によるクライテリア候補を用いた判断結果に関して、複数の病理医の50以上、60以上、70以上、75以上、80以上、85以上、90以上、または、95以上が同じ診断を示した検体サンプルを選択し、項目の平均値を算出し、統計処理を行い、これらからパラメータすなわち、クライテリアと所定の疾患とを関連つける情報を提供するクライテリアを選択する。統計処理としては、判別分析ステップワイズ、Fisherの正確検定、χ自乗検定、ログランク検定、ウィルコクソン検定、コックス検定、および、ロジスティック回帰分析、ならびに、これらに組み合わせが挙げられるがこれらに限定されない。また、統計処理としては、例えば、JMP登録商標のような統計解析ソフトウェアを用いることができる。1.2.クラスター解析を用いる方法クラスター解析を用いて、以下のようにクライテリアを決定することも可能である。a所定の疾患についてクライテリア候補を選択する工程;b同一の病理学的診断用サンプルについて、該クライテリア候補を用いて、複数の病理医の判断結果を得る工程;c工程bにおいて得られた判断結果について階層的なクラスタ分析によるグループ化を行う工程;d階層的なクラスタ分析によってグループ化されなかった判断結果を除外する工程;e階層的なクラスタ分析によってグループ化された判断結果について、妥当性を判断する工程;および、f階層的なクラスタ分析によってグループ化された判断結果において共通しているクライテリア候補を、所定の疾患の病理学的診断のためのクライテリアとして選択する工程。上記工程cにおける階層的なクラスタ分析は、各病理医の判断結果と被験者の経過との関係について、種々の周知の手法を用いて行うことができる。例えばSPSSなどのソフトウェアを使用して診断によるクラスタに分けられると、クラスタごとのコンセンサス診断クラスタ内で最も多くの病理医が選んだ診断と、患者の肺機能の変化における相関を見ることができる。例えば、肺機能FVCやDLcoなどの12か月による変化にて、改善群と増悪群および安定群に分別される。改善群と増悪群の区別に診断が相関するかどうかをχ自乗検定やフィッシャー検定にて検討を行う事ができる。上記工程cにおけるクラスタ分析によってグループ化されなかった判断結果は、他の病理医の判断結果から逸脱しており、それゆえ、診断精度を損なうと考えられることから、上記工程dにおいて除外する。しかしながら、本発明の特定の局面においては、上記dの除外工程は必須ではなく、除外工程を行うことなく、本発明を実施することができる。上記除外工程dでは、例えば、グループに含まれる人数や、クラスタされた階層の低さを指標として、そこに含まれなかった診断結果を除外することができる。上記工程eにおける妥当性の判断は、判断結果と、被験者の経過とを比較し、被験者の経過が判断結果と一致するか否かによって決定することができる。この妥当性の判断は、所定の疾患に関して、致死性か否かの判断結果を作成し、その後の被験者の生存率、生存期間などと比較することによって行うことができる。この妥当性の判断は、Fisherの正確検定、χ自乗検定、ログランク検定、ウィルコクソン検定、コックス検定、ロジスティック回帰分析などによって行うことができる。上記工程eでの妥当性の判断は、必ずしも必須ではなく、上記工程eを行うことなく本発明を実施することも可能である。上記工程fは、クラスタ分析によってグループ化された判断結果の全てを用いて行っても、あるいは、その一部を用いて行ってもよい。例えば、上記工程eにおいて妥当性の判断を行い、妥当性の高いグループを選択して、上記工程fを行ってもよい。上記工程fにおいて、階層的なクラスタ分析によってグループ化された判断結果において共通しているとは、例えば、当該クライテリアに関する所見が、集団の60以上、65以上、70以上、75以上、80以上、85以上、90以上、または、95以上で共通することを意味する。2.選択したクライテリアの利用診断を行うユーザーは、選択されたクライテリアについてスコアを取得する。スコアは、例えば、0なしから1軽度、2中度、3重篤までの数値に変換される。それらの数値化したスコアに各々のクライテリアが有する重みづけ係数例えば、上記1.1.などに記載される統計解析によって得られる係数をかけることで症例ごとにスコアの総和が算出される。このスコアによってユーザーによる診断を支援することができる。例えば、UIPないしNSIPの診断においては、このスコアの数値の高いものがUIPとして診断する確からしさの高い症例であり、低いものがNSIPとして診断する確からしさの高い症例である。中間のスコアを示す症例は、診断が困難な症例として、エキスパートへのコンサルテーションが推奨される症例として、ユーザーに対して出力することが出来る。また、ユーザーがつけたスコアと、スコア化を行う根拠となった所見を同時にデジタル画像で画像取得し、これらの画像とスコア数値をエキスパートに提供することによって、エキスパートがユーザーのスコア化の基準が正しいか誤っているかを判断することも可能である。例えば、ユーザーが取得したスコア値と所見画像がコンサルテーション推奨症例としてエキスパートに転送されれば、より素早く簡便なコンサルテーションを行う事が出来る。このエキスパートの判断ないしコンサルテーションのユーザーへのフィードバックもまた、診断の支援として利用可能である。3.本発明のシステム本発明のシステムは、単独のコンピュータを用いても実行可能であるが、好ましくは、ネットワークに接続したコンピュータまたはクラウドコンピューティングシステムに接続したコンピュータが好ましい。3.1.単独のコンピュータシステム本発明では、所定の疾患に関する病理学的診断を支援するコンピュータシステムであって、ネットワークに接続していないシステムを提供する。このシステムは、以下:k該所定の疾患に関する複数のクライテリア、および、該複数のクライテリアの各々のパラメータを記憶する記憶部、l該複数のクライテリアに関する病理学的診断の所見データを取得する所見データ取得部、m該パラメータと該所見データとに基づき、i該パラメータと該所見データとが一致する場合に、被験者の該所定の疾患の罹患可能性を推定するか、または、ii該パラメータと該所見データとが一致しない場合に、エキスパートの判断を仰ぐようユーザに促する、判断部、および、n該判断部の判断を出力する出力部を備える。このシステムの本体である判断部は、コンピュータ、例えば、汎用コンピュータによって構成されていてもよい。必要に応じて、記憶部は、所見データを記憶してもよい。また、必要に応じて、出力部は、所見データの画像情報を出力画面上での表示および/または印刷をしてもよい。このシステムの代表的な処理手順は、以下のとおりである。1記憶部に所定の疾患に関する複数のクライテリア、および、複数のクライテリアの各々のパラメータを記憶させるか、あるいは、所定の疾患に関する複数のクライテリア、および、複数のクライテリアの各々のパラメータを記憶させた記憶部を提供する;2所見データ取得部を介して、複数のクライテリアに関する病理学的診断の所見データを取得する;3パラメータと所見データとに基づき、判断部あるいはコンピュータ本体が、i該パラメータと該所見データとが一致する場合に、被験者の該所定の疾患の罹患可能性を推定して出力するか、または、ii該パラメータと該所見データとが一致しない場合に、エキスパートの判断を仰ぐようユーザに促する;および、4判断部の判断を出力部に出力する。上記クライテリアは、代表的には、本発明の方法に従って決定されたクライテリアである。疾患が特発性間質性肺炎の場合、代表的なクライテリア、1明瞭な瘢痕状の線維化2顕微鏡的蜂巣肺の形成3病変の分布4小葉辺縁部への偏り5隣接する正常肺6肺胞隔壁への炎症細胞浸潤蜂巣肺より離れた領域におけるである。3.2.クラウドコンピューティングシステム本発明では、所定の疾患に関する病理学的診断を支援するクラウドコンピューティングシステムを提供する。このシステムは、以下:q該複数のクライテリアに関する病理学的診断の所見データをユーザから受け付ける受付部、r該パラメータと該所見データとに基づき、i該パラメータと該所見データとが一致する場合に、被験者の該所定の疾患の罹患可能性を推定するか、または、ii該パラメータと該所見データとが一致しない場合に、エキスパートの判断を仰ぐようユーザに促する、判断部、および、s該判断部の判断をユーザに提供する提供部、を備える。このシステムの本体である判断部は、コンピュータ、例えば、汎用コンピュータによって構成されていてもよい。必要に応じて、記憶部は、所見データを記憶してもよい。このシステムの代表的な処理手順は、以下のとおりである。1記憶部に所定の疾患に関する複数のクライテリア、および、複数のクライテリアの各々のパラメータを記憶させるか、あるいは、所定の疾患に関する複数のクライテリア、および、複数のクライテリアの各々のパラメータを記憶させた記憶部を提供する;2受付部を介して、複数のクライテリアに関する病理学的診断の所見データをユーザから受け付ける;3パラメータと所見データとに基づき、判断部あるいはコンピュータ本体が、i該パラメータと該所見データとが一致する場合に、被験者の該所定の疾患の罹患可能性を推定して出力するか、または、ii該パラメータと該所見データとが一致しない場合に、エキスパートの判断を仰ぐようユーザに促する;および、4判断部の判断をユーザに提供する。上記クライテリアは、代表的には、本発明の方法に従って決定されたクライテリアである。疾患が特発性間質性肺炎の場合、代表的なクライテリアは、1明瞭な瘢痕状の線維化2顕微鏡的蜂巣肺の形成3病変の分布4小葉辺縁部への偏り5隣接する正常肺6肺胞隔壁への炎症細胞浸潤蜂巣肺より離れた領域におけるである。本発明のシステムは、好ましくは、判断結果が典型的なパラメータと一致しない場合、エキスパートの判断を仰ぐようユーザに促する。実施例1:特発性間質性肺炎の病理診断についての解析以下に、特発性間質性肺炎の病理診断を例としてとりあげ、実施例等により本発明を詳しく説明するが、本発明は特発性間質性肺炎に限定されるものではない。設計本発明者らは、公立陶生病院から、2008年11月から2009年5月の間にバイオプシーされた、慢性間質性肺であると臨床的に判断された、連続する20症例のビデオ補助胸腔鏡手術VATSを選択した。29人のパネリスト病理医が、ヘマトキシリンエオシン染色HE染色およびエラスチカワンギーソン染色EVG染色のスライドを観察し、臨床的データおよび放射線データの情報なしで組織学的パターンの診断を行った。各領域およびカテゴリーに対して、一般化κ係数を観察者間の一致性について算出した。上記パネリストは、クラスタ分析によってグループに分けられた。肺機能試験の予測データが得られ、そして疾患の進行は1年の追跡での努力肺活量FVCおよび一酸化炭素拡散能力の変化によって規定された。疾患の進行と病理学的診断との関連を、Fisherの正確確率検定を使用して分析し、そしてデータをクラスター間で比較した。結果全ての病理学者における20の症例の総合的一致性は0.22であった。肺病理学者に限定すれば、κは0.27であった。パネリストをクラスタ分析によって4つのグループにさらに分けた。患者の予後は12か月の呼吸機能検査による変化にてFVCとDLcoの変化にもとづき、改善群と増悪群および安定群に分別され、ここでは、最大のクラスターだけが疾患の進行と統計的に有意な関連を示した。結論IIPにおける病理学的診断の一致性は低い。病理学者の間にはいくつかの異なるサブグループが存在し、最大のクラスターのみが疾患の進行との関連を示した。これらの知見は、ウェブサイトhttp://ws022.u-toyama.ac.jpID:ILD,pass:UIPを通じて、臨床診療における病理学的診断の標準化のための教育的材料として利用可能であり、同様の方法で練習症例と模範解答を示すことができる。導入2002年の特発性間質性肺炎IIPのATS/ERS分類の公表後の予測に反して、IIPの病理学的診断における観察者間の変動性はなお問題であるNicholsonetal,Franks,etal,Flahrty,Thorax2003。外科的肺バイオプシーは患者にとって侵襲性の処置であり、慢性間質性肺疾患のための外科的バイオプシーは間質性肺疾患の診断のための不可避な工程である。この手順は極めて侵襲性であり、VATSバイオプシーを得ることは患者にとっては重大なことであり、これには急変のいくらかのリスクも存在する。VATSバイオプシー後の急変あるいは、急性悪化とも言われるのリスクを考慮すると、この処置は患者にとって十分に有益なものであるべきである。この点において、病理学的診断は、臨床に利用可能な予後的および/または予測的価値を有するべきである。明確には知られていない1つの問題は、ATS/ERSコンセンサス声明の数年後にどの程度の一致性を肺病理学者および非肺病理学者が得たかということである。また、特発性肺線維症IPFの患者に限定的に使用されている、ピルフェニドンまたはNACのような新しい特定の治療的選択肢の最近の進歩を考慮すると、慢性間質性肺炎に対する正確な診断は重要性を増している。今回、病理学的診断において国際的にどの程度の一致性を我々はなし得るのかを知るために、そして何が予後の予測のための最良の示唆的診断であるのかを知るために、著者らは、慢性間質性肺炎について観察者間の一致性を調査し、患者の転帰に対するその有意性を比較した。材料および方法症例選択および臨床評価著者らは、病理学報告において間質性線維症が主要な組織学的知見と診断された連続する20症例のビデオ補助胸腔鏡手術VATSを、単一の病院公立陶生病院から選択した。患者の年齢、性別、背景の全身性疾患、薬歴、高分解能CTHRCT知見、職業性被爆、処置のタイプ、喫煙暦、生存状況、および肺機能試験PFTの臨床データを、VATSバイオプシーの前および12ヶ月後を含むいくつかの連続的な時点において得た。本研究に含まれるPFTデータは、肺活量VC、努力肺活量FVC、1秒間努力呼気容量FEV1、および一酸化炭素拡散能力Dlcoであった。パネリストによる症例のスコアリングいずれの臨床的データおよび放射能データを見ていない29人のパネリストに、全ての症例をレビューするよう求めた。パネリストは、以下:ATS/ERS分類/レビューメンバーを含む4人のエキスパートEX、8人のUS/EUの肺病理学者U、10人の日本人肺病理学者JP、および7人の一般病理専門医GPに分類された。上記パネリストは、ヘマトキシリンエオシン染色、およびEVG染色で染色されたスライドをレビューし、ATS/ERSパターンによって分類した。全てのスコアリングデータを、VATSバイオプシーから11ヶ月以内に得た。統計分析ほとんどの肺病理学者は症例を、通常型間質性肺炎UIP、非特異性間質性肺炎NSIPおよびその他に分類したことから、他のATS/ERSパターンの下で診断された症例はその他のサブグループに一緒に入れられた。一般化重み付けκ係数を、各カテゴリーに対して、観察者間の一致性について算出した。全ての組み合わせにおける2人の観察者間のκ一致性もまた、算出した。観察者の一致性は、κ値0.20未満、0.20~0.39、0.40~0.59、0.60~0.79、および0.80以上について、それぞれ、不可poor、可fair、中度moderate、良good、優excellentに分類された。Supervisedのクラスタ分析を、病理学的診断のデータに対して行った。病理学的診断と疾患の進行との間の関連付けを、χ2乗検定を用いて行った。UIPおよびNSIPパターンと、その他の不確かな臨床的意味との間の組織学的診断の重要性に起因して、UIPまたはNSIPパターンの診断の症例のみ、さらに分析した。Mantel-Haenszel検定を使用して、クラスター間のグループの結果を比較した。改善した患者および悪化した患者の数値を、UIPパターンとNSIPパターンとに分けた表に入れ、各欄の数の平均と標準偏差とを算出した。Fisherの正確検定を使用して、UIP対NSIPの区別と疾患の進行との間の関連の有意性を分析した。病理学的診断と進行のない生存との間の関連無増悪期間による生存解析もまた、logrank検定を使用して分析し、そしてKaplanMeier曲線をプロットした。パーセント予測FVCが10以上低下したときに、その症例は増悪を有するとみなした。p値<0.05を有意と見なした。統計的分析を、κ係数についてSTATVIEWComputingResourceCenter,SantaMonica,CA,USAを用いて、クラスタ分析についてはSPSSを用いて、そして他の分析についてJMP登録商標SASInstitute、Cary、NC、USAを用いて、行った。予後的有意性肺機能試験を、疾患の進行および生存の状況を判断するために使用した。PFTデータは、全ての患者において、死亡まで2~5ヶ月ごとに得た。1人の患者が、完全な回復のためにPFTを拒否し、他の医院に転院した。患者は、2つの異なる時点前および12ヶ月±2ヶ月後におけるPFTデータの変化に基づいて、3つのグループ改善、安定、および悪化にさらに分けられた。LatsiらおよびCollardらの研究に従い、改善した症例は、10またはそれより大きなパーセント予測FVCが増加した症例と規定し、悪化した症例は、10またはそれより大きなパーセント予測FVCの減少またはVATS前の時点でのDlcoの15を越える悪化のいずれかの症例と規定した。安定な症例は、VATS前の時点からDlcoが15低下しておらず、かつ、パーセント予測FVCの変化が10未満である症例と規定した。インフォームドコンセントを全ての患者に対して得て、公立陶生病院の施設内倫理委員会はこのプロトコールを承認した。結果集団でのデータおよび転帰の決定要因上記研究に含まれた全ての症例の臨床的概要を、表1に示した。略語:UCTD,未分類結合組織疾患;RA,関節リウマチ;M,男性;F,女性;Ex,元喫煙者;S,ステロイド;C,シクロスポリンA;P,ピルフェニドン;FVC,強制肺活量;Dlco,一酸化炭素拡散能力;f/u,追跡した月数;VATSバイオプシーの直前に得られた機能的試験データ10に等しいかまたは10より大きいパーセンテージ予測FVCの低下が観察された場合、その症例は事象を有するとみなされた。追跡過程内での死亡もまた、事象とカウントされる。症例11は、多領域CRPディスカッションにより急速進行性間質性肺炎と結論付けられた。臨床的にも放射線上でも、慢性化の証拠は見つからなかった。この患者は1ヶ月で死亡した。慢性線維症間質性肺炎における予後の意味のある診断を同定するという本研究の目的から、この症例は予後および生存分析から除外した。患者の年齢は31歳から75歳であり、中央値は、62であった。患者の性別は、13人が男性であり、7人が女性であり、男性が多かった。喫煙状況は、4人が現在も喫煙者であり、9人が元喫煙者であり、そして7人は喫煙の経験がなかった。19例において、PFTの追跡は死亡まで、または生存している場合には現在まで、完遂したが、1例は完全な回復に至り、その患者は疾患の進行なく個人的なクリニックに転院した。したがって、完全なPFTデータは19例について利用可能である。追跡期間はVATS後1~25ヶ月であり、中央値は19ヶ月であった。3人の患者は追跡中に死亡した。1例患者2は、VATSバイオプシーの直後に急性悪化を経験したが、ステロイドパルス療法によって改善した。2例患者2および6は、追跡経過中に急性悪化を経験した。患者2の症状およびPFTデータはステロイドパルスでの処置後に再び改善したが、患者6は悪化の直後に死亡した。8例患者3、5、6、8、10、12、19および20は、過程においてピルフェニドンを使用し、その中でも症例5、8および20はピルフェニドンのみによって処置された。7例患者2、3、7、13、14、16および17はステロイドおよびシクロスポリンAで処置された。5例患者1、4、9、15および18は、観察中であるだけであり、何の処置も受けなかった。2例は背景疾患として結合組織疾患症例7は全身性硬化症SSc、症例17は関節リウマチRAを有した。4例患者6、11、13および20は、未分類結合組織疾患UCTDとして知られる状態を有することが検出されたが、これら4人の患者のうちのいずれも、追跡期間中に定義された結合組織疾患には進行しなかった。症例11は、病理報告書に線維化との組織学的記載があり、本研究に含められた。しかしながら、この患者は、疾患の発症の1ヶ月後に死亡し、この症例は、急速進行性間質性肺炎と実際には結論付けられた。これは、CRPディスカッション後、ATS/ERSコンセンサス診断として、急性間質性肺炎と結論され、慢性間質性肺炎から除外し、予後分析および生存分析には含めなかった。病理学的診断の一致性VATSバイオプシーは、17例については3つのセグメントS5、8および9から、2例については2つのセグメントS5および8から、そして1例については1つのセグメントS8から採った。全ての症例について、1症例当たり、EVG染色スライド1枚および複数のHE染色スライドを準備した。全ての診断データを、表2に示す。EX:ATS/ERS委員会/レビューメンバー,U:USおよびEUの肺病理学者,JP:日本人の肺病理学者,GP:一般病理専門医数字は以下の通り別個に対応している:1,UIPパターン;2,NSIPパターン;3,DIPパターン;4,RBパターン;5,OPパターン;6,DADパターン;7,LIPパターン;0,その他肺病理学者におけるカラムのほとんどが、1、2または0で埋められているのに対して、GPのカラムは種々の組織学的パターンの混合を示す点に留意されたい。このことは、ほとんどの肺病理学者が、慢性線維症間質性肺炎についてUIPまたはNSIPパターンのいずれかであると考えており、そして、もしこの組織学的パターンがUIPおよびNSIPパターンのいずれにも適合しない場合、ATS/ERS分類において述べられたパターン以外の他の組織学的パターンを考慮していることを示す。肺病理学が専門である病理学者のほとんどが、UIP、NSIPおよびその他の下で診断した。その他は、慢性間質性肺炎NOS、過敏性肺炎パターン、膠原血管病関連間質性肺疾患パターン、細気管支中心性間質性線維症パターン、喫煙関連間質性肺疾患パターン、およびATS/ERSコンセンサス声明において指定されたその他のような、種々の状態を含んだ。その他内の特定のパターンのいずれも、3人のパネリストを超える一致には到らなかった。数人の肺病理学者はCOP、DIPおよびRBの診断を使用したが、それらの使用は稀合計4400スコアのうちの12コールcallであり、いずれも3人のパネリストを超えて一致することはなかった。肺病理学者と比較して、一般病理専門医6人が日本出身で、1人は米国出身は、COP、RB、DIP、AIP、およびLIPの診断をより頻繁に使用した合計210スコアのうち30コールcall。全ての病理学者についての20例に対する重み付けκ係数は0.22であり、可fairであるとみなされた。肺病理学者に限定すれば、重み付けκは0.27であり、なお可fairであった。サブカテゴリーによって分析された診断の一致性については、重み付けκはEXについて0.41普通であり、Uについて0.30わずかであり、JPについて0.18悪いであり、そしてGPについて0.13悪いであった。22人の肺病理学者の間の観察者2人の間のκ値もまた算出した表3。灰色のカラムは、0.6よりも高いκ値に対応する。ハイライトされたカラムのほとんどは、ATS/ERS委員会/レビューメンバーに対する組み合わせであるパネル1~3。ATS/ERS委員会/レビューのメンバーにおいて主に、いくつかの高い一致が観察された。231パターンの組み合わせの間で、わずか15で良好な一致に適合し、そして15のうちの12は、実際にATSERS委員会/レビューのメンバーを含む組み合わせであった。ATS/ERS委員会/レビューのメンバー以外では、わずか3つの組み合わせのみが、良好な一致に到った。クラスタ分析階層的Superviseなしのクラスタ分析を、ソフトウェアを用いて行い、系統樹をプロットした。図1に示されるように、4つのクラスタークラスターA~Dが観察され、散在した9人のパネルがクラスタリングの外にとどまった。クラスターの外のパネルの大部分は一般病理専門医であり、これは驚くものではなかった。クラスターDが日本人肺病理学者によってのみ形成されたことを除いては、カテゴリーも領域も、各クラスターについて強い関連は示さなかった。クラスターAは9人のパネルを含む最大のクラスターであり、4人のJP、3人のU、および2人のEXが含まれた。疾患の進行との関連PFTデータから、6例、5例および8例が、それぞれ改善した症例、安定した症例、および悪化した症例とみなされた。安定な症例における予後の不確かさのため、改善した症例および悪化した症例のみ合計14例を、フィッシャー検定のために使用した。4つのクラスターにおける個体を別個に分析し、UIPおよびNSIPパターンとの診断の下にある症例の数を別個に2×2のカラムに当てはめた。平均数および標準偏差を各クラスター、各カラムについて算出し、数をFisherの正確検定に当てはめた表4a。クラスターAのみが、疾患の進行と統計学的に有意な関連を示したp値=0.045表4b。改善された症例は、10と等しいかまたは10より大きなパーセンテージ予測FVCにおける増加によって規定された。悪化した症例は、10と等しいかまたはそれより大きなパーセンテージにおける低下か、VATSバイオプシーの直前の時点からの一酸化炭素拡散能力における15パーセントより大きな減少のいずれかによって規定された。クラスターAは、標準偏差のより小さな幅、および疾患の進行に対する統計学的に有意な関連を示すp値は0.045。無増悪期間による生存解析クラスターBおよびC両方のコンセンサスな診断は、LogRank検定の分析に十分な数の症例を満たさなかったので、KaplanMeier曲線をプロットすることはできなかった。クラスターAおよびD両方とも、UIPパターンとNSIPパターンとの間の2つの曲線のいくらかの分離を示したが、分析した症例の数が少なかったので、統計学的に有意な差異は観察されなかったそれぞれ、p値は0.231および0.142クラスターDでは、NSIPと診断されが群に予後不良群が含まれることが確認された図2。実施例2:特発性間質性肺炎のクライテリアの選択実施例1の結果について、JMP登録商標ver.9を用いて判別分析ステップワイズを行い、検討した17個のクライテリアについて4名のエキスパートによりすべての切片に対して個別にスコア化と診断を行い、4名のエキスパート中の3名以上が同じ診断を示した検体において項目の平均値を算出し、これらからパラメータを提供する6つのクライテリアを選択した。それらは、明瞭な瘢痕状の線維化顕微鏡的蜂巣肺の形成病変の分布、小葉辺縁部への偏り隣接する正常肺肺胞隔壁への炎症細胞浸潤であった。この中で、特に顕微鏡的蜂巣肺の形成病変の分布小葉辺縁部への偏りによる判別が最も有用なクライテリアであることが分かった。判別分析では、肉芽腫もUIPの診断を規定する分子として認識されたが、90以上の症例におけるスコアが0であったことと、所見の最も特徴的に観察される疾患が特発性間質性肺炎で無く、過敏性肺臓炎であることより、特発性間質性肺炎の評価として不適当と考え、判定結果から除外した。実施例3:選択したクライテリアの利用実施例2において選択したクライテリアを用いて、ユーザーによる特発性間質性肺炎の診断を支援する方法ないしシステムを提供することができる。診断を行うユーザーは、選択したクライテリアについてスコアを取得する。各クライテリアについてのスコアは、予め決定されている。そして、スコアは、例えば、0なしから1軽度、2中度、3重篤までの数値に変換される。それらの数値化したスコアに各々のクライテリアが有する重みづけ係数をかけることで症例ごとにスコアの総和が算出される。この総和に基づいて、ユーザーの診断を支援することができる。例えば、UIPないしNSIPの診断においては、このスコアの数値の高いものがUIPとして診断する確からしさの高い症例であり、低いものがNSIPとして診断する確からしさの高い症例である。中間のスコアを示す症例は、診断が困難な症例として、エキスパートへのコンサルテーションが推奨される症例として、ユーザーに対して出力することが出来る。診断が困難な症例において、ユーザーがつけたスコアと、スコア化を行う根拠となった所見を同時にデジタル画像で画像取得し、これらの画像とスコア数値をエキスパートに提供することによって、エキスパートがユーザーのスコア化の基準が正しいか誤っているかを判断することも可能である。例えば、ユーザーが取得したスコア値と所見画像がコンサルテーション推奨症例としてエキスパートに転送されれば、より素早く簡便なコンサルテーションを行う事が出来る。実施例1~3の考察IIPにおける病理学的診断の一致性はなお低い。特に、JPおよびGPによる診断は悪い一致性を示した。ATS/ERS委員会/レビューのメンバー以外のパネル内での低いκ値から判断すると、低い一致性の程度は、地域的な奇抜なクライテリアに関係するのではなく、おそらく個人の解釈における相違に関係している。限られた熟達者にのみ利用可能な診断クライテリアは、将来の科学に寄与することはあり得ない。その一方で、ユーザーがつけた診断クライテリアについてのスコアと、スコア化を行う根拠となった所見を同時にデジタル画像で画像取得し、これらの画像とスコア数値をエキスパートに提供することによって、エキスパートがユーザーのスコア化の基準が正しいか誤っているかを判断することも可能である。例えば、ユーザーが取得したスコア値と所見画像がコンサルテーション推奨症例としてエキスパートに転送されれば、より素早く簡便なコンサルテーションを行う事が出来る。本発明の重要なポイントの一つは、主要な解答が常に正しく、稀な解答が誤っているわけでは必ずしもなく、病理学的診断と臨床的な予後に相関があるか否かを証明したことにある。本発明の別な重要なポイントの一つは、例えば、間質性肺炎の診断において重要な具体的なクライテリアを提供したたことにある。外科的肺バイオプシー、主にVATSバイオプシーの侵襲性の程度を考慮すると、病理学的診断は、予後を予想することにより、または特定の治療の好ましい効果および/または副作用を予測することにより、臨床的に意味のあるものであるべきである。肺移植、シトキサンによる、もしくはシトキサンなしでのステロイド療法、ピルフェニドンおよびボセンタンのような新規薬剤に対する適用を含む、患者への大きな治療的影響を考慮すると、特に、慢性間質性肺炎における予後の判断は重要である。本研究は、Superviseなしクラスタ分析によって病理学的診断の変動性内で、患者の転帰を予測する病理学的診断を同定するという観点から、意味のあるものである。外科的肺バイオプシーは臨床的に意味のあるものであると納得させることが重要である。クラスターAのパネル内では上記症例は高い一致性を示し、診断による改善/進行の予測された程度は、インターネットを通じて教育的材料として使用することができる。そのような症例は、http://ws022.u-toyama.ac.jp/のアドレスから入手可能であるユーザーIDとしてILDと、パスワードとしてUIPとタイプする。上記解析において、結合組織疾患であることが既に知られている症例を含むか否かについては、議論が分かれるところである。しかしながら、いくつかのレポートは、RAにおけるUIPパターンはIPFのように挙動し、SScを含む他の結合組織疾患におけるNSIPパターンは特発性NSIPのように挙動することを示している。よって今回の症例群に含められることに問題は無い。本発明は、臨床診断にインパクトを与え、例えば、慢性間質性肺炎における病理学的診断の標準化に寄与する。本発明にしたがって、例えば、間質性肺炎という難易度の高い疾患を明らかにする、疾患を分類する、ユーザーフレンドリー、簡単かつ単純なクライテリアが提供される。これらのクライテリアについてスコアを取得し、これを0なしから1軽度、2中度、3重篤までの数値に変換する。この数値は今後診断を行うユーザーが取得する。それらの数値化したスコアに各々のクライテリアが有する重みづけ係数をかけることで症例ごとにスコアの総和が算出される。このスコアの数値の高いものがUIPとして診断する確からしさの高い症例であり、低いものがNSIPとして診断する確からしさの高い症例である。中間のスコアを示す症例は、診断が困難な症例として、エキスパートへのコンサルテーションが推奨される症例として扱うことが出来る。"