"網膜疾患を処置するためのスケジュールを作成する網膜処置スケジュール作成装置において、眼科検査装置によって検査された患者眼網膜の検査データと、検査データを得た検査日を入力する入力手段と、入力手段によって入力された検査日毎の測定データに基づいて測定データに関する時系列データを取得し、該時系列データにおける測定データの変化特性に基づいて将来の測定データに関する時系列データを推定情報として取得する推定情報取得手段と、推定情報取得手段によって取得された推定情報において測定データが,次回の治療時期を特定するための検査データに関する所定の許容条件を満たす時期を特定することにより、次回の治療時期を検者にガイド情報として出力するためのガイド情報を得るガイド情報取得手段と、ガイド情報取得手段によって取得されたガイド情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする網膜処置スケジュール作成装置。網膜処置スケジュール作成装置は、網膜疾患に対する治療薬の投薬スケジュールを作成するための装置であって、入力手段は、患者眼に対して治療薬が投薬される前から光干渉断層計によって検査された患者眼網膜の網膜厚データ、網膜厚データを得た検査日を入力する入力手段であって、ガイド情報取得手段は、時系列データにおける網膜厚データの変化特性に基づいて将来の網膜厚データに関する時系列データを推定情報として取得し、ガイド情報取得手段は、推定情報取得手段によって取得された推定情報において網膜厚データが前記所定の許容条件を満たす時期を特定することにより、次回の投薬時期を検者にガイド情報として出力するためのガイド情報を得る請求項1の網膜処置スケジュール作成装置。前記時系列データをグラフとして前記出力手段に出力させる制御手段を有し、該制御手段は、推定情報取得手段によって取得された将来の時系列データを前記グラフに付加して表示する請求項1~2のいずれかの網膜処置スケジュール作成装置。網膜処置スケジュール作成装置は、加齢黄斑変性に対する治療薬の投薬スケジュールを作成するための装置であって、ガイド情報取得手段は、患者眼に対して治療が施された以後に網膜厚データが上昇に転じた後の網膜厚データの上昇度合に基づいて将来の網膜厚データに関する時系列データを推定情報として取得する請求項1~3のいずれかの網膜処置スケジュール作成装置。網膜処置スケジュール作成装置は、緑内障に対する治療薬の投薬スケジュールを作成するための装置であって、ガイド情報取得手段は、患者眼に対して治療が施された以後に網膜厚データが下降に転じた後の網膜厚データの減少度合に基づいて将来の網膜厚データに関する時系列データを推定情報として取得する請求項1~3のいずれかの網膜処置スケジュール作成装置。入力手段は、さらに、網膜厚データとは異なる第2検査データと、第2検査データを得た検査日を入力する入力手段であって、ガイド情報取得手段は、時系列データにおける網膜厚データと第2検査データの変化特性とに基づいて将来の網膜厚データ及び第2検査データに関する時系列データを推定情報として取得し、ガイド情報取得手段は、推定情報において網膜厚データ及び第2検査データのいずれかが前記所定の許容条件を満たす時期を特定することにより、次回の治療時期を検者にガイド情報として出力するためのガイド情報を得る請求項4~5のいずれかの網膜処置スケジュール作成装置。網膜疾患を処置するためのスケジュールを作成するためにコンピュータを、患者眼に対して治療が施される前から眼科検査装置によって検査された患者眼網膜の検査データ、検査データを得た検査日、次回の治療時期を特定するための検査データに関する所定の許容条件を取得する取得手段と、検査日毎の測定データに基づいて測定データに関する時系列データを取得し、該時系列データにおける測定データの変化特性に基づいて将来の測定データに関する時系列データを推定情報として取得する推定情報取得手段と、推定情報取得手段によって取得された推定情報において測定データが前記所定の許容条件を満たす時期を特定することにより、次回の治療時期を検者にガイド情報として出力するためのガイド情報を得るガイド情報取得手段と、ガイド情報取得手段によって取得されたガイド情報を出力する出力手段と、として機能させることを特徴とする網膜処置スケジュール作成プログラム。しかしながら、上記のような処置による効果は、個人差があるため、次の処置タイミングを把握することは、難しい。特に、投薬処置の場合、完治は難しく、対処療法的に、継続的に投薬を行う必要があり、薬の効き具合に合わせて投薬を行うことが望まれる。また、薬の効果より短いスパンでの投薬は、過度の投薬になってしまう。本発明は、患者の個人差に応じて、適切な処置スケジュールを設定できる眼科処置スケジュール作成装置、網膜処置スケジュール作成プログラムを提供することを技術課題とする。上記課題を解決するために、本発明は以下のような構成を備えることを特徴とする。網膜疾患を処置するためのスケジュールを作成する網膜処置スケジュール作成装置において、眼科検査装置によって検査された患者眼網膜の検査データと、検査データを得た検査日を入力する入力手段と、入力手段によって入力された検査日毎の測定データに基づいて測定データに関する時系列データを取得し、該時系列データにおける測定データの変化特性に基づいて将来の測定データに関する時系列データを推定情報として取得する推定情報取得手段と、推定情報取得手段によって取得された推定情報において測定データが,次回の治療時期を特定するための検査データに関する所定の許容条件を満たす時期を特定することにより、次回の治療時期を検者にガイド情報として出力するためのガイド情報を得るガイド情報取得手段と、ガイド情報取得手段によって取得されたガイド情報を出力する出力手段と、を備える。患者の個人差に応じて、適切な処置スケジュールを設定できる。実施形態に係る網膜処置スケジュール作成装置について説明する。図1は本実施形態における網膜処置スケジュール作成装置の構成について説明する概略構成図である。実施形態の装置は、入力部4、CPU20、表示部出力部1を備える。入力部4から、患者眼に対して治療が施される前から眼科検査装置例えば、光干渉断層計100によって検査された患者眼網膜の検査データ、患者眼識別データ、次回の治療時期を特定するための検査データに関する所定の許容条件、等が入力される。CPU20によって実現される機能は、推定情報取得とガイド情報取得に区分される。推定情報の取得に関して、CPU20は、入力部4によって入力された検査日毎の測定データに基づいて測定データに関する時系列データを取得する。そして、CPU20は、時系列データにおける測定データの変化特性に基づいて将来の測定データに関する時系列データを推定情報として取得する図3、図4、図5参照。ガイド情報の取得に関して、CPU20は、推定情報取得機能によって取得された推定情報において測定データが所定の許容条件を満たす時期を特定する。そして、CPU20は、次回の治療時期を検者にガイド情報として出力するためのガイド情報を得る。表示部1は、ガイド情報取得機能によって取得されたガイド情報を出力する図3、図4、図5参照。実施形態の装置は、例えば、網膜疾患に対する治療薬の投薬スケジュールを作成するための装置であって、入力部4から、患者眼に対して治療薬が投薬される前から光干渉断層計100によって検査された患者眼網膜の網膜厚データ、網膜厚データを得た検査日が入力される。CPU20は、時系列データにおける網膜厚データの変化特性に基づいて将来の網膜厚データに関する時系列データを推定情報として取得する。そして、CPU20は、取得された推定情報において網膜厚データが前記所定の許容条件を満たす時期を特定する。そして、CPU20は、次回の投薬時期を検者にガイド情報として出力するためのガイド情報を得る。また、CPU20は、時系列データをグラフとして表示部1に出力させるように表示部1を制御する。CPU20は、取得された将来の時系列データをグラフに付加して表示する。実施形態の装置は、例えば、加齢黄斑変性に対する治療薬の投薬スケジュールを作成するための装置であって、CPU20は、患者眼に対して治療が施された以後に網膜厚データが上昇に転じた後の網膜厚データの上昇度合に基づいて将来の網膜厚データに関する時系列データを推定情報として取得する図3、図4参照。実施形態の装置は、例えば、緑内障に対する治療薬の投薬スケジュールを作成するための装置であって、CPU20は、患者眼に対して治療が施された以後に網膜厚データが下降に転じた後の網膜厚データの減少度合に基づいて将来の網膜厚データに関する時系列データを推定情報として取得する図5参照。上記実施形態の装置において、入力部4には、さらに、網膜厚データとは異なる第2検査データと、第2検査データを得た検査日が入力される。第2検査データとしては、例えば、視力検査装置によって得られた患者眼の視力データ、視野計によって得られた患者眼の視野検査データ、眼圧計によって得られた患者眼の眼圧データの少なくともいずれかが考えられる。CPU20は、時系列データにおける網膜厚データと第2検査データの変化特性とに基づいて将来の網膜厚データ及び第2検査データに関する時系列データを推定情報として取得する。そして、CPU20は、推定情報において網膜厚データ及び第2検査データのいずれかが所定の許容条件を満たす時期を特定することにより、次回の治療時期を検者にガイド情報として出力するためのガイド情報を得る。以下、図面に沿って、本発明の実施例を具体的に説明する。<実施例1>以下の実施例では、加齢黄斑変性症以下、AMDを処置するためのスケジュールを作成する網膜処置スケジュール作成装置を例にとって説明する。本実施例は、網膜処置スケジュール作成装置以下、作成装置が、記憶装置に記憶された網膜厚の経時的変化情報に基づき、ある患者眼に対する次回の処置のタイミングを推定し、この推定結果に基づき処理スケジュールを作成する。図1は、実施例に係る作成装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、作成装置は、この作成装置全体の制御を行うCPUCentralProcessingUnit20、メモリ40と、記憶装置30と、表示部1と、入力部4と、を含んで構成される。記憶装置30は、経過情報記憶部3と、処置情報記憶部12、正常眼データベース15、とを含み、所定領域にAMDの処置スケジュール作成用プログラムを記憶し、例えば、ハードディスク等から構成される。表示部1は、モニタ等から構成され、CPU20で作成された処置スケジュール、網膜厚の経時的変化情報、等を表示する。入力部4は、キーボードやマウス等から構成され、作成装置のユーザ使用者が各種情報の入力を行うための構成である。本実施例の作成装置は、例えば、コンピュータであり、CPU20は、メモリ40上に前述のスケジュール作成用プログラムを読み出した後、各種演算処理を行うことによりプログラムを実行する。図2は、図1のCPU20がスケジュール作成用プログラムを実行することにより実現される機能をブロック展開して説明した図である。図2に示すように、CPU20によって実現される機能は、経時的変化情報作成部5、処置タイミング推定部6、処置スケジュール作成部7、画像作成手段8、に区分される。これらの構成の機能の詳細は、図3を用いて後記する。図1の経過情報記憶部3には、例えば、光干渉断層計100を用いた眼底の経過観察によって取得された網膜厚の経時的変化情報が格納される。経時的変化情報は、AMDの処置が施される被検者、すなわち検査を受ける被検者毎に、検査日時、各検査日時における網膜厚を示したデータである。記憶部3は、上記他、網膜厚の測定に基となった断層画像、網膜厚データに基づく網膜厚マップ例えば、厚みマップ、等を記憶する。このデータは、適宜、画像作成手段8によって画像データに変換され、表示部1を介してユーザに画面提示される。処置スケジュール記憶部12には、例えば、加齢黄斑変性症以下、AMDを処置するための処置スケジュールが格納される。この処置スケジュールは、被検者毎に、既に行われた処置の日時、各処置日時で行われた処置の種類例えば、投薬、光凝固、TTT、PDT、等、今後の処置タイミングと処置の種類が格納される。正常眼データベース15には、例えば、多数の患者眼の検査結果と処方結果を基に、網膜厚に対するAMDの進行度を示すデータベースが記憶されている。このデータベースは、例えば、例えば、患者眼の網膜厚に関し、AMDが悪化段階と判定される網膜厚の範囲、AMDが小康状態から悪化段階への移行段階と判定される網膜厚の範囲、AMDが小康状態と判定される網膜厚の範囲に区分したテーブルを持つ。テーブルは、網膜厚をベースに適正投薬時期PTを算出するために用いられる。光断層干渉計OCT100は、被検眼の網膜厚情報を取得する装置である。光断層干渉計100は、光源から出射された光をカップラーによって測定光と参照光に分割する。そして、光断層干渉計100は、測定光を眼Eの眼底Efに導き,参照光を参照光学系に導く。その後、眼底Efによって反射された測定光と,参照光との合成による干渉光を検出器受光素子に受光させる。検出器は、測定光と参照光との干渉状態を検出する。フーリエドメインOCTの場合では、干渉光のスペクトル強度が検出器によって検出され、スペクトル強度データに対するフーリエ変換によって所定範囲における深さプロファイルが取得される。例えば、SpectrAldomAinOCTAD-OCT、SweptsourceOCTSS-OCTが挙げられる。また、TimedomAinOCTTD-OCTであってもよい。光断層干渉計100は、検出器からの出力信号に基づいて眼底Efの断層像を得る。光断層干渉計100は、取得された断層画像を処理することにより、眼底Efの網膜厚を測定する。網膜厚として、例えば、視神経線維層NFLの厚み、神経線維層NFL~網膜色素上皮層RPEまでの厚みが取得される。AMDの進行度を計測するため、例えば、網膜中心の神経線維層の厚みが経過観察される。もちろん二次元的な網膜厚情報厚みマップが経過観察されてもよい。取得された網膜厚情報は、CPU20に送られ記憶部3に記憶される。その他、記憶部3には、光干渉断層計100によって得られた画像情報眼Eの断層画像、正面画像等、厚み情報に基づいて算出された各種パラメータなどが記憶される。光干渉断層計100によって定期的に検査が行われると、経過観察の結果として検査日時の異なる網膜厚情報は、CPU20に送られた後、記憶部3に記憶される。記憶部3に記憶された網膜厚情報は、経過観察のため、時間軸に関連付けて記憶される。時間を関数とする網膜厚情報は、網膜厚の経時的変化を示す。例えば、網膜厚情報は、最初の投薬開始日を基準として記憶される。投薬及び定期検査の実施間隔は、1ヶ月毎が一般的である。例えば、各月毎に網膜厚情報が記憶される。経時的変化情報は、図3のようなグラフ、テーブルとして表示部1に出力される。処置スケジュールを作成するための処置情報例えば、患者眼Eに対して施された処置の種類、処置日時などは、入力部4を介して記憶部12に記憶される。処置情報の入力は、表示部1上の種類/日時へのプルダウン等によって選択する構成、キーボード等を用いた直接入力が考えられる。処置情報は、図3のようなグラフ、テーブルとして表示部1に出力される。記憶装置30には、入力部4を介して、眼Eの病態情報例えば、病名、進行度などが記憶される。病態情報には、医者によって診断された病名の他、他の装置によって得られた検査情報例えば、視力検査結果、視野検査結果、眼底カメラでの撮影画像、等が含まれる。病態情報には、複数の装置での検査結果によって総合的に得られた病気の進行度が含まれる。図3は、図1の表示部によって表示されるグラフを例示した図であり、このグラフでは、網膜厚の経時的変化情報と処置スケジュールが同一グラフ上に示されている。本グラフは折れ線グラフであるけれども、グラフの種類は、これに限定されない。CPU20は、記憶部3に記憶された網膜厚情報に基づき,網膜厚情報に関するグラフィックG1を表示部1上に表示する。グラフィックG1は、横軸が日時であり、縦軸が網膜厚のグラフであり、検査日時毎の同一被検眼の同じ眼底位置における網膜厚の変化を表す。CPU20は、記憶部12に記憶された処理情報に基づき,処置情報に関するグラフィックS1、S2を表示部1上に表示する。グラフィックS1は、グラフィックG1上に表示され、処置日及び各処置日での処置の種類を示す。マーカーS1Aは、既に行われた投薬のタイミングを示す。グラフィックS2は、処置の詳細情報例えば、治療薬の名前、手術の術式などを示す。好ましくは、CPU20は、処置の種類を判別できるような表示パターンにてグラフィックS1を表示する。具体的には、グラフィックS1は、処置毎に異なる色で表示され、その一例として、投薬が青、光凝固が赤、PPTが黄色、TTTがピンクにて表現される。CPU20は、投薬の表示に関して、処方される薬の種類を判別できるような表示パターンにてグラフィックS1を表示してもよい。CPU20は、記憶装置30に記憶された病態情報に基づき,病態情報に関するグラフィックS3を表示部1上に表示する。グラフィックS3は、例えば、眼Eの病名を示す。CPU20は、記憶部3に記憶された画像情報に基づく眼Eの画像データ例えば、断層画像S4、記憶部3に記憶された網膜厚マップ例えば、厚みマップS5を表示部1上に表示する。以下に、AMD治療薬を患者眼に継続的に投薬する場合を例にとって説明する。横軸上におけるOMは、初めにAMD治療薬が投薬された日に対応する。プロットP0は、投薬開始より前に光干渉断層計100によって計測された網膜厚を示す。AMDの進行によって、新生血管は、網膜と網膜色素上皮層の間へと侵入する。新生血管は、正常の血管と異なり血管の成分を漏出させた後、血管自体が破れる。血液成分が漏出すると、網膜は腫れたり網膜浮腫、網膜下に液体が溜まる網膜下液。そのため、網膜が正しく働かなくなり、視力が低下する。そして、血管が破れると出血となり網膜を障害する。AMD治療薬は、1~6ヶ月毎に投与される。網膜は、AMDにより発生した新生血管によって膨れた状態となる。薬の投与後、網膜は徐々に収縮していき、網膜は、元の形状に向かう。しかしながら、一定期間の経過によって薬の効用が弱まってくると、新生血管が網膜に再度進入し、網膜は再度膨らむ。OCT100によって網膜の膨張収縮が経時的に測定された結果、測定結果を示すグラフィックG1が表示部1上に表示される。一般的に、網膜の膨張は、視力VA:VisualAcuityと因果関係を持つと言われている。網膜が膨張した状態から元の状態に戻るのに伴い、視力が改善される。一方、網膜が元の状態から膨張した状態に戻るのに伴い、視力が悪化される。<投薬後の網膜厚>投薬前の段階0Mより左側では、網膜厚は、AMDの影響により膨張した状態である。AMD治療薬が患者に投薬されると、網膜厚は、一定期間図3では4ヶ月間、比例的に収縮していく。時間の経過につれて、網膜厚は、徐々に縮小していく。この間において、治療薬の作用が患者に対して有効に働いている。治療薬の効き目は、個人差があるため、網膜収縮期間ST図3参照は、被検者に応じて変化する。その他、AMDからの回復が進んだ結果、網膜厚が一定の厚さを持続する場合がありうる。投薬の効き目が弱く、網膜厚がほとんど縮小しない場合も有りうる。図4は、AMD治療薬を投薬した後の網膜厚の変化に関するパターンを示す図である。図4aは平均的な治療効果を得た場合の一例を示す図であり、図4bは治療薬の効果が比較的短い場合の一例を示す図であり、図4cは網膜が安定的に縮小状態に入った場合の一例を示す図である。<網膜の再膨張>治療薬の効き目が弱まってくると、網膜の収縮傾向が終了し、その後、膨張傾向に転じる。図3中の転換点Bは、網膜厚の変化が縮小傾向から膨張傾向に転じたタイミングを示している。膨張傾向に転じた患者眼に関して、時間の経過に応じて、網膜が徐々に膨れていく。膨張傾向への転換後、網膜厚は、一定の期間を経て、投薬前の網膜厚に戻ってしまう。再度の投薬がなければ、AMDの症状が悪化し、網膜は、さらに、膨らんでいく。<再投薬タイミングの推定処理>概して、CPU20は、記憶部3に記憶された網膜厚の変化情報と記憶部5に記憶された処置情報に基づいて、AMD治療薬の再投薬のタイミングを推定し、その推定結果を出力する。例えば、CPU20は、後の網膜厚の変化を推測するため、転換点Bから現在までの網膜厚の変化曲線を近似処理することにより,転換点Bから将来のある時点例えば、3ヶ月後までの網膜厚の近似曲線を求める図3の点線K参照。CPU20は、取得された近似曲線において,推定網膜厚が許容範囲A1を満たす適正投薬時期PTを求める。<適正投薬時期PT>許容範囲A1は、例えば、以下のように設定される。CPU20は、許容範囲A1の上限値Au、下限値Adを設定するため、正常眼データベース15を参照する。適正投薬時期PTは、AMDの症状が悪化する前段階であることが好ましく、網膜厚が所定の上限値を下回っているレベルに対応する時期であることが好ましい。さらに、好ましくは、AMDの症状が安定的と診断されるレベルに対応する時期であることが好ましい。例えば、許容範囲A1の上限値Auは、AMDの症状が悪化段階に移行する前段階であって、かつ、投薬が必要とされる網膜厚の上限値に対応するように設定される。例えば、悪化段階は、新生血管の進行、視力の悪化などが再び進行することによって、処方前の段階に戻った状態を目安とする。したがって、網膜厚が上限値Auを超えた場合、AMDは悪化段階に入ったとみなされる。網膜厚が上限値Auを下回る場合、網膜厚は、AMDの悪化段階の前段階である。許容範囲A1の下限値Adは、AMDの症状が悪化段階に移行するより一定期間前段階であって、かつ、投薬が必要とされる網膜厚の下限値に対応するように設定される。網膜厚が下限値Adを下回っている場合、網膜厚がほぼ正常であるため、治療薬の効果が十分に継続しているとみなされる。この段階において、AMDは小康状態にある。この段階での投薬は、必ずしも必要ではなく、過度の投薬となってしまう可能性があるため、投薬は控えた方が好ましい。網膜厚が許容範囲A1を満たす場合、治療薬の効果が弱まることにより、網膜厚は、異常値に近い状態にある。AMDは、悪化の前段階であり、かつ、近いうちに悪化段階に移行する可能性が高いとみなされる。CPU20は、前述のように算出された近似曲線を用いて、推定網膜厚が許容範囲A1を満たす期間を投薬適正時期PTとして設定する。CPU20は、推定された適正投薬時期を示すグラフィックPTGをグラフィックG1上に表示すると共に、適正投薬時期を示す文字情報S6を表示部1に表示する。文字情報S6は、例えば、投薬が好ましいとされる日、又は期間例えば、月日~月日を示す。これらは、グラフィック文字表示は、逆に、投薬が好ましくない時期を表示することにより間接的に適正時期を示してもよい。グラフィックPTGに関して、転換点B以降、推定網膜厚が下限値Adに達する第1時期PT1は、適正投薬時期PTの初日として表示される。推定網膜厚が上限値Auに達する第2時期PT2は、適正投薬時期PTの最終日として表示される。第1時期PT1から第2時期PT2までの期間が、投薬適正時期PTとして示される。検者は、表示部1に表示されたグラフィックPT、文字情報S6を参考に、患者に対して次回の投薬タイミングを勧めることができる。このようなシステムは、患者によって治療効果にバラツキがあり、投薬時期の予測が難しい状況において、患者にとっての適正な時期にAMD治療薬を投薬するために活用できるため、投薬時期の遅れ、投薬時期の早すぎを回避するための補助機能として用いられる。なお、上記説明において、許容範囲A1は、データベース15において予め記憶された構成であってもよい。設定範囲Sは、入力部4を介して、検者が予め設定できる構成であってもよい。なお、投薬適正時期の表示について、上記手法に限定されない。例えば、表示部1にカレンダーを表示し、カレンダーの中に適正投薬期間PTGを挿入して表示するようにしてもよい。なお、以上の説明においては、推定された網膜厚に基づいて再投薬のタイミングが算出されるものとしたが、これに限定されない。例えば、CPU20は、網膜厚の測定結果と視力測定結果例えば、自覚での視力検査結果、オートレフを用いた他覚検査結果に関して、転換点後の測定結果に基づく推定曲線を算出してもよい。CPU20は、網膜厚の測定結果と視力結果における推定曲線の少なくともいずれかの推定結果に基づいて適正投薬時期を算出するようにしてもよい。CPU20は、投薬適正期間Sに対応する投薬スケジュールを算出するため、視力の変化を示す変化曲線を取得する。また、CPU20は、網膜厚の測定結果と視野測定結果例えば、視野計において視野の評価に用いられる各種パラメータに関して、転換点後の測定結果に基づく推定曲線を算出してもよい。CPU20は、網膜厚の測定結果と視野測定結果における推定曲線の少なくともいずれかの推定結果に基づいて適正投薬時期を算出するようにしてもよい。CPU20は、投薬適正期間Sに対応する投薬スケジュールを算出するため、視野の変化を示す変化曲線を取得する。投薬タイミングの設定手法として、CPU20は、ある網膜厚を基準として適正投薬日を導出し、導出された適正投薬日に対応する日に対する前後の一定期間例えば、前後1週間を投薬適正期間PTとして設定するようにしてもよい。なお、推定網膜厚を算出する場合、CPU20は、多数の患者眼の網膜厚の変化が蓄積されたデータベースを利用して、転換点B後の網膜厚の変化を回帰させた回帰線を算出してもよい。回帰線は、個人差に応じて複数算出され、記憶装置30に記憶される。CPU20は、記憶装置30に記憶された複数の回帰線から眼Eの網膜厚の変化情報に近似する回帰線を推定網膜厚情報として特定する。CPU20は、特性された回帰線において,推定網膜厚が許容範囲A1を満たす適正投薬時期PTを求める。なお、上記実施形態において、複数の治療薬に対応するため、治療薬毎に多数の患者眼の網膜厚に関する時系列データが蓄積されることが好ましい。この場合、治療薬の種類が入力部4から入力される。治療薬によって、網膜に対する作用急激に網膜厚を縮小させる効用の薬、ゆるやかに比例的に網膜厚を縮小させる効用の薬、があるが異なるためである。もちろんある治療薬に関するスケジュールを作成する構成であってもよい。なお、以上の説明において、治療薬によるスケジュール作成を例にとって説明したが、これに限定されない。例えば、TTT、PDT、光凝固を組み合わせたスケジュール作成を行うようにしてもよい。なお、上記外科的に治療を行った場合、網膜が収縮し、通常の網膜厚に移行することが想定されるが、外科的治療後の網膜厚の転換点を基準として、前述のように近似曲線を算出してもよい。なお、以上の説明においては、AMDの治療を例にとって説明したが、これに限定されない。すなわち、眼底に係る治療処置に関するスケジュールを作成する構成であればよい。例えば、緑内障の処置スケジュールを作成する装置においても、上記手法の適用が可能である。<実施例2>以下に、緑内障を処置するためのスケジュールの作成手法の一例を示す。緑内障の進行度を区分けする場合、網膜神経線維層、神経節細胞層の厚みが計測され、計測結果が正常眼データベースと比較されることにより、緑内障の進行度が判別される。網膜神経線維層~神経節細胞層~内膜状層までの厚みについて、経過観察が行われてもよい。なお、緑内障の場合、緑内障が進行するにつれて、網膜厚が薄くなる傾向にある。そこで、図5に示すように、CPU20は、推定網膜厚に関して許容範囲A2を満たす期間を適正投薬期間PTとして設定する。<再投薬タイミングの推定処理>概して、CPU20は、記憶部3に記憶された網膜厚の変化情報と記憶部5に記憶された処置情報に基づいて、緑内障治療薬の再投薬のタイミングを推定し、その推定結果を出力する。例えば、CPU20は、後の網膜厚の変化を推測するため、転換点Cから現在までの網膜厚の変化曲線を近似処理することにより,転換点Cから将来のある時点例えば、3ヶ月後までの網膜厚の近似曲線を求める図3の点線K参照。CPU20は、取得された近似曲線において,推定網膜厚が許容範囲A2を満たす適正投薬時期PTを求める。<適正投薬時期PT>許容範囲A2は、例えば、以下のように設定される。CPU20は、許容範囲A2の上限値Au、下限値Adを設定するため、正常眼データベース15を参照する。適正投薬時期PTは、緑内障の症状が悪化する前段階であることが好ましく、網膜厚が所定の下限値を上回っているレベルに対応する時期であることが好ましい。さらに、好ましくは、緑内障の症状が安定的と診断されるレベルに対応する時期であることが好ましい。例えば、許容範囲A2の下限値Adは、緑内障の症状が悪化段階に移行する前段階であって、かつ、投薬が必要とされる網膜厚の下限値に対応するように設定される。例えば、悪化段階は、眼圧の上昇、視力の悪化などが再び進行することによって、処方前の段階に戻った状態を目安とする。したがって、網膜厚が下限値Adを下回る場合、緑内障は悪化段階に入ったとみなされる。網膜厚が下限値Adを上回る場合、網膜厚は、緑内障の悪化段階の前段階である。許容範囲A2の上限値Auは、緑内障の症状が悪化段階に移行するより一定期間前段階であって、かつ、投薬が必要とされる網膜厚の上限値に対応するように設定される。網膜厚が上限値Auを上回っている場合、網膜厚がほぼ正常であるため、治療薬の効果が十分に継続しているとみなされる。この段階において、緑内障は小康状態にある。この段階での投薬は、必ずしも必要ではなく、過度の投薬となってしまう可能性があるため、投薬は控えた方が好ましい。網膜厚が許容範囲A2を満たす場合、治療薬の効果が弱まることにより、網膜厚は、異常値に近い状態にある。緑内障は、悪化の前段階であり、かつ、近いうちに悪化段階に移行する可能性が高いとみなされる。CPU20は、前述のように算出された近似曲線を用いて、推定網膜厚が許容範囲A2を満たす期間を投薬適正時期PTとして設定する。CPU20は、推定された適正投薬時期を示すグラフィックPTGをグラフィックG1上に表示すると共に、適正投薬時期を示す文字情報S6を表示部1に表示する。文字情報S6は、例えば、投薬が好ましいとされる日、又は期間例えば、月日~月日を示す。これらは、グラフィック文字表示は、逆に、投薬が好ましくない時期を表示することにより間接的に適正時期を示してもよい。グラフィックPTGに関して、転換点C以降、推定網膜厚が上限値Auに達する第1時期PT1は、適正投薬時期PTの最終日として表示される。推定網膜厚が下限値Adに達する第2時期PT2は、適正投薬時期PTの初日として表示される。第1時期PT1から第2時期PT2までの期間が、投薬適正時期PTとして示される。検者は、表示部1に表示されたグラフィックPT、文字情報S6を参考に、患者に対して次回の投薬タイミングを勧めることができる。このようなシステムは、患者によって治療効果にバラツキがあり、投薬時期の予測が難しい状況において、患者にとっての適正な時期に緑内障治療薬を投薬するために活用できるため、投薬時期の遅れ、投薬時期の早すぎを回避するための補助機能として用いられる。なお、本発明においては、本実施形態に記載した装置に限定されない。例えば、上記実施形態の機能を行うソフトウェアプログラムをネットワークや各種記憶媒体を介して、システムあるいは装置に供給する。そして、システムあるいは装置のコンピュータ例えば、CPU等がプログラムを読み出し、実行することも可能である。"