診断対象患者の遺伝子情報およびアレルギー情報の少なくとも一方を含んでなる前記診断対象患者の体質情報を取得する体質情報取得手段と、比較対象である複数の患者の前記体質情報を比較体質情報として取得する比較体質情報取得手段と、前記取得した比較体質情報ごとに、取得した前記診断対象患者の体質情報との類似度をそれぞれ算出し、前記算出された前記類似度が所定のしきい値条件を満たす比較体質情報を類似体質情報として抽出する類似体質情報抽出手段と、前記抽出された類似体質情報ごとに、前記比較体質情報に対応する患者に使用した薬剤と該薬剤を前記比較体質情報に対応する患者に使用した際の薬剤使用情報を参照情報として抽出する参照情報抽出手段を備えたことを特徴とする診療支援システム。前記体質情報は、前記遺伝子情報および前記アレルギー情報の少なくともいずれか一方を表す複数の項目からなる情報であり、前記類似体質情報抽出手段は、前記複数の項目に基づいて、各項目ごとに設定した重み付け係数の和として前記類似度を算出することを特徴とする請求項1記載の診療支援システム。前記体質情報取得手段は、前記診断対象患者に使用された薬剤をさらに取得するものであり、前記類似体質情報抽出手段は、取得した前記診断対象患者に使用された薬剤に応じて、前記重み付け係数を切り替えて、前記類似度を算出することを特徴とする請求項2記載の診療支援システム。前記体質情報取得手段は前記診断対象患者に使用された薬剤についての前記薬剤使用情報をさらに取得するものであり、前記類似体質情報抽出手段は、取得した前記診断対象患者の薬剤使用情報にも応じて、前記重み付け係数を切り替えて、前記類似度を算出することを特徴とする請求項2または3項記載の診療支援システム。前記体質情報取得手段は前記診断対象患者の疾患をさらに取得するものであり、前記類似体質情報抽出手段は、取得した前記診断対象患者の疾患にも応じて、前記重み付け係数を切り替えて、前記類似度を算出することを特徴とする請求項2から4のいずれか1項記載の診療支援システム。前記参照情報抽出手段は、前記取得した参照情報に所定の出力条件に応じた処理を行って参照情報出力情報として出力する参照情報出力手段を備えたものであることを特徴とする請求項2から5のいずれか1項記載の診断支援システム。前記体質情報取得手段は前記診断対象患者の疾患をさらに取得するものであり、前記参照情報出力手段は、前記比較体質情報に対応する患者に前記取得した疾患の治療のために使用した前記薬剤、および該薬剤に対応する前記薬剤使用情報を検出して出力するものであることを特徴とする請求項6項記載の診療支援システム。前記参照情報出力手段は、前記参照情報のうち、前記薬剤使用情報に含まれる各薬剤の治療成績または副作用について所定の条件を満たすものを、推奨参照情報として識別して出力するものであることを特徴とする請求項6または7項記載の診療支援システム。前記体質情報取得手段は、前記診断対象患者の身長、体重および年齢の少なくとも1つをさらに取得するものであり、前記参照情報抽出手段は、前記類似体質情報に基づいて、該類似体質情報に対応する患者の前記身長、体重および年齢の少なくとも1つをさらに抽出し、前記参照情報出力手段は前記参照情報のうち、取得した前記診断対象患者および前記比較対象患者の、各前記身長、体重および年齢の少なくとも1つが近いものを識別して出力するものであることを特徴とする請求項6から8のいずれか1項記載の診療支援システム。前記体質情報取得手段は、前記診断対象患者の症状をさらに取得するものであり、前記比較体質情報取得手段は、前記複数の患者の前記症状をさらに取得するものであり、前記類似体質情報抽出手段は、取得した前記診断対象患者の症状にも基づいて、前記類似度を算出するものであることを特徴とする請求項1から9いずれか1項記載の診療支援システム。前記体質情報取得手段は、前記診断対象患者の画像情報をさらに取得するものであり、前記比較体質情報取得手段は、前記複数の患者の前記画像情報をさらに取得するものであり、前記類似体質情報抽出手段は、取得した前記診断対象患者の画像情報にも基づいて、前記類似度を算出するものであることを特徴とする請求項1から10いずれか1項記載の診療支援システム。前記体質情報取得手段は、前記診断対象患者の複数の前記疾患を含む既往歴をさらに取得するものであり、前記比較体質情報取得手段は、前記複数の患者の前記既往歴をさらに取得するものであり、前記類似体質情報抽出手段は、取得した前記診断対象患者の既往歴にも基づいて、前記類似度を算出するものであることを特徴とする請求項1から11いずれか1項記載の診療支援システム。前記遺伝子情報は遺伝子型であることを特徴とする請求項1から12いずれか1項記載の診療支援システム。前記薬剤使用情報は、前記薬剤に関する副作用と用量と用法および治療成績のいずれか一つを含むものであることを特徴とする請求項1から13いずれか1項記載の診療支援システム。診断対象患者の遺伝子情報およびアレルギー情報の少なくとも一方を含んでなる前記診断対象患者の体質情報を取得する体質情報取得ステップと、比較対象である複数の患者の前記体質情報を比較体質情報として取得する比較体質情報取得ステップと、前記取得した比較体質情報ごとに、取得した前記診断対象患者の体質情報との類似度をそれぞれ算出し、前記算出された前記類似度が所定のしきい値条件を満たす比較体質情報を類似体質情報として抽出する類似体質情報抽出ステップと、前記抽出された類似体質情報ごとに、前記比較体質情報に対応する患者に使用した薬剤と該薬剤を前記比較体質情報に対応する患者に使用した際の薬剤使用情報を参照情報として抽出する参照情報抽出ステップを備えたことを特徴とする診療支援方法。コンピュータを、診断対象患者の遺伝子情報およびアレルギー情報の少なくとも一方を含んでなる前記診断対象患者の体質情報を取得する体質情報取得手段と、比較対象である複数の患者の前記体質情報を比較体質情報として取得する比較体質情報取得手段と、前記取得した比較体質情報ごとに、取得した前記診断対象患者の体質情報との類似度をそれぞれ算出し、前記算出された前記類似度が所定のしきい値条件を満たす比較体質情報を類似体質情報として抽出する類似体質情報抽出手段と、前記抽出された類似体質情報ごとに、前記比較体質情報に対応する患者に使用した薬剤と該薬剤を前記比較体質情報に対応する患者に使用した際の薬剤使用情報を参照情報として抽出する参照情報抽出手段として機能させることを特徴とする診療支援プログラム。しかしながら、特許文献1に記載された方法は、画像診断の対象である医用画像が類似する過去の患者の医用画像およびこの過去の患者の医用画像に関連する情報を抽出して提示できるものの、それぞれの患者の体質に応じた治療を支援するものではない。また、特許文献2乃至4に記載された方法は、診断対象患者の体質に類似する体質を有する他の患者に実際に過去に薬剤を使用して得られた情報を具体的に抽出して参照したいという要求に応えられない。本発明は、上記事情に鑑み、診断対象患者の体質に基づいて、診断対象患者の体質に類似する体質を有する他の患者に過去に適用した薬剤およびその薬剤を患者に使用して得られた結果等の情報薬剤使用情報を具体的に抽出することができる診療支援システムおよび方法並びにそのためのプログラムを提供することを目的とするものである。本発明の診療支援システムは、診断対象患者の遺伝子情報およびアレルギー情報の少なくとも一方を含んでなる前記診断対象患者の体質情報を取得する体質情報取得手段と、比較対象である複数の患者の前記体質情報を比較体質情報として取得する比較体質情報取得手段と、前記取得した比較体質情報ごとに、取得した前記診断対象患者の体質情報との類似度をそれぞれ算出し、前記算出された前記類似度が所定のしきい値条件を満たす比較体質情報を類似体質情報として抽出する類似体質情報抽出手段と、前記抽出された類似体質情報ごとに、前記比較体質情報に対応する患者に使用した薬剤と該薬剤を前記比較体質情報に対応する患者に使用した際の薬剤使用情報を参照情報として抽出する参照情報抽出手段を備えたことを特徴とするものである。本発明の診療支援方法は、診断対象患者の遺伝子情報およびアレルギー情報の少なくとも一方を含んでなる前記診断対象患者の体質情報を取得する体質情報取得ステップと、比較対象である複数の患者の前記体質情報を比較体質情報として取得する比較体質情報取得ステップと、前記取得した比較体質情報ごとに、取得した前記診断対象患者の体質情報との類似度をそれぞれ算出し、前記算出された前記類似度が所定のしきい値条件を満たす比較体質情報を類似体質情報として抽出する類似体質情報抽出ステップと、前記抽出された類似体質情報ごとに、前記比較体質情報に対応する患者に使用した薬剤と該薬剤を前記比較体質情報に対応する患者に使用した際の薬剤使用情報を参照情報として抽出する参照情報抽出ステップを備えたことを特徴とするものである。本発明のプログラムは、コンピュータを、診断対象患者の遺伝子情報およびアレルギー情報の少なくとも一方を含んでなる前記診断対象患者の体質情報を取得する体質情報取得手段と、比較対象である複数の患者の前記体質情報を比較体質情報として取得する比較体質情報取得手段と、前記取得した比較体質情報ごとに、取得した前記診断対象患者の体質情報との類似度をそれぞれ算出し、前記算出された前記類似度が所定のしきい値条件を満たす比較体質情報を類似体質情報として抽出する類似体質情報抽出手段と、前記抽出された類似体質情報ごとに、前記比較体質情報に対応する患者に使用した薬剤と該薬剤を前記比較体質情報に対応する患者に使用した際の薬剤使用情報を参照情報として抽出する参照情報抽出手段として機能させることを特徴とするものである。ここでいう遺伝子情報とは、患者の有する遺伝子型を特定できる情報を意味する。遺伝子情報は、例えば、特許文献2に記載されたような薬の代謝能力を判別可能な遺伝子型を特定する情報であることが好ましい。同じ遺伝子を有する患者に使用された薬剤の薬剤使用情報を抽出して参考にすることにより、薬剤の代謝能力に応じて薬剤の効きやすさを予測でき、薬剤の種類や薬剤の投与量について役立つ指針を得ることができるからである。または、遺伝子情報は、特定の疾患に対するかかりやすさを判別可能な遺伝子型を特定するものであることが好ましい。同じ遺伝子を有する患者の参照情報を抽出することにより、抽出された比較対象患者が特定の疾患にすでにかかっていれば、特定の疾患の発生の機序メカニズムに応じた過去の薬剤使用情報を参照して、特定の疾患に対する治療について役立つ指針を得ることができるからである。アレルギー情報には、アレルギーを発生機序に応じて分類した型であるアレルギー型、アレルゲンアレルギーを引き起こす原因となる抗原、その他患者のアレルギー疾患に関するあらゆる情報を含む。アレルギー疾患には、例えば、アトピー性皮膚炎、悪性貧血、リウマチ性肺炎、薬剤性肺炎が含まれる。これらのアレルギー情報は、患者の問診結果、既往歴を記載した電子カルテ、過去の検査情報などから自動で取得されたものでもよく、ユーザのマニュアル入力などにより取得されたものでもよい。薬剤には、疾患又は症状を治療、防止、又は制御するために人に投与される化学物質、漢方薬などの生物学的物質、またはこれらの組合せを意図している。また医薬品として指定されているものだけでなくビタミン剤などのサプリメントも含む。薬剤使用情報は、薬剤を各患者に使用して得られた情報であり、少なくとも、薬剤を個々の患者に使用した特定の用法および用量、並びに患者の副作用と治療成績のいずれかを少なくとも1つを含むものである。例えば、薬剤使用情報は、薬剤を個々の患者に使用した特定の用法および用量、並びに患者の副作用と治療成績のいずれか1つのみからなるものであってもよく、これらの任意の組合せからなるものであってもよく、これらの全部を含むものであってもよく、薬剤を各患者に使用して得られる、さらなる情報を含むものであってもよい。本発明において、前記体質情報は、前記遺伝子情報および前記アレルギー情報の少なくともいずれか一方を表す複数の項目からなる情報であり、前記類似体質情報抽出手段を、前記複数の項目に基づいて、各項目ごとに設定した重み付け係数の和として前記類似度を算出するものとすることが好ましい。上記の場合に、前記体質情報および前記比較体質情報は、遺伝子情報とアレルギー情報の両方を合わせて複数の項目を含むものであればよい。例えば、複数の項目を含む遺伝子情報のみからなるものであってもよく、複数の項目を含むアレルギー情報のみからなるものであってもよく、各1つ以上の項目を含む遺伝子情報およびアレルギー情報からなるものであってもよい。また、重み付け係数は、ユーザの目的に応じて重要な項目に対する重み付けを相対的に大きくするように任意に設定できる。また、ユーザの目的に応じて体質情報に含まれる複数の項目のうち全てを類似度の算出に用いてもよく、一部のみを類似度の算出に用いてもよい。また、重み付け係数は1つの項目に対して常に同じ重み付け係数を用いてもよく、特定の条件に応じて、1つの項目に対して複数の重み付け係数を切り換えて用いてもよい。例えば、前記体質情報取得手段を、診断対象患者に使用された薬剤をさらに取得するものとし、前記類似体質情報抽出手段を、取得した診断対象患者に使用された薬剤に応じて、重み付け係数を切り替えて、類似度を算出するものとしてもよい。また、前記体質情報取得手段を、診断対象患者に使用された薬剤についての薬剤使用情報をさらに取得するものとし、前記類似体質情報抽出手段を、取得した診断対象患者の薬剤使用情報にも応じて、重み付け係数を切り替えて、類似度を算出するものとしてもよい。また、前記体質情報取得手段を、診断対象患者の疾患をさらに取得するものとし、前記類似体質情報抽出手段を、取得した診断対象患者の疾患にも応じて、重み付け係数を切り替えて、類似度を算出するものとしてもよい。また、本発明の診療支援システムにおける前記参照情報抽出手段は、取得した参照情報に所定の出力条件に応じた処理を行って参照情報出力情報として出力する参照情報出力手段を備えたものであることが好ましい。ここで、所定の出力条件とは、抽出された参照情報をユーザの所望の形態で出力するために必要な条件を設定したものであり、ユーザの要求に応じて参照情報から必要な情報のみを、必要に応じて統計処理を行うことにより理解しやすい情報に変換して出力できるように任意に設定される。ユーザには、診断目的などに応じた様々な観点で参照情報のうち必要な情報を分かり易く出力したいという要求があるためである。この所定の出力条件として、例えば、参照情報に統計処理を実施する条件やその統計処理の内容、また、参照情報やその統計処理した結果のうち出力する項目、また出力する項目に対する表示画面上のサイズや配置などを定義した表示オプションなどを設定してよい。例えば、前記体質情報取得手段を診断対象患者の疾患をさらに取得するものとし、前記参照情報出力手段を、比較体質情報に対応する患者に前記取得した疾患の治療のために使用した薬剤、および該薬剤に対応する薬剤使用情報を検出して出力するものとしてもよい。なお、ここでいう診断対象患者の疾患とは、診断対象患者の診断目的となっている疾患を意味する。疾患には、例えば、肺扁平上皮癌、肺腺癌、肝細胞癌など周知のあらゆる疾患が含まれる。また、前記参照情報出力手段を、前記参照情報のうち、前記薬剤使用情報に含まれる各薬剤の治療成績または副作用について所定の条件を満たすものを、推奨参照情報として識別して出力するものとしてもよい。ここで、所定の条件とは、各薬剤の治療成績または副作用について、医師らにより患者に使用することが適切であると認められる評価基準を設定した条件である。例えば、所定の条件として、副作用の程度を表す指標値の範囲を設定することが考えられる。また、治療成績を表す指標値の範囲を設定することが考えられる。また、参照情報のうち副作用の程度を表す評価値が最も小さいものを推奨参照情報として出力してもよく、参照情報のうち治療成績を表す指標値が最も大きいものを推奨参照情報として出力してもよい。また、本発明の診療支援システムにおける前記体質情報取得手段を、診断対象患者の身長、体重および年齢の少なくとも1つをさらに取得するものとし、前記参照情報抽出手段を、類似体質情報に基づいて、類似体質情報に対応する患者の前記身長、体重および年齢の少なくとも1つをさらに抽出するものとし、前記参照情報出力手段を、参照情報のうち、取得した診断対象患者および比較対象患者の、身長、体重および年齢の少なくとも1つが近いものを識別して出力するものとすることが好ましい。例えば、参照情報を身長の差が近い順に並べ替えて出力することが考えられる。さらに、本発明の診療支援システムにおける前記体質情報取得手段を、診断対象患者の症状をさらに取得するものとし、前記比較体質情報取得手段を、複数の患者の症状をさらに取得するものとし、類似体質情報抽出手段を、取得した診断対象患者の症状にも基づいて、類似度を算出するものとしてもよい。また、本発明の診療支援システムにおける前記体質情報取得手段を、前記診断対象患者の画像をさらに取得するものとし、前記比較体質情報取得手段を、前記複数の患者の前記画像をさらに取得するものとし、前記類似体質情報抽出手段を、取得した前記診断対象患者の画像にも基づいて、前記類似度を算出するものとしてもよい。なお、上記の場合、前記類似体質情報抽出手段は、例えば、画像の類似度を算出する際に特許文献1に記載された方法により診断対象患者の画像および比較対象患者の画像に対する特徴量をそれぞれ算出し、この特徴量同士を比較して両画像間の類似度を算出し、該類似度が所定のしきい値条件を満足する場合に、診断対象患者の画像と比較対象患者の画像が類似しているものと判断するものでもよい。そして、診断対象患者が有する体質情報を構成する各項目および画像のそれぞれ予め設定された重み付け係数を積算して類似度を算出することが考えられる。また、画像に設定された重み付け係数は、画像の種類によらず一定としてもよく、画像の種類によって異ならせてもよい。また、前記体質情報取得手段を、診断対象患者の複数の疾患を含む既往歴をさらに取得するものとし、前記比較体質情報取得手段を、複数の患者の既往歴をさらに取得するものとし、前記類似体質情報抽出手段を、取得した前記診断対象患者の既往歴にも基づいて、前記類似度を算出するものとしてもよい。本発明の診療支援システム、方法およびプログラムによれば、診断対象患者の遺伝子情報およびアレルギー情報の少なくとも一方を含む診断対象患者の体質情報と、比較対象である複数の患者の比較体質情報との類似度をそれぞれ算出し、算出された類似度が所定のしきい値条件を満たす比較体質情報を類似体質情報として抽出し、抽出された類似体質情報ごとに、比較体質情報に対応する患者に使用した薬剤と、薬剤を比較体質情報に対応する患者に使用した際の薬剤使用情報を参照情報として抽出するので、医師らは診断対象患者の体質情報と類似性の高い体質を有する比較対象患者について、使用された薬剤およびその薬剤に対する治療成績や副作用などの薬剤使用情報を具体的に確認することができ、診断対象患者の体質に応じて薬を処方するための有用な情報を得ることができる。このため、診療において診断精度の向上を支援することができる。以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。図1は、本発明の第1の実施形態による診療支援システム100の構成を示すブロック図である。本実施形態における診療支援システム100は、複数の患者の比較体質情報を比較対象である各患者に投薬した薬剤およびその薬剤を服用したことによる薬剤使用情報を含む診断データと対応付けた参照情報を記憶する参照情報管理データベース1と、参照情報管理データベース1を管理するため参照情報管理サーバ2と、診療科用WS3と、複数の患者の過去の疾患についての診断情報を記憶する診断情報データベース4Aおよび診断情報管理サーバ4と、患者の医用画像を含む画像情報データベース5Aと画像情報管理サーバ5とにより構成され、診療支援システム100を構成する各構成要素はネットワークを介して接続されている。診療科用WS3は、診療科の医師が画像の詳細観察や読影レポートの閲覧、電子カルテの閲覧入力等に利用するコンピュータであり、CPU、主記憶装置、補助記憶装置、入出力インターフェース、通信インターフェース、入力装置31、表示装置32、およびデータバス等の周知のハードウェア構成を備え、周知のオペレーションシステム等がインストールされたものであるが、表示装置と1台または2台の高精細ディスプレイを有している。この装置では、画像情報管理サーバ5に対する画像の閲覧要求や、画像情報管理サーバ5から受信した画像の表示、診断情報管理サーバ4に対する診断情報の閲覧要求、診断情報管理サーバ4から受信した診断情報の表示、診断情報管理サーバ4に対する患者情報等の登録要求や閲覧要求、参照情報管理サーバから受診した参考情報等の表示等の各処理が、各処理のためのソフトウェアプログラムの実行により行われる。参照情報管理サーバ2および診療科用WS3により実装される本実施形態における診療支援プログラムは、各種機能を実現するプログラムモジュール群により構成され、その中には、診断支援機能を実現するためのプログラムモジュール群が含まれている。これらのプログラムはプログラムの実行に必要な部分が参照情報管理サーバ2および診療科用WS3のストレージに記憶され、起動時にメモリにロードされ、プロセッサにより実行される。診療科用WS3は、診療支援プログラムの実行に応じて、入力装置31によって診断対象患者の体質の入力を受け付け、受け付けた体質情報を参照情報管理サーバ2に送信すると共に参照情報を抽出して送信するよう参照情報管理サーバ2に要求する。また、参照情報管理サーバ2から出力された情報を受け取って、表示装置32に表示する。参照情報管理サーバ2は、汎用の比較的処理能力の高いコンピュータにデータベース管理システムDataBaseManagementSystemDBMSの機能を提供するソフトウェアプログラムを組み込んだものである。参照情報管理サーバ2は参照情報管理データベース1が構成される大容量ストレージを備えている。このストレージは、参照情報管理サーバ2とデータバスによって接続された大容量のハードディスク装置であってもよいし、ネットワークに接続されているNASNetworkAttachedStorageやSANStorageAreaNetworkに接続されたディスク装置であってもよい。また、参照情報管理サーバ2は、本実施形態における診療支援プログラムの実行に応じて診療科用WS3からの診断対象患者の遺伝子情報およびアレルギー情報の少なくとも一方を含んでなる体質情報および参照情報の送信要求を受け付けると、受信した診断対象患者の体質情報を取得する体質情報取得手段21と、比較対象である複数の患者の体質情報を比較体質情報として取得する比較体質情報取得手段22と、取得した比較体質情報ごとに、取得した診断対象患者の体質情報との類似度をそれぞれ算出し、算出された類似度が所定のしきい値条件を満たす比較体質情報を類似体質情報として抽出する類似体質情報抽出手段23と、抽出された類似体質情報ごとに、比較体質情報に対応する患者に使用した薬剤と、薬剤を比較体質情報に対応する患者に使用した際の薬剤使用情報を参照情報として抽出する参照情報抽出手段24として機能する。また、本実施形態において参照情報抽出手段24は、取得した参照情報に所定の出力条件に応じた処理を行って参照情報出力情報として出力する参照情報出力手段25を備えている。参照情報管理データベース1には、比較対象である複数の患者比較対象患者について、診断情報データベース4Aに登録された各比較対象患者の遺伝子情報およびアレルギー情報の少なくとも一方を含んでなる体質情報ごとに、その体質情報を有する比較対象患者に使用された薬剤と、その薬剤を体質情報に対応する患者に使用した際の薬剤使用情報を対応付けた対応付けテーブルTおよび対応付けテーブルTから抽出された参照情報テーブルRが記憶される。本実施形態では、体質情報として、各患者のそれぞれ有する体質を、遺伝子情報およびアレルギー情報の組合せによって定義する。体質情報は、遺伝子情報のみからなるものであってもよく、アレルギー情報のみからなるものであってもよく、遺伝子情報およびアレルギー情報からなるものあってよい。また、遺伝子情報として遺伝子型を定義する。これは、遺伝子型により薬剤の代謝能力や特定の疾患に対するかかりやすさが予想可能な場合があるため、同じ遺伝子型を有する患者を類似の体質と判断することで、薬剤の代謝能力や特定の疾患に対するかかりやすさが類似する過去の患者について参照情報を好適に抽出できるようにするためである。薬剤の代謝能力が類似する過去の患者について、使用した薬剤およびその薬剤を使用することにより得られた情報薬剤使用情報を抽出すれば、医師らによる薬の効きやすさに応じた適切な薬の種類および使用方法などの選択のために有効な情報を提示できる。また、遺伝子情報として特定の疾患に対するかかりやすさが推定できる遺伝子型を定義した場合には、特定の疾患にかかりやすい遺伝子を有する過去の患者について参照情報が抽出される可能性が高くなる。つまり、この特定の疾患がすでに発症した過去の患者について参照情報が抽出される可能性も高くなる。このため、診断対象患者がその特定の疾患にまだかかっていない場合には、医師らに特定の疾患の予防のために適切な情報を提示することができる。また、診断対象患者がすでに特定の疾患にかかっている場合には、医師らに過去の同じ特定の疾患に対する治療のために使用された薬剤の種類や使用方法について有効な情報を提示できる。また、アレルギー情報としてアレルギー型を定義する。これは、同じアレルギー型によるアレルギー疾患を発症したことのある患者を類似の体質と判断することで、同じアレルギー型によるアレルギー疾患を発症したことのある患者について、使用した抗アレルギー用の薬剤およびその薬剤を使用することにより得られた情報薬剤使用情報を抽出できるようにするためである。診断対象患者が特定のアレルギー型によるアレルギー疾患である場合に、過去の同じ特定のアレルギー型によるアレルギー疾患を有する比較対象患者に用いられた抗アレルギー剤や薬剤使用情報を抽出すれば、医師らによる適切な抗アレルギー剤の種類および使用方法などの選択のために有効な情報を提示できる。また、本実施形態では、体質情報として、各患者のそれぞれ有する体質を、遺伝子情報およびアレルギー情報の組合せによって定義する。これは、患者ごとに、体質を決定する要因には遺伝子情報やアレルギー情報を表す複数の項目の様々な組合せが存在するためである。従来の方法は、遺伝子型など体質情報の1つの項目のみに基づいて好ましい薬剤やその薬剤による治療計画を提案するものであった。しかしながら、実際には患者の体質には様々な態様があり、このため体質情報として複数の項目を考慮すべき場合もありうるため、1つの項目のみに基づいて推奨される薬剤が、必ずしも他の項目に対しては使用が好ましい薬剤に該当するとはいえず、実用上の要求に十分応えることができなかった。言い換えると、従来の方法では、体質を決定する複数の項目が存在する場合に複数の項目をどのように評価して薬剤を選択すべきかについては有効な提案をすることができなかった。そこで、本発明では、このような体質情報を表す各項目の組合せに基づいて、この組合せが類似している過去の患者の診断情報、特に薬剤に対する薬剤適用情報が、診断対象患者に対する治療指針を得るための非常に重要な情報として活用できることに着目した。図2は、複数の対応付けテーブルT1、T2、...、Tnからなる対応付けテーブルTの例を示す図である。図2における対応付けテーブルTには、過去の診断情報に登録された各患者の体質情報である遺伝子型とアレルギー型の組合せC1、C2、...、Cnごとにそれぞれ対応付けテーブルT1、T2、...、Tnnは自然数が作成されて記憶されている。遺伝子型とアレルギー型の組合せからなる体質情報C1、C2、...、Cnnは自然数は、それぞれ特定の遺伝子型を表す遺伝子型IDg0001g0002...とそれぞれ特定のアレルギー型を表すアレルギー型IDa0001a0002...の任意の組合せを規定している。なお、体質情報には、1つ以上の遺伝子型IDだけにより構成されているものも含み、1つ以上のアレルギー型IDだけにより構成されているものも含み、1つ以上の遺伝子型IDおよびアレルギー型IDの組合せにより構成されているものも含む。以下、本明細書において、体質情報を構成する各項目とは、各遺伝子型ID、アレルギー型IDをそれぞれ意味する。図2に示すように、各患者の診断情報に基づいて、体質情報C1、C2、...、Cnごとに対応付けテーブルT1、T2、...、Tnが設けられ、各対応付けテーブルT1、T2、...、Tnには薬剤と薬剤を各患者に使用した際の薬剤使用情報が対応付けられている。薬剤使用情報として、薬剤の使用量、薬剤の服用期間や使用回数などの用法、副作用、治療成績が登録されている。また、本実施形態では、薬剤ごとに、その薬剤が使用された治療にかかる患者の疾患名および症状を対応付けており、さらに過去の疾患名既往症やその過去の疾患の症状などの臨床データも対応付けられている。この参照情報管理データベース1の対応付けテーブルTは、診断情報データベース4Aに記憶された複数患者の電子カルテなどのあらゆる診断情報および画像情報データベース5Aに記憶された複数患者の画像から、比較対象である過去の複数の患者の各患者IDに基づいて自動的に必要な情報を収集し、各患者IDおよび各患者IDに対応する体質情報に基づいて、検索結果を、体質情報ごとに分類して対応付けテーブルに対応付けることにより、対応付けテーブルTを作成する。また、本実施形態に限られず、対応付けテーブルは、体質情報ごとに、比較対象患者についての薬剤や薬剤使用情報、各検査情報、問診結果などの診断情報などを手動入力することにより作成してもよい。また、本実施形態に限られず、対応付けテーブルTは、参照情報抽出処理の実行に間に合うように作成されていればいつ作成されてもよく、本実施形態の診断支援プログラムの実行に先立って作成されてもよく、類似度算出処理の後に作成されてもよい。本実施形態では、対応付けテーブルTは、本診断支援プログラムの実行に先立って比較対象の患者全ての各体質情報別に対応付けテーブルTが作成されている。このような場合、対応付けテーブルに登録された情報の一部が参照情報として抽出されることになる。また、対応付けテーブルTは、体質情報と薬剤と薬剤使用情報を対応付けたものであれば、任意のフォーマットで構成してよい。例えば、図2の対応付けテーブルTは体質情報ごとに分割された複数のテーブルにより構成されているが、これに替えて、対応付けテーブルを患者ID、遺伝子型、アレルギー型、薬剤ID、投薬量、副作用とレベル、治療成績、治療対象疾患名と症状、その他臨床データ既往症、症状が対応付けられた1つの対応付けテーブルにより構成してもよい。なお、かかる対応付けテーブルにおいて、同一の患者に複数の異なる薬剤が使用されている場合には、薬剤ごとに行Rowを異ならせるものとする。また、対応付けテーブルの作成を省略してもよい。この場合には、類似体質情報抽出処理の際に、各比較対象患者の体質情報のみを診断情報データベース4Aから取得し、取得した体質情報と診断対象患者の体質情報との類似度を算出して類似体質情報を抽出し、抽出された類似体質情報に対応する患者IDを取得し、その患者IDに関する薬剤および薬剤使用情報などの診断情報を診断情報データベース4Aから検出し、検出した情報を対応付けることにより参照情報とすることが考えられる。診断情報管理サーバ4は、汎用の比較的処理能力の高いコンピュータにデータベース管理システムDataBaseManagementSystemDBMSの機能を提供するソフトウェアプログラムを組み込んだものであり、診療科用WS3からの電子カルテなどの診断情報の登録要求を受け付けると、その診断情報をデータベース用のフォーマットに整えて診断情報データベース4Aに登録する。診断情報データベース4Aには、患者の身長や体重や性別などの患者の基本情報と、現在治療中の疾患に関連する情報、過去の疾患に関する情報が含まれている。現在治療中の疾患に関連する情報には、例えば、現在治療中の疾患名、各検査情報、現在治療中の疾患に対する診断レポートが含まれる。過去の疾患に関する情報には、例えば、アレルギー疾患や手術歴などの既往症、各既往症に対する診断レポート、過去の疾患に係る各種検査データなどが含まれる。また、診断レポートには過去および現在治療中の疾患についての関心領域の位置情報、所見、投薬歴、治療成績、副作用、各種検査の結果といった情報が登録される。この他、診断用画像の読影時に画像情報の付帯情報を参照することで取得された検査番号、患者番号、さらには、読影対象画像または代表画像の画像データ自体やその他各種検査の検査番号も等も含まれうる。なお、読影レポートは、例えばXMLやSGMLデータとして管理されうる。診断情報管理サーバ4は、診療科用WS3または参照情報管理サーバ2からの閲覧要求をネットワーク経由で受信すると、診断情報データベース4Aに登録されている診断情報を検索し、抽出された診断情報を要求元の診療科用WS3または参照情報管理サーバ2に送信する。画像情報管理サーバ5は、汎用の比較的処理能力の高いコンピュータにデータベース管理システムDataBaseManagementSystemDBMSの機能を提供するソフトウェアプログラムを組み込んだものである。画像情報管理サーバ5はいわゆるPACSサーバである。画像情報管理サーバ5は画像情報データベース5Aが構成される大容量ストレージを備えている。このストレージは、画像情報管理サーバ5とデータバスによって接続された大容量のハードディスク装置であってもよいし、ネットワークに接続されているNASNetworkAttachedStorageやSANStorageAreaNetworkに接続されたディスク装置であってもよい。画像情報データベース5Aには、被写体画像を表す画像データと付帯情報とが登録される。付帯情報には、例えば、個々の画像を識別するための画像ID、被写体を識別するための患者ID、検査を識別するための検査ID、画像情報ごとに割り振られるユニークなIDUID、その画像情報が生成された検査日、検査時刻、その画像情報を取得するための検査で使用されたモダリティの種類、患者氏名、年齢、性別等の患者情報、検査部位撮影部位、撮影条件造影剤の使用有無や、放射線量等、1回の検査で複数の画像を取得したときのシリーズ番号あるいは採取番号等の情報が含まれうる。画像情報は、例えばXMLやSGMLデータとして管理されうる。画像情報管理サーバ5は、不図示のQA用WSからの画像情報の登録要求を受け付けると、その画像情報をデータベース用のフォーマットに整えて画像情報データベース5Aに登録する。また、画像情報管理サーバ5は、診療科用WS3または参照情報管理サーバ2からの閲覧要求をネットワーク経由で受信すると、上記画像情報データベース5Aに登録されている画像情報を検索し、抽出された画像情報を要求元の診療科用WS3または参照情報管理サーバ2に送信する。画像情報データベース5Aには、被写体である患者のある部位をCT撮影装置、MRI撮影装置、PET撮影装置、X線撮影装置等により撮影して得られた、CT画像、MRI画像、PET画像、単純X線画像等の医用画像であって過去に診断されたものである症例画像が被写体毎や診断毎に多数記憶されている。なお、これら症例画像には、過去の診断時に行われた処理によって得られた処理結果情報が添付されている。この処理結果情報には、その画像に対して算出された種々の特徴量や画像上で設定されたROIの位置の情報、そのROIの画像に対して算出された特徴量等が含まれる。次に、以上のように構成された本実施形態の診療支援システムの機能についてフローチャートに従って説明する。図3は、本実施形態による診療支援システムにおける処理フローを示す図である。まず、診療科端末においてオペレータは入力装置31により、診断対象患者の体質情報としてそれぞれ異なる複数の種類の遺伝子型およびアレルギー型を入力する。すると、診療科用WS3が入力された体質情報を受け付け、診療科端末の中央処理装置が受け付けた体質情報を参照情報管理サーバ2にネットワーク経由で送信するとともに診療科用WS3の表示装置32にその体質情報を表示させる。そして、診療科WS3は、参照情報管理サーバ2に参照情報の送信を要求する。すると、体質情報取得手段21は、診療科用WS3からネットワーク経由で送信された診断対象患者の体質情報を取得するST1。次いで、比較体質情報取得手段22は、対応付けテーブルTから比較対象である複数の患者の体質情報C1、C2、...、Cnを比較体質情報として取得するST2。なお、この比較体質情報取得処理ST2は、ステップ1ST1に平行して実行されてもよく、ST1に先だって実行されてもよい。そして、類似体質情報抽出手段23が、取得した比較体質情報ごとに、取得した診断対象患者の体質情報との類似度をそれぞれ算出する。そして、算出された類似度が所定のしきい値条件を満たす比較体質情報を類似体質情報として抽出する算出された類似度をそれぞれ所定のしきい値と比較し、各比較体質情報のうち類似度が所定のしきい値以上である体質情報を類似体質情報として抽出するST3。具体的には、類似体質情報抽出手段23は、診断対象患者の体質情報を構成する各項目である遺伝子型とアレルギー型について、予め設定された重み付け係数を取得する。そして、個々の比較体質情報C1、C2、...、Cnごとに、診断対象患者の体質情報を構成する遺伝子型またはアレルギー型を検出し、検出された遺伝子型又はアレルギー型に対応する重み付け係数を積算して、両体質の類似度を算出する。そして、算出された類似度が所定の閾値以上であるものを類似体質情報として抽出する。ここでは類似体質情報として比較体質情報C5、C6が抽出されたものとする。参照情報抽出手段24は、抽出された類似体質情報に対応する対応付けテーブルTに基づいて、類似体質情報に対応する患者に使用した薬剤と、薬剤を比較体質情報に対応する患者に使用した際の薬剤使用情報を参照情報として抽出するST4。図4は、参照情報である参照情報テーブルRを表す図である。また図4に示すように、参照情報抽出手段24は、薬剤と薬剤使用情報に加えて、類似体質情報C5、C6に対応する任意の情報をさらに参照情報として抽出してもよい。図4に示すように、本実施形態では、比較体質情報C5、C6が類似体質情報として抽出され、抽出された比較体質情報C5、C6にそれぞれ対応する対応付けテーブルT5、T6を結合した参照情報テーブルRが参照情報として抽出されている。ここでは、説明のため、比較体質情報C5に対応する対応付けテーブルT6および比較体質情報C6に対応する対応付けテーブルT6に登録されていた症例を数例ずつとして示している。次に、参照情報出力手段25は、設定された種々の出力オプション所定の出力条件に基づいて、抽出された参照情報テーブルRから必要な情報を抽出し、抽出した情報に必要に応じて統計処理を行って参照情報出力情報として出力するST5。また、本実施形態においては、参照情報出力手段25が用いる出力オプションは、診療科用WS3の入力装置31が受け付けて参照情報管理サーバ2に送信したものである。参照情報出力手段25は、診療科用WS3からユーザによる入力操作により指定された出力オプションを取得し、抽出された参照情報テーブルRのうち、取得した出力オプションに応じて必要な情報を抽出し、必要に応じて統計処理を施した参照情報出力情報を、診療科用WS3に出力送信する。なお、出力オプションは、抽出された参照情報をユーザの所望の形態で出力するために必要な条件を設定したものであり、ユーザの要求に応じて参照情報から必要な情報のみを、必要に応じて統計処理を行うことにより理解しやすい情報に変換して出力できるように任意に設定される。出力オプションは、例えば、参照情報に統計処理を実施する条件やその統計処理の内容、また、参照情報やその統計処理した結果のうち出力する項目、また出力する項目に対する表示配置などの表示オプションなどが設定される。また、出力オプションは、周知の任意の方法で設定したものであってよく、プログラムの初期値として予め設定したものでもよく、参照情報の表示の際に表示オプションの選択ウィンドウを表示し、ユーザの選択を受け付けて設定してもよく、プルダウンメニュー等でユーザの選択を受け付けて設定してもよい。最後に、診療科用WS3は、受信した参照情報を受け取り、出力オプション内に設定された表示オプションに基づいて参照情報出力情報を表示装置32に表示するST6。図5乃至8は、参照情報出力手段25により出力された参照情報出力情報の様々な表示例を示す。図5は、参照情報出力情報を、薬剤使用情報に含まれる治療成績ごとに表示した画面のイメージ図である。例えば、薬剤使用情報に含まれる治療成績が、各薬剤別に、著しく有効、有効、不変変化なし、無効と4段階にランク付けされたものである場合、図5に示すように、参照情報出力手段25は、参照情報テーブルRに登録された各登録情報以下、図5に示す、薬剤、患者ID、薬剤使用情報、治療対象疾患名、治療対象疾患名の症状、その他臨床データ既往症と、既往症に含まれる疾患のそれぞれの症状からなる一組の対応付けられたデータを1つの登録情報と呼ぶ。について、各薬剤別に、薬剤使用情報に含まれる各治療成績のランクの割合を算出する統計処理を行い、治療成績のランクの割合を出力してもよい。また、図5では、各段階ごとに、参照情報テーブルRに含まれる各登録情報が選択可能にリスト表示されている。また、各表示された登録情報には、参照情報テーブルRの登録情報に比較対象患者の症例を表す画像が対応付けられていた場合、画像をサムネイルとして同時に表示している。例えば、薬剤使用情報の治療成績が著しく有効であった登録情報がCaseH1CaseH2とリスト表示されており、CaseH1CaseH2の文字をクリックすると、各登録情報が詳細に表示される。また、CaseH1の右に表示されたサムネイルをクリックするとサムネイルに対応する画像が拡大表示される。図6は、参照情報を、薬剤使用情報に含まれる副作用ごとに出力して表示した画面のイメージ図である。参照情報出力手段25は、図6に示すように、参照情報テーブルに登録された各登録情報について、各薬剤別に、薬剤使用情報に含まれる副作用の有無および種類に応じて統計処理を行い、副作用の有無の割合や副作用の種類の割合を出力してもよい。また、参照情報出力手段25は、参照情報のうち、取得した診断対象患者および比較対象患者の、各身長、体重および年齢の少なくとも1つが近いものを識別可能に出力するものであってもよい。図7は、参照情報出力情報として、薬剤使用情報に含まれる比較対象患者の身長、体重からなる患者情報と、各比較対象患者に対して薬剤を使用したときの1回の投薬量を出力して表示した画面のイメージ図である。この例では、体質情報取得手段21、比較体質情報取得手段22は、診断対象患者および各類似体質情報にそれぞれ対応する比較対象患者の患者情報をそれぞれ取得する。そして、参照情報出力手段25は、参照情報テーブルRに登録された各登録情報を、診断対象患者と比較対象患者の身長の差の小さい順に並べ替えて、患者情報および薬剤使用情報のうち薬剤の投薬量のみを出力したものとする。また、身長の代わりに体重または年齢を用いて登録情報を並べ替えて出力してもよく、身長、体重、年齢の任意の組合せを用いて登録情報を並べ替えて出力してもよい。例えば、身長の差および体重の差および年齢の差の任意の組合せをそれぞれ重み付けして加算し、加算した値が小さいもの順に並べ替えて登録情報を出力することが考えられる。また、並べ替えて出力する替わりに、例えば、身長を140cm未満、140cm以上150cm未満、150cm以上160cm未満、160cm以上170cm未満、180cm以上というように、10cm単位の複数のグループに分け、診断対象患者および比較対象患者の身長が同じグループにある場合を身長が所定の近傍範囲にあると判定し、所定の近傍範囲にあるもののみを出力してもよい。体重や年齢についても、それぞれ所定の単位でグループ分けすることにより、同様の方法で所定の近傍範囲にあるもののみを抽出して出力できる。また、参照情報出力手段25は、参照情報のうち、薬剤使用情報に含まれる各薬剤の治療成績または副作用について所定の条件推奨条件を満たすものを、推奨参照情報として識別して出力するものであってもよい。図8は、参照情報として薬剤をリスト表示した画面を表すイメージ図である。推奨条件は、各薬剤の治療成績または副作用について、医師らにより患者に使用することが適切であると認められる評価基準を設定したものである。ここでは、副作用が重いほど指標値が大きくなるように副作用の程度を表す指標値を設定し、治療成績がより有効であるより良好な症状の改善が見られたものほど指標値が大きくなるように治療成績を表す指標値を設定する。そして、薬剤の副作用の指標値が、医師らが許容できると判断できるレベルである第1のしきい値以下であり、かつ薬剤の治療成績を表す指標値が、医師らがその薬剤により適切な効果が得られていると判断できるレベルである第2のしきい値以上であることを推奨条件として設定する。この場合、参照情報出力手段25は、副作用が所定レベル以下の低いものであり、かつ、治療成績が所定レベル以上の十分有効なものである薬剤使用情報を推奨薬剤使用情報として抽出し、この推奨薬剤使用情報に対応する薬剤を推奨薬剤として抽出する。そして、参照情報出力手段25は、抽出された推奨薬剤および推奨薬剤使用情報からなる推奨参照情報を識別して出力する。そして、診療科用WS3は、図8に示すように、表示オプション内に設定された表示オプションに基づいて、推奨参照情報に太枠を付して表示する。また、推奨参照情報を識別しやすいようカラー表示してもよい。また、推奨参照情報を副作用のみに基づいて、副作用が最も小さい登録情報を推奨参照情報として出力してもよく、推奨参照情報を、治療成績のみに基づいて、治療成績が最もよい登録情報を推奨参照情報として出力してもよい。図8では、参照情報出力手段25は、薬剤ごとに、参照情報テーブルRに登録された各登録情報について、各薬剤ごとに、各薬剤が有効と判断された登録件数の割合を算出して出力している。また、参照情報出力手段25は、薬剤ごとに、参照情報テーブルに登録された副作用の種類を全て抽出して出力している。また、図8は、各薬剤および各薬剤に対応する薬剤治療情報を、治療成績の有効である順に並べ替えてリスト表示したものである。なお、推奨条件は、診療の目的に応じて任意に設定可能である。また、参照情報出力手段25は、各薬剤および各薬剤に対応する薬剤治療情報を副作用の小さいもの順に並べ替えて出力してもよい。また、体質情報取得手段21を診断対象患者の疾患をさらに取得するものとし、参照情報出力手段25を、参照情報のうち、比較体質情報に対応する患者に取得した疾患の治療のために使用した薬剤、および薬剤に対応する薬剤使用情報のみを検出して出力するものとしてもよい。医師らに、診断対象患者の疾患と同じ疾患の治療のために、診断対象患者と類似する体質を有する過去の患者に対して使用された薬剤や薬剤の治療成績などを具体的に提示でき、より適切な薬剤の種類やその使用方法などの選択を支援することができる。また、他の疾患の治療に関する情報を表示させないため、所望の疾患に関する必要な参照情報を把握しやすい。また、参照情報出力手段25は、参照情報テーブルRを体質情報の類似度の高い順にリスト表示するなど類似度に応じて並べ替えて出力してもよく、この他にもユーザの要望に応じて種々の観点において、並べ替えや、参照情報から出力するデータの選択を行って、任意に参照情報の出力を行ってよい。このように、本実施形態の診療支援システムによれば、診断対象患者の体質情報との類似度を算出して、診断対象患者の体質と類似する体質を有する患者に使用された薬剤およびその薬剤に対する治療成績や副作用などの薬剤使用情報を具体的に確認することができ、診断対象患者の体質に応じて薬を処方するための有用な情報を得ることができる。このため、診療において診断精度の向上を支援することができる。また、本実施形態によれば、診断対象患者と同一の遺伝子型を有する比較対象患者の体質情報を類似体質情報として抽出できる可能性が高い。このため、診断対象患者と同一の遺伝子型を有する比較対象患者の薬剤使用情報を参照情報として抽出することができる可能性が高い。例えば、診断対象患者の遺伝子型が特定の疾患に対する危険因子等を有する場合、同じ危険因子等による特定の疾患に対する発症の機序や発症プロセスに応じてどのような薬剤をどのように用いて治療を行い、その薬剤による治療成績がどのようなものであったかなど、過去の症例を具体的に参照できるため、適切な治療薬や予防薬を適切に選択するための有用な情報を提供することができる。結果として、より正確かつ効率的に診断を行うための支援を行うことができる。また、診断対象患者の遺伝子型から特定の薬剤の代謝能力が判別できる場合、薬の投与量や薬の種類に応じた効きやすさについて同じような薬剤の代謝能力を有する過去の症例を具体的に参考にできるため、薬剤の用量や用法および種類を適切に選択するための有用な情報を提供することができる。結果として、より正確かつ効率的に診断を行うための支援を行うことができる。また、本実施形態によれば、診断対象患者のアレルギー型に基づいて、同じアレルギー型を有する比較対象患者の参照情報を抽出できる可能性が高い。診断対象患者が特定のアレルギー型によるアレルギー疾患の治療をしている場合、同じアレルギー型によるアレルギー疾患を有する比較対象患者の参照情報が抽出される可能性が高いため、抗アレルギー薬の投与量や薬の種類について過去の症例を具体的に参考にできるため、薬剤の用量や用法および種類を適切に選択するための有用な情報を提供することができる。結果として、より正確かつ効率的に診断を行うための支援を行うことができる。また、アレルギー情報として、アレルギー型、アレルゲン、アレルギー疾患に関する様々な情報の1つまたはこれらの任意の組合せを定義してもよい。特定の薬をアレルゲンとする薬アレルギーであることが過去のアレルギー疾患や薬の投与歴から既知である場合、アレルギー情報として、特定の薬剤をアレルゲンとして定義することが有効である。特定の薬剤をアレルゲンとする過去の患者の体質情報が類似体質情報として抽出される可能性が高くなるため、同じ薬剤アレルゲンを有する患者に対して、アレルギー反応を抑えるように選択された薬剤の種類や、その薬剤の用法や用量や治療効果などを参照することができ、非常に有用な参照情報が抽出できる。この結果、医師らに、特定の薬アレルギーに対してより適切な薬剤の種類やその使用方法などの選択を支援することができる。また、アレルギー情報として例えば、アレルギー疾患の種類を定義した場合には、同じアレルギー疾患にかかったことのある過去の患者の体質情報が類似体質情報として抽出される可能性が高くなるため、同じアレルギー疾患を発症した患者に対して、使用された薬剤の種類や、その薬剤の用法や用量や治療効果などを参照することができ、非常に有用な参照情報が抽出できる。この結果、医師らに、アレルギー疾患に対してより適切な薬剤の種類やその使用方法などの選択を支援することができる。また、本実施形態における類似体質情報抽出手段23が、各体質情報と対象体質情報の両方に含まれる複数の項目ごとに設定された重み付け係数を重み付けして加算することにより類似度を算出するものであるため、体質情報を構成する各項目の薬剤に対する影響の度合いに応じて設定した重み付け係数を使用することができ、柔軟かつ適格に類似度を算出することができる。また、体質情報として、遺伝子情報とアレルギー情報の組合せが類似する比較対象患者の過去の薬剤および薬剤使用情報を参照情報として抽出することが好ましい。複数の項目により類似度を算出することにより、より正確に体質情報の類似を判定することができるからである。また、診断対象患者が、特定の疾患にかかりやすいことを示す複数の遺伝子型や複数のアレルギー型を有しており、複数の特定の疾患や複数のアレルギー型にそれぞれ応じた複数のアレルギー疾患が発症している場合など、複数の特定の疾患やアレルギー疾患を総合的に勘案して異なる種類の複数の薬剤を処方する必要がある。このような場合に、同じような遺伝子情報とアレルギー情報の組合せを有する比較対象患者の参照情報を抽出して参照することにより、より正確かつ効率的に診断を行うための支援を行うことができる。また、本実施形態では、図5乃至図8に示すように、抽出された参照情報を所定の出力オプションに応じて統計処理して表示する参照情報出力手段25を備えたため、複数の患者の過去の治療データを統計的な値として、詳細に分析することができ、読影を支援するための有効な情報を提供することができる。また、参照情報出力手段25が、抽出された参照情報を所定の出力オプションに応じて必要な情報のみを抽出して出力するため、ユーザらは必要な情報のみを取得でき、理解が容易である。この結果、医師らは情報を正確かつ効率的に理解できるため、診断精度および診断効率の向上に資する。また、図5に示すように、表示画面上で、必要な情報のみを簡潔に表示するようにし、ユーザの各登録情報を表す文字や比較対象患者の画像を表すサムネイルなどのクリック操作などにより登録情報に含まれる詳細な情報を必要に応じて出力して表示するようにした場合には、表示画面上が煩雑にならず、必要な情報のみ詳細に参照することができ、ユーザが効率よく参照情報を参照することができる。また、図5に示すように、参照情報を薬剤ごとに分け、その治療成績を段階別に表示することにより、ユーザは薬剤の治療成績を直感的に把握できる。また、診療科用WS3が、出力オプション内に含まれる表示オプションに応じて項目や画面上の配置を異ならせて表示画面表示するものであるため、ユーザが必要な情報を把握しやすい。また、図6のように、参照情報を副作用に基づいて出力および表示した場合には、薬剤ごとの副作用についての有無や種類の情報を容易に把握でき、好ましい。また、図7のように、参照情報を患者の体重や身長に基づいて出力および表示した場合には、参照情報のうち、身長や体重についても類似する比較対象患者について、使用した薬剤およびその投薬量を具体的に参照することができる。また、図8のように、推奨参照情報を識別可能に出力および表示した場合には、ユーザが推奨される薬剤や薬剤使用情報を容易に把握できるため、薬剤の選択に対する支援を行える。また、参照情報出力手段25が、参照情報のうち、比較体質情報に対応する患者に取得した疾患の治療のために使用した薬剤、および薬剤に対応する薬剤使用情報を検出して出力するものである場合には、参照情報のうち、診察対象患者の疾患と同じ疾患に対して用いられた薬剤および薬剤使用情報を容易に参照でき、診断効率がよい。また、本実施形態では、参照情報として、薬剤ごとに、その薬剤が使用された治療にかかる患者の疾患名および症状がさらに対応付けられており、さらに過去の疾患名既往症やその過去の疾患の症状などの臨床データも対応付けられている。このため、医師らは、薬剤や薬剤使用情報に加え、比較対象患者の疾患名や症状またはその他の既往症なども把握することができ、より詳細かつ正確に比較対象患者の情報を参照にできる。また、体質情報間の類似度を算出するための重み付け係数は、ユーザの目的に応じて項目ごとに任意に設定可能である。以下、第2の実施形態として、類似体質情報抽出手段23を、所定の項目ごとに、類似度を算出するための重み付け係数を切り替えて類似度を算出するものとした例を説明する。例えば、本第2の実施形態における類似体質情報抽出手段23は、薬剤ごとに、類似度を算出するための重み付け係数を切り替えて類似度を算出してもよい。例えば、薬剤ごとに、体質情報を構成する各項目ごとに重み付け係数を対応付けた類似度算出テーブルを予めデータベースに記憶しておく。そして、ユーザの入力手段による入力により診断対象患者の体質情報およびこの患者に処方する候補となっている薬剤を取得し、類似度算出テーブルに基づいて、取得した薬剤に対応付けられた重み付け係数を取得し、取得した重み付け係数を用いて類似度を算出することが考えられる。例えば、肺炎など、病気の初期段階で病原の特定が難しい疾患においては、病原に適した抗菌剤を医師らが特定できるまでの間、種類の異なる抗菌剤を適宜切り替えて患者に適用しながら治療を進める場合がある。このような場合には、切り替える抗菌剤を決定する際に、疾患の治療薬として使用可能な複数の候補薬剤を医師らがピックアップし、この候補薬剤のどれを実際に患者に適用すべきか決定することが必要になる。この際に、上記の類似度算出方法が有効である。例えば、医師らが、3つの候補薬剤MX1、MX2、MX3のうち候補薬剤MX1を入力すると、類似体質情報抽出手段23は、候補薬剤MX1の効きやすさを示す遺伝子型g0001の重み付けが他の遺伝子型の重み付けよりも相対的に大きくなるような重み付け係数に切り替える。すると、診断対象患者が特定の薬剤MX1の効きやすさを示す遺伝子型g0001を有する場合には、類似体質情報抽出手段23は遺伝子型g0001を持つ比較対象患者の体質情報を類似体質情報としてより抽出することができるため、参照情報抽出手段24は遺伝子型g0001を持つ比較対象患者の治療成績などの参照情報をより抽出することができる。このため、医師らは遺伝子型g0001を有する比較対象患者の参照情報を抽出し、その参照情報に含まれる、比較対象患者に候補薬剤MX1を適用したことにより得られた治療成績などの情報を参照することができる。また、医師らは、複数の候補薬剤MX2、MX3についても同様に、各候補薬剤と関連が大きい遺伝子型の重み付けそれぞれ切り替えて類似度を算出し、抽出された参照情報から、各比較対象患者に候補薬剤MX2、MX3を適用したことにより得られた治療成績などの情報を参照する。結果として、候補薬剤に応じてより適切な参照情報が得られることにより、複数の候補薬剤から患者に実際に適用する薬剤をより適切に選択することができる。また、体質情報複数の遺伝子型あるいはアレルギー型またはアレルゲンなどのその他のアレルギー情報を構成する項目の全てに重み付け係数を設定してもよく、一部にのみ重み付け係数を設計してもよく、薬剤に応じて、重み付け係数を設定する体質情報を構成する項目複数の遺伝子型あるいはアレルギー型またはアレルゲンなどのその他のアレルギー情報の種類を異ならせてもよい。なお、本第2の実施形態における類似体質情報抽出手段23は、薬剤使用情報ごとに、類似度を算出するための重み付け係数を切り替えて類似度を算出してもよい。具体的には、所定の薬剤使用情報ごとに、体質情報を構成する各項目ごとに重み付け係数を対応付けた類似度算出テーブルを予めデータベースに記憶しておく。そして、ユーザの入力手段による入力により診断対象患者の体質情報およびこの患者に使用された薬剤の薬剤使用情報を取得し、類似度算出テーブルに基づいて、取得した薬剤使用情報に対応付けられた重み付け係数を取得し、取得した重み付け係数を用いて類似度を算出することが考えられる。また、本第2の実施形態における類似体質情報抽出手段23は、診察対象患者の疾患ごとに、類似度を算出するための重み付け係数を切り替えて類似度を算出してもよい。具体的には、疾患ごとに、体質情報を構成する各項目ごとに重み付け係数を対応付けた類似度算出テーブルを予めデータベースに記憶しておく。そして、ユーザの入力手段による入力により診断対象患者の体質情報および診察対象患者の疾患を取得し、類似度算出テーブルに基づいて、取得した疾患に対応付けられた重み付け係数を取得し、取得した重み付け係数を用いて類似度を算出することが考えられる。疾患ごとに患者の体質を表す各項目との関連の大きさが異なるため、疾患ごとに適切に設定された重み付け係数を使用することにより、疾患ごとにその疾患と特に関連する特定の体質が類似しているものを類似体質情報として適切に抽出できる。例えば、診断対象患者の特定の疾患が取得された場合、特定の疾患のかかりやすさに関連する遺伝子型に対して、重み付けが大きくなるように重み付け係数を切り替えることにより、特定の疾患のかかりやすさに関連する遺伝子型を有する体質情報を比較体質情報としてより抽出されやすくすることが考えられる。また、本第2の実施形態における類似体質情報抽出手段23は、上記例に限られず、薬剤および薬剤使用情報および診断対象患者の疾患のうちの任意の組合せに基づいて類似度を算出するための重み付け係数を切り替えて類似度を算出してもよく、ユーザの要求に応じて薬剤の処方に影響を及ぼすと考えられるさまざまな指標または様々な指標の組合せに基づいて重み付け係数を切り替えて類似度を算出してもよい。また、第3の実施形態として、類似体質情報抽出手段23は、体質情報だけでなくさらなる項目についても重み付け係数を設定し、体質情報およびさらなる項目の両方に基づいて、重み付け係数の和を取ることにより類似度を算出してもよい。例えば、本第3の実施形態における体質情報取得手段21を、診断対象患者の症状をさらに取得するものとし、比較体質情報取得手段22を、複数の患者の症状をさらに取得するものとし、類似体質情報抽出手段23を、取得した患者の症状にも基づいて、類似度を算出するものとしてもよい。この場合には、体質だけでなく患者の症状の類似も考慮して類似度を算出できるため、より複数の観点で類似する患者の診断データを優先的に抽出することができ、診断のために有効な情報を好適に抽出して提供できる。また、本第3の実施形態における体質情報取得手段21を、診断対象患者の画像をさらに取得するものとし、比較体質情報取得手段22を、複数の患者の画像をさらに取得するものとし、類似体質情報抽出手段23を、取得した診断対象患者の画像にも基づいて、類似度を算出するものとしてもよい。この場合には、体質だけでなく患者の画像の類似も考慮して類似度を算出できるため、より複数の観点で類似する患者の診断データを優先的に抽出することができ、診断のために有効な情報を好適に抽出して提供できる。なお、上記の場合、類似体質情報抽出手段23は、例えば、画像の類似度を算出する際に特許文献1に記載された方法により診断対象患者の画像および比較対象患者の画像に対する特徴量をそれぞれ算出し、この特徴量同士を比較して両画像間の類似度を算出し、該類似度が所定のしきい値条件を満足する場合に、診断対象患者の画像と比較対象患者の画像が類似しているものと判断することが考えられる。そして、診断対象患者の画像と比較対象患者の画像が類似すると判断された場合、診断対象患者が有する体質情報を構成する各項目および画像のそれぞれに予め設定された重み付け係数を積算して類似度を算出することが考えられる。また、画像に設定された重み付け係数は、画像の種類によらず一定としてもよく、画像の種類によって異ならせてもよい。また、体質情報取得手段21は、診断対象患者の複数の疾患を含む既往歴をさらに取得するものであり、比較体質情報取得手段22は、複数の患者の既往歴をさらに取得するものであり、類似体質情報抽出手段23は、取得した診断対象患者の既往歴にも基づいて、類似度を算出するものであってもよい。この場合には、体質だけでなく患者の既往歴の類似も考慮して類似度を算出できるため、より複数の観点で類似する患者の診断データを優先的に抽出することができ、診断のために有効な情報を好適に抽出して提供できる。なお、本実施形態では、患者の過去の病気のうちアレルギー疾患に関する情報を体質情報として扱うものとし、ここでいう既往歴には、患者の過去の病気のうちアレルギー疾患に関する情報を除いたものとする。上記各実施形態では、診断対象患者の体質情報の取得に先立って対応付けテーブルが作成してあるため、類似体質情報に対応する各情報を短時間で抽出して出力することができる。また、参照情報抽出手段24が、類似体質情報が抽出された後に、特定した類似体質情報に関連する薬や薬剤使用情報のみを診断情報データベース4Aから抽出して作成した場合には、参照情報データベース1が比較的少ない記憶容量のストレージから構成されたものであっても、診療支援方法を実行することができる。本実施形態の各データベースは単一のデータベースである必要はなく、複数のデータベースであってもよい。例えば、単一の施設内に存在する複数のデータベースからなるものであってもよいし、ネットワークを介して接続可能な複数の異なる施設に散在する複数のデータベースであってもよい。すなわち、各施設に存在するデータベース内の情報を共有化して利用する形態を含むものである。なお、本実施形態では、診断対象すなわち検索対象の医用画像をCT画像として説明したが、もちろん、CT画像のほか、MRI画像、RI画像、PET画像、X線画像等、他の撮影モダリティの画像であっても同様に類似画像検索を行うことができる。なお、本実施形態に限定されず、診療支援装置の構成要素の一部または全部は、1台のワークステーションにより構成されたものであってもよく、ネットワークを介して接続された一台以上のワークステーション、サーバ、記憶装置によって構成されたものであってもよい。なお、各機器は、CD-ROM等の記録媒体からインストールされた本明細書の診断支援処理を行うプログラムによって制御される。また、プログラムは、インターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバの記憶装置からダウンロードされた後にインストールされたものであってもよい。以上の実施形態は、その本質を変容させることなく、他の実施形態にも適用できる。