"医療関連業務の一連の診療の流れであるワークフローを識別するワークフロー情報と、前記ワークフローを構成する医療関連業務の単位であるワークフローステップを識別する情報と前記ワークフローステップに対して先行する又は後続するワークフローステップを識別する情報の少なくとも何れかに関する情報とを含むワークフローステップ情報と、前記医療関連業務に関連する情報である医療情報と、前記ワークフローステップにおいて参照された情報を識別する情報である参照情報と、が互いに関連付けられて格納されている医療情報データベースと、第一のワークフローステップに対して先行するワークフローステップに関連づけられた第一の医療情報と前記医療情報データベースに格納されている医療情報との間の類似度を計算する類似度計算部と、前記計算された類似度に基づき、前記第一の医療情報と類似している第二の医療情報を前記医療情報データベースから抽出する類似医療情報抽出部と、前記抽出された第二の医療情報が関連づけられたワークフローステップに対して後続のワークフローステップである、第二のワークフローステップのワークフローステップ情報に関連づけられている参照情報を前記医療情報データベースから抽出する参照情報抽出部と、前記抽出された第二の医療情報と前記抽出された参照情報とを画面に表示する医療情報表示部と、を有することを特徴とする診療支援システム。請求項1に記載の診療支援システムであって、前記表示された第二の医療情報と前記参照情報とを第一の参照情報として、前記第一のワークフローステップ情報と関連付けて前記医療情報データベースに格納する参照情報格納部をさらに有すること特徴とする診療支援システム。請求項1に記載の診療支援システムであって、前記医療情報は患者から取得される客観的な生体情報であるエビデンスデータを含み、前記類似度計算部は、前記第一の医療情報に含まれる第一のエビデンスデータと前記医療情報データベースに格納されている医療情報に含まれるエビデンスデータとについて特徴量を各々計算し、前記各々計算された特徴量の前記医療情報データベース内における数値の順位であるパーセンタイルを各々計算し、前記各々計算されたパーセンタイルに基づいて類似度を計算することを特徴とする診療支援システム。請求項1に記載の診療支援システムであって、前記ワークフローステップ情報は、前記ワークフローステップ情報に関してカンファレンスが行われたことを示すカンファレンスフラグ情報を含み、前記類似度計算部は、前記医療情報データベースに格納されている医療情報が関連づけられているワークフローステップを抽出し、前記抽出されたワークフローステップに含まれるカンファレンスフラグ情報に基づいて前記類似度に重みづけを行うことを特徴とする診療支援システム。請求項3に記載の診療支援システムであって、前記エビデンスデータは、前記生体情報の種類を識別するエビデンス種別情報を有し、前記類似度計算部は、前記第一の医療情報に含まれるエビデンスデータが有する第一のエビデンス種別情報を前記医療情報データベースから抽出し、前記抽出された第一のエビデンス種別情報と対応するエビデンス種別情報を持つエビデンスデータが含まれる医療情報に対して、前記第一の医療情報との類似度を計算することを特徴とする診療支援システム。請求項1に記載の診療支援システムであって、前記ワークフローステップ情報は、前記ワークフローステップの実行者の種類を識別する実行者種別情報を有し、前記類似度計算部は、前記第一のワークフローステップ情報が有する第一の実行者種別情報を前記医療情報データベースから抽出し、前記第一の実行者種別情報と対応する実行者種別を持つワークフローステップの医療情報に対して、前記第一の医療情報との類似度を計算することを特徴とする診療支援システム。請求項1に記載の診療支援システムであって、前記医療情報はテキストデータを含み、前記類似度計算部は、前記第一の医療情報に含まれる第一のテキストデータと前記第二の医療情報に含まれる第二のテキストデータとの間の共起度を計算し、前記計算された共起度に基づいて類似度を計算することを特徴とする診療支援システム。医療関連業務の一連の診療の流れであるワークフローを識別するワークフロー情報と、前記ワークフローを構成する医療関連業務の単位であるワークフローステップを識別する情報と前記ワークフローステップに対して先行する又は後続するワークフローステップを識別する情報の少なくとも何れかに関する情報とを含むワークフローステップ情報と、前記医療関連業務に関連する情報である医療情報と、前記ワークフローステップにおいて参照された情報を識別する情報である参照情報と、を互いに関連付けて格納する医療情報データベース用いて診療を支援する診療支援方法であって、第一のワークフローステップに対して先行するワークフローステップに関連づけられた第一の医療情報と前記医療情報データベースに格納されている医療情報との間の類似度を類似度計算部によって計算する工程と、前記計算された類似度に基づき、前記第一の医療情報と類似している第二の医療情報を類似医療情報抽出部によって前記医療情報データベースから抽出する工程と、前記抽出された第二の医療情報が関連づけられたワークフローステップに対して後続のワークフローステップである、第二のワークフローステップのワークフローステップ情報に関連づけられている参照情報を参照情報抽出部によって前記医療情報データベースから抽出する工程と、前記抽出された第二の医療情報と前記抽出された参照情報とを医療情報表示部によって画面に表示する工程と、を有することを特徴とする診療支援方法。請求項8に記載の診療支援方法であって、前記表示された第二の医療情報と前記参照情報とを第一の参照情報として、前記第一のワークフローステップ情報と関連付けて参照情報格納部によって前記医療情報データベースに格納する工程をさらに有すること特徴とする診療支援方法。類似症例に対して過去に施された一連の医療行為は、その患者に関わる多くの医療従事者の判断に基づいて行われたものである。例えば主治医がある判断材料をもとに検査部門へ検査をオーダし、検査部門ではその検査を行って結果を主治医に報告し、主治医はその検査結果をもとに次の判断をする。また、ときには複数の医師や医療従事者がカンファレンスを開いて議論をし、治療方針などを決定していく。したがって、類似症例を検索参照する際には、類似症例においてどのような判断のもとに一連の医療行為がなされたのかが非常に重要な情報となる。さらに、医療従事者は、診療しようとしている患者の疾患について、医療関連業務の依頼元から報告された情報だけで判断をするのではなく、依頼元から報告されていない重要な情報、例えば同一の患者の別の疾患の情報や、別の患者の同一の疾患の情報などを参照しながら判断を下すことがある。具体例をあげると、患者に適用する手術方法を決める際に患部の大きさを見ながら判断することが多いが、手術方法を決める患部の大きさの閾値はそれぞれ医師によって異なる場合が多い。このような場合、同じ疾患を患っている別の患者の患部の大きさとその患者の担当医が判断した手術方法を参照して、診療しようとしている患者に対して手術法を判断することがある。しかし、特許文献1に開示してある技術では、類似症例における診療中でなされた判断する際に参照された情報を出力できない。この場合、たとえ類似症例検索を用いても類似症例内で参照された別の患者の患部の大きさと手術方法が分からないので、類似症例内での判断の根拠が分からないという問題がある。上記の課題を解決するために、本発明に係る診療支援システムは以下のような構成を備える。即ち、医療関連業務の一連の診療の流れであるワークフローを識別するワークフロー情報と、ワークフローを構成する医療関連業務の単位であるワークフローステップを識別する情報とワークフローステップに対して先行する又は後続するワークフローステップを識別する情報の少なくとも何れかに関する情報とを含むワークフローステップ情報と、医療関連業務に関連する情報である医療情報と、ワークフローステップにおいて参照された情報を識別する情報である参照情報と、が互いに関連付けられて格納されている医療情報データベースと、第一のワークフローステップに対して先行するワークフローステップに関連づけられた第一の医療情報と医療情報データベースに格納されている医療情報との間の類似度を計算する類似度計算部と、計算された類似度に基づき、第一の医療情報と類似している第二の医療情報を医療情報データベースから抽出する類似医療情報抽出部と、抽出された第二の医療情報が関連づけられたワークフローステップに対して後続のワークフローステップである、第二のワークフローステップのワークフローステップ情報に関連づけられている参照情報を医療情報データベースから抽出する参照情報抽出部と、抽出された第二の医療情報と抽出された参照情報とを画面に表示する医療情報表示部と、を有することを特徴とする診療支援システムである。類似症例だけでなく、類似症例における診療中でなされた判断をする際に参照された情報を参考にしながら、実行中の医療関連業務において判断を下すことを支援することが出来る。<以下の各記載内容の概要>本発明は、医療情報データベースに蓄積された情報を用いて、類似症例検索を行うものである。発明を実施するための形態を説明する順序として、最初に本発明で用いる医療情報データベースに蓄積される各情報やデータベースの構造について説明する。次に、本システムがその医療情報データベースにどのように各情報を蓄積するかを説明する。その後、医療情報データベースを用いた類似症例検索について述べる。<ワークフローの定義の説明>ワークフローとは患者に対して医療従事者が行う一連の医療関連業務の流れのことであり、ワークフロー情報とはワークフローの識別に関する情報である。ワークフローステップとはワークフローを構成する医療関連業務の単位であり、ワークフローステップ情報とは、ワークフローステップを識別する情報と、ワークフローステップに対して先行する又は後続するワークフローステップを識別する情報の何れかに関する情報と、を含む。ワークフローステップとそのワークフローステップに対して後続するワークフローステップとの関係は、医療関連業務の依頼に当たる。これは、各医療部門、例えば検査部門や画像診断部門への医療関連業務のオーダリングなどである。医療従事者とは、担当医、検査技師、放射線技師、読影医だけでなく、看護師や医事会計関係者なども含む。ワークフローの開始と終了は、例えば、臨床医の中の主治医が決定する。ワークフローは、例えば、疾患ごとの診断、治療、経過観察の一連の診療の流れ、入院期間中の診療の流れ入院日~退院日、診療ガイドラインで定められる一つの流れ等がある。ワークフローステップは、例えば、患者の診療段階診断、治療、経過観察の各業務、又は主治医が判断を下す診断業務,看護師の投薬などの作業や、診療科と放射線科などの医療部門との間でやりとりされるオーダ業務単位等がある。ワークフローステップ情報は、各ワークフローステップにおいて医療従事者などによって新たに生成や削除されるなどして編集されうる。また、予め定められた診療ガイドラインに基づいていることもある。また、ワークフロー情報は、該当するワークフローに関する患者を識別する患者識別子を有している。<システム構成の説明>図1Aは、診療支援システム101が病院に設置される形態の一例を示している。端末104、インターフェイス111、メモリ112、ハードディスクドライブなどの記憶装置113、CPU114が相互に接続されている。診療支援システムの動作は、端末104での入力をインターフェイス111で受けつけて、メモリ112に格納されているプログラムを読み出してCPU114を用いて情報処理を行い、インターフェイス111にて端末104に出力するなどして行われる。図1Aに示されている診療支援システム101は、電子カルテシステム102やPACS103を含んでいる。図示していないが、診療支援システム101は、電子カルテシステム102やPACS103を直接含まずに、これらとネットワークで接続している形態を取ることも出来る。各端末104は、医師や看護師、検査技師、読影医などの医療従事者による操作入力を受け付ける。電子カルテシステム102やPACS103を端末104として用いることもできる。電子カルテシステム102やPACS103で、各々診療履歴や検査値、画像データが蓄積されている場合がある。その場合は、診療支援システム101の記憶装置113は、それらのデータベースへのリンクを示す情報を有していてもよいし、それらのデータベースに格納されているデータをコピーしたものを有していてもよい。また、後で説明する図1Bに示されているように、電子カルテシステム102やPACS103が有するデータベースである検査情報データベース116を診療支援システム101が含む形態でもよい。また、インターフェイス111の例として、画面を備えているものが挙げられる。図1Bに、本発明の診療支援システムの構成の例を示す。ワークフロー情報やワークフローステップ情報と、医療関連業務に関する情報である医療情報とが互いに関連付けて格納されている医療情報データベース105があり、医療情報データベース105にそれらの情報を格納する医療情報格納部106が接続されている。医療情報には、医療従事者により入力される情報や、患者から取得される客観的な生体情報であるエビデンスデータが含まれる。ここで、医療従事者により入力される情報の一例として、医療関連業務で下される判断を示すテキスト文である判断文を用いる。エビデンスデータとは、例えば、モダリティから取得される検査値や画像データなどのデータを指す。さらに、医療情報データベース105からワークフローステップ情報を選択する入力を受け付けるワークフロー入力部107と、ワークフローステップの依頼に関する情報の入力を受け付けるワークフローステップ依頼入力部117と、判断文の入力を受け付ける入力情報受付部108と、ワークフローステップ情報に基づいて医療情報データベース105から医療情報を抽出して出力する医療情報出力部109と、患者を識別する患者識別子に基づいてワークフロー情報を医療情報データベース105から取得しインターフェイス111に出力するワークフロー出力部118と、ワークフロー終了情報を医療情報データベース105に格納するワークフロー終了部119とが備わっている。これらの部の機能は、図1Aのメモリ112に入っている。この構成によって、ワークフローステップ入力部107で選択されたワークフローステップ情報に基づいて医療情報データベース105から医療情報を抽出して表示し、入力情報受付部108によって入力された情報と表示している医療情報とを実行中のワークフローステップ情報と関連付けて医療情報データベース105に格納する。実行中のワークフローステップにおいて、参照した医療情報も参照情報として入力された情報と共に格納することで、そのワークフローステップを実行する際に参照して根拠としたものが蓄積され、医療従事者の医療関連業務の過程が分かるようになる。ここで、参照情報には、実際に参照した医療情報だけでなく、その医療情報へのリンク情報のみが含まれる場合もある。医療情報データベース105は、医療情報格納部106を介して各ワークフローステップにおける医療関連業務に関する情報である医療情報を蓄積管理し、各ワークフローステップに関連づけて入力情報受付部108で入力される判断文と、エビデンスデータ処理部115でデータ処理されたエビデンスデータや、その処理履歴、各ワークフローステップで参照した医療情報などが蓄積されている。先に説明した図1Aに示されたように、医療情報データベース105は、電子カルテシステム102やPACS103に蓄積された医療情報へのリンク情報を有していてもよい。医療情報格納部106は、医療情報データベース105にワークフロー情報やワークフローステップ情報、医療情報を格納する部である。例えば、格納する医療情報には、エビデンスデータ処理部115でデータ処理されたエビデンスデータやその処理元データを含むデータ処理履歴、医療従事者により入力情報受付部108によって入力された情報などがある。検査情報データベース116は、各ワークスローステップにおける、血液検査や画像検査等の医療関連の検査結果の情報を蓄積管理する。このデータベースは、電子カルテシステム102、オーダリングシステム等の病院情報システムやPACS103等の画像管理システムが有するデータベースを共有することにより実現しても良いし、図示していないデータインポート部を設け、それらのシステムからデータをインポートしても良い。また、図示していないデータ入力部を設け、医師や看護婦や技師が直接入力しても良い。また、医師が研究目的として新規に開発した検査方法に基づいた患者の検査結果についても、図示していないデータ入力部から入力し、一般の検査結果と共に蓄積管理してもよい。さらに、診療支援システム101とは別に電子カルテシステム102やPACS103が設置されている場合、電子カルテシステム102やPACS103に保存されている検査情報へのリンク情報のみを有していてもよい。また、データ処理ワークステーションが設置されている場合は、該データ処理ワークステーションで実行されたデータ処理の履歴を検査情報データベース116に格納してもよい。エビデンスデータ処理部115は、検査情報データベース116に蓄積されたデータを利用してデータ処理を行う部である。エビデンスデータ処理部115は、複数の処理モジュールを備える。画像診断を専門とする医師以後、読影医とよぶ向けのエビデンスデータ処理部115では、例えば、画像データの入出力処理や各種フィルター処理のような基本モジュールから、高度な画像処理アルゴリズムを有する領域抽出処理や画像の位置合わせ処理といった機能モジュールを備える。操作者は、処理目的やデータの性質によって、上記処理モジュールを自由に組み合わせ、順に実行することで、データに対し,診療に必要な一連の加工処理を行なう。なお、ここでは医療情報データベース105及び検査情報データベース116を論理的に分けているが、物理的に同一のデータベースで構成してもよい。たとえば、医療情報データベース105と検査情報データベース116を合わせて一つのデータベースとしてもよい。また、図1Aで示されているように、PACS103や電子カルテシステム102を別途用いて、それらへのリンク情報を有するようにしてもよい。図1Cに示すように、本システムはさらに類似症例検索部160と、プロセス分析部170を有することもできる。類似症例検索部160は、医療従事者の判断を支援するために、医療情報データベース105に蓄積された患者のデータを用いて、ある指定した患者の症例と類似した症例を検索する部である。プロセス分析部170は、診療の質や効率を向上するために、医療情報データベース105に蓄積された複数の患者のデータをもとに、診療のプロセスを分析し、プロセスの改善,最適化に必要な情報を抽出するための部である。図1Dは、類似症例検索部160が有する各機能をブロック図で示したものである。類似度計算部181、類似医療情報抽出部182、参照情報抽出部183、医療情報表示部184、参照情報格納部185が示されている。これらの果たす機能については、後に述べる。<データベースのテーブル構造の説明>図2は、医療情報データベース105の構成に含まれるワークフロー情報テーブル200、ワークフローステップ情報テーブル210を表わしている。ワークフロー情報テーブル200は、ワークフローを識別する情報であるワークフロー情報を格納するテーブルであり、基本的には主治医が登録する。患者IDフィールド201、ワークフローNoフィールド202、ワークフロー名フィールド203、ワークフロー開始日フィールド204、ワークフロー終了日フィールド205、主治医IDフィールド206、カンファレンスフラグフィールド207により構成される。患者IDフィールド201は、患者を識別する識別子である患者識別子を格納する。ワークフローNoフィールド202は、各ワークフロー情報を一意に指定するためのキー情報となる番号などを格納する。ワークフロー名フィールド203は、病名や治療名等で示されるワークフロー名を格納する。ワークフロー開始日フィールド204は、ワークフローの開始日を格納する。ワークフロー終了日フィールド205は、ワークフローの終了日を格納し、ワークフローが終了した時点で登録される。主治医IDフィールド206は、ワークフローの責任者となる主治医の識別情報を格納する。なお、ここでは、ワークフロー名フィールド203にはテキスト文を格納するが、病名や治療名の標準マスタのIDを格納してもよい。カンファレンスフラグフィールド207は、そのワークフローにおいてカンファレンスを実行したことを示す実行フラグを格納する。ワークフローステップ情報テーブル210は、ワークフローの各ステップを識別する情報であるワークフローステップ情報を格納するテーブルであり、一つのステップが一つのレコードとなる。ワークフローステップ情報テーブル210は、患者IDフィールド211、ワークフローステップNoフィールド212、ワークフローステップ実行予定部門IDフィールド213、ワークフローステップ実行日時フィールド214、ワークフローステップ実行者IDフィールド215、ワークフローステップ実行フラグフィールド216、カンファレンスステップフラグフィールド217、ワークフローNoフィールド218、親ワークフローステップNoフィールド219、子ワークフローステップNoフィールド220から構成される。ワークフローステップNoフィールド212は、各ワークフローステップを一意に指定するためのキー情報となる番号などを格納する。ワークフローステップ実行予定部門IDフィールド213は、ワークフローステップを実行する予定の部門、診療科や検査科等を一意に識別するための識別情報を格納する。ワークフローステップ実行日時フィールド214は、ワークフローステップを実行した日時を格納する。ワークフローステップ実行者IDフィールド215は、ワークフローステップを実際に実行した医療従事者を一意に識別するための識別情報を格納する。ワークフローステップ実行フラグフィールド216は、ワークフローステップの実行未実行のフラグを格納する。カンファレンスステップフラグフィールド217は、カンファレンスが行われたワークフローステップであることを示すフラグを格納する。また、ワークフローNoフィールド218は、ワークフローステップが属するワークフローを一意に識別するための識別情報を格納する。親ワークフローステップNoは、該当ワークフローステップの前にあって、さらに該当ワークフローステップに結び付けられているワークフローステップを識別するための識別情報である。子ワークフローステップNoは、該当ワークフローステップの後ろにあって、さらに該当ワークフローステップに結び付けられているワークフローステップを識別する識別情報である。親ワークフローステップNoと子ワークフローステップNoは、オーダの依頼元と依頼先とを結びつける役割を持っている。図3Aは、医療情報データベース105の構成に含まれる医療情報テーブル300、エビデンスデータテーブル310を表わし、図3Bは、同じく医療情報データベース105に格納される処理履歴テーブル320、入力データテーブル330を表わしている。医療情報テーブル300は、ワークフローステップに基づいて医療関連業務に関する情報である医療情報を格納するテーブルであり、一つのレコードに一つの医療情報を格納する。このテーブルは、患者IDフィールド301、ワークフローステップNoフィールド212、ワークフローステップ実行日時フィールド214、ワークフローステップ実行者IDフィールド215、判断文フィールド305、ワークフローNoフィールド218、エビデンスNoフィールド311、参照ワークフローステップNoフィールド306により構成される。患者IDフィールド301は、患者を識別する患者識別子を格納する。判断文フィールド305は、当該ワークフローステップにおいて入力された判断文が格納される。また、判断文フィールド305に判断文を入力する際に参照した医療情報に判断文が含まれている場合は、その参照した判断文も合わせて格納することが出来る。入力された判断文と参照した判断文との区別は、参照ワークフローステップNoに基づいて行うことが出来る。ワークフローステップNoフィールド212は、医療情報が登録される場合に格納され、ワークフローステップ情報テーブル210におけるワークフローステップNoフィールド212へのリンク情報を格納する。これにより、ワークフローステップテーブル情報210と医療情報テーブル300が関連づけられる。エビデンスNoフィールド311は、そのワークフローステップにおいて生成されたエビデンスデータ、または依頼元から報告されたエビデンスデータを指定する識別子であり、エビデンスデータテーブル310と関連付けられている。このように、医療情報テーブル300には、判断文と判断の根拠となるエビデンスデータとがワークフローステップ情報に基づいて格納されている。参照ワークフローステップNoフィールド306は、レコードのワークフローステップNoにおいて参照されたワークフローステップNoを格納する。エビデンスデータテーブル310は、エビデンスデータを格納するテーブルであり、一つのレコードに一つのエビデンスデータを格納する。エビデンスデータテーブル310には、エビデンスNoフィールド311、エビデンス種別フィールド312、エビデンス表示用アイコンフィールド313、エビデンス表示用テキストフィールド314、ワークフローステップ実行日時フィールド214、ワークフローステップ実行者IDフィールド215、ワークフローステップNoフィールド212が含まれる形で構成される。エビデンスNoフィールド311は、各エビデンスデータを一意に指定するためのキー情報となる番号などを格納する。エビデンスデータ処理部115では,画像に対しては画像処理,検査値に対してはグラフ化や統計処理,といったように入力される検査情報の種類により,異なる処理が施される。ここでは、例えば画像処理や検査値のグラフ化といった異なる種類の処理に対するエビデンスデータは,それぞれ別のレコードとして格納する。そこでエビデンス種別フィールド312は、エビデンスデータが抽出される診療支援処理の種別を格納する。エビデンス表示用アイコンフィールド313及びエビデンス表示用テキストフィールド314は、エビデンスデータの内容を認識できるような情報を格納する。なお、エビデンス表示用アイコンフィールド313には、図にあるようにアイコン画像を直接格納するようにしてもよいが、ファイル名等のアイコン画像の識別情報を格納してもよい。ワークフローステップNoフィールド212は、医療情報テーブル300におけるワークフローステップNoフィールド212へのリンク情報を格納する。このリンクにより、エビデンスデータテーブル310に格納されたエビデンスデータの各種データが、ワークフローステップNoのリンクを介して医療情報テーブル300と対応付けられることになる。図3Bに示されているように、処理履歴テーブル320は、エビデンスデータの処理前の情報である検査情報に対し施した処理履歴を格納するテーブルであり、一つのレコードに一つの処理履歴を格納する。処理履歴には、検査値に対する処理履歴や画像データに対する処理履歴が含まれ、これらの処理履歴も医療情報に含まれる。処理履歴テーブル320は、処理Noフィールド321、処理内容フィールド322、エビデンスNoフィールド323、処理パラメータフィールド324から構成される。処理Noフィールド321は、処理履歴を構成する一つ一つの処理を一意に識別するためのキー情報となる番号などを格納する。処理内容フィールド322には、後から計算機が処理を再現、分析、再利用するために最低限必要な情報、すなわち、処理内容を識別できる情報を格納する。図3Bでは、画像処理と検査値処理の処理履歴に関する情報が示されている。検査値処理エビデンスNo=3では、検査結果を読み込み、複数の検査項目を実スケールでグラフ化する場合を示し、入力実スケール表示が登録される。画像処理エビデンスNo=4では、検査画像を読み込み、腫瘍領域を領域抽出処理ここでは例えばリージョングローイング手法を施し、腫瘍領域の体積を算出する場合を示し、入力リージョングローイングボリューム算出が処理の順序に従って登録される。エビデンスNoフィールド323は、エビデンスデータテーブル310におけるエビデンスNoフィールド311の値を格納する。同一のエビデンスNoが識別するエビデンスデータに対して、処理Noフィールド321の番号など順に実行されたことを示す。処理パラメータフィールド324は、各処理を実行する際に設定されたパラメータで、本例では説明の都合上、一つのフィールドに入れているが、処理によって異なる。そのため、処理の種類ごとに別の処理パラメータテーブルを用意してもよい。また本例では、エビデンスデータを構成する個々の処理を,個別にデータベースのテーブルへ保存する構成としているが、エビデンスデータテーブル310において、処理履歴バイナリフィールドを設けて、処理履歴と各処理の入出力データも含め独自のバイナリ形式で格納してもよい。これにより、処理の再現時には、処理履歴テーブル320や入力データテーブル330を参照せず、エビデンスデータ処理部115に直接バイナリデータを渡すことで、処理の再現の高速化、実装の容易化が図れる。このように処理履歴テーブル320は、処理内容などを、エビデンスNoを介してエビデンスデータテーブル310と医療情報テーブル300とに格納されたレコードと関連付けられている。入力データテーブル330は、検査情報データベース116とリンクしてエビデンスデータにおける処理履歴の最初の処理で利用される入力データを格納し、一つのレコードに一つの入力データを格納する。入力データテーブル330は、エビデンスNoフィールド331、入力データIDフィールド332、入力データ種別フィールド333で構成される。入力データIDフィールド332は、各エビデンスデータに対する入力データとして、検査情報データベース116における検査情報を一意に指定するためのキー情報となる番号などを格納する。入力データ種別フィールド333は、入力データIDフィールド332に格納されるIDのリンク先を規定するためのデータ種別を格納する。例えば血液検査であれば入力データIDは患者の検査値を一意に識別するための検査値IDとなり、画像検査であれば患者の画像を一意に識別するための画像IDとなり、新規マーカー検査であれば新規マーカー検査の患者の測定値を一意に識別するための測定値IDとなる。このように、入力データテーブル330は、エビデンスNoフィールド331を介してエビデンスデータテーブル310と医療情報テーブル300とに格納されたレコードと関連付けられている。<検査情報データベース>図4は、検査情報データベース116を構成するテーブル群の一例を示している。検査情報データベース116は、診療に関するエビデンスデータの詳細な情報が格納されており、検査値テーブル400、検査項目マスタテーブル410、測定値テーブル420、測定項目マスタテーブル430、画像テーブル440から構成されている。ここで、各テーブルの詳細について説明する。検査値テーブル400は、血液検査データの中身を格納するテーブルであり、一つのレコードに一つの検査値を格納する。検査値テーブル400は、検査値IDフィールド401、患者IDフィールド402、検査結果日時フィールド403、項目コードフィールド404、値フィールド405から構成され、項目コードをキーに検査項目マスタテーブル410と関連付けられる。検査項目マスタテーブル410は、血液検査の項目マスタテーブルであり、項目コードフィールド411、項目名フィールド412、単位名フィールド413から構成される。また測定値テーブル420は、新規マーカー検査のデータの中身を格納するテーブルであり、一つのレコードに一つの測定値を格納する。測定値テーブル420及び測定項目マスタテーブル430は、上記検査値テーブル400及び上記検査項目マスタ410と同様な構造で構成される。測定値IDフィールド421、患者IDフィールド422、測定結果日時フィールド423、項目コードフィールド423、値フィールド425が測定値テーブルにある。測定項目マスタテーブル430には、項目コードフィールド431、項目名フィールド432、単位名フィールド433がある。なお測定項目マスタテーブル430には、検査項目マスタ410を構成するフィールドに加えて測定項目の登録情報例えば登録日フィールド434等を格納するためのフィールドを設けて、項目のバージョン管理を出来るようにしてもよい。以上のように、ここでは検査情報データベース116内において入力データの中身は血液検査新規マーカー検査を別々に管理し、入力データテーブル330ではリンク情報のみを一元管理する構成をとっている。これにより、通常業務で測定される検査値も研究目的で新規開発された検査方法による検査値も、同様にエビデンスデータとして蓄積できるため、新規開発された検査方法の有効性についての分析が可能になる。画像テーブル440は、画像を識別する識別子を格納する画像IDフィールド441、患者識別子を格納する患者IDフィールド442、画像を取得した日時を格納する画像取得日フィールド443、項目コードを格納する項目コードフィールド444、画像を格納する画像フィールド445で構成されている。<データ蓄積動作の説明>次に、本システムが類似症例検索に用いるデータを蓄積する際の動作を、図5及び図6の処理フローと図7及び図8の画面例を用いて詳細に説明する。本システムでは、まず操作者によるログイン画面により端末104がログイン入力を受け付けるステップS500。次に、操作者の患者選択画面による一人の患者の患者識別子を選択する入力を端末104が受け付けるステップS501と、医療情報格納部106は、図2のワークフロー情報テーブル200から、ステップS501で取得した患者に該当するレコードで、現在進行中のワークフローNoを識別するステップS502。ここで、現在進行中のワークフローNoを識別する方法は、例えば、ワークフロー終了日時フィールド205の値が未登録のレコードを識別してもよいし、ワークフロー情報テーブル200から、ステップS501で取得した患者に該当するレコードを全て抽出し、ワークフロー選択画面を表示し、一つのワークフローを操作者が指定する方法をとってもよい。医療情報格納部106は、ステップS502で識別したワークフローNoから、図2のワークフローステップ情報テーブル210から該当するワークフローステップ情報を取得するステップS503。ステップS500で取得したログイン情報の部門情報から、カレントワークフローステップNoを識別するステップS504。カレントワークフローステップとは,ワークフロー内で現在実行中のワークフローステップを表す。カレントワークフローステップの識別は、例えば、医療情報格納部106が、ステップS502で取得したレコード内のワークフローステップ実行予定部門IDフィールド213及びワークフローステップ実行フラグフィールド216を参照し、ログイン者の部門と該当する部門のステップで未実行であるワークフローステップNoをカレントワークフローステップNoとして抽出するなどして識別される。また、全て実行済みの場合は、最終ステップNoをカレントワークフローステップNoとする。次に、ワークフロー出力部118は、ステップS503で取得した各ワークフローステップ情報を、図7に示すワークフローステップ実行画面700にセットして、表示するステップS505。このワークフローステップ実行画面700は、図1に示されているインターフェイス111に表示される。図7のワークフローステップ実行画面700は、たとえば図示のように、ログイン情報表示エリア702、ワークフローステップ選択エリア701、判断文入出力エリア703、エビデンスデータ表示エリア704、医療情報登録ボタン705、診療支援ボタン群706が含まれる。ワークフローステップ選択エリア701は、ワークフローステップ情報テーブル210の親ワークフローステップNoフィールド219の情報に基づいてワークフローの開始ステップから現在のステップまでのワークフローステップをフロー形式で表示する。例えば、図2のワークフローステップ情報テーブル210に示されるように、ワークフローステップNoが2,3であるワークフローステップは親ワークフローステップNoが1であるので、ワークフローステップNoが1であるワークフローステップに結び付けられて表示され、さらにワークフローステップNoが4であるワークフローステップは親ワークフローステップNoが3であるので、ワークフローステップNoが3であるワークフローステップに結び付けられる。子ワークフローステップNoを用いても同様に結びつけられる。このように、依頼元と依頼先を結ぶようにして、図7のワークフローステップ選択エリア701にワークフロー情報とワークフローステップ情報が表示される。ログイン情報表示エリア702は現在システムにログイン中の操作者情報を表示するエリアである。判断文入出力エリア703は、医療従事者が判断した内容をテキスト形式で入出力したものを表示するエリアである。エビデンスデータ表示エリア704は、エビデンスデータを表示する。医療情報登録ボタン705は、操作者がクリックすることにより、エビデンスデータとテキスト文を組み合わせて医療情報データベース105に登録するためのボタンである。診療支援ボタン群706は、医療従事者が患者の診療のために画像処理や検査値処理等のデータ処理を行うエビデンスデータ処理部115の機能を呼び出すためのボタンである。診療支援ボタン群706は、ステップS500で取得したログイン情報の職種情報から、選択可能不可能を設定できるようにしてもよい。また、ここでは、ワークフローステップ選択エリア701において、例えば、ステップS504で識別したカレントワークフローステップを強調表示する。また、各ワークフローステップには、ワークフローの進捗状況が判るような情報を表示する。図7では、例えば、ワークフローステップ実行フラグフィールド216の内容に応じて表示色を変える等、完了未完了が判るような表示形式をとる。また、完了したワークフローステップに関しては、ワークフローステップ実行日時フィールド214やワークフローステップ実行者IDフィールド215の内容を表示する。ここで読影医Aは、読影作業にうつり、医療情報を登録するとする。読影医Aは、図6のステップS601~S612の処理後述により、読影作業を行う。読影作業が終了すると,医療情報格納部106がステップS504で識別したカレントワークフローステップNoに対応付けて表示している医療情報を医療情報データベース105に登録するステップS509。図6は、医療情報を登録する際のシステムの詳細な動作を示す。ここでは、本システムにより、読影作業のワークフローステップにおいて、検査技師Aのワークフローステップにおける医療情報を参照しながら、依頼元のCT技師Aから報告を受けた医療情報と併せて読影を行い、報告された医療情報と参照した医療情報と読影結果とを実行中のワークフローステップに関連付けて保存する例を示す。操作者は、検査技師Aのワークフローステップ情報を選択する入力を行うステップS601。ワークフロー入力部107は、ワークフローステップ情報を医療情報データベース105から選択する入力を受け付ける。医療情報出力部109は、選択された検査技師AのワークフローステップワークフローステップNo2に関連付けられた医療情報を医療情報データベース105より検索し、ワークフローステップ実行画面700に表示するステップS602。ここでは検査技師Aにより取得されたエビデンスNo1の検査値グラフが医療情報に登録されているとする。読影医Aが、表示された検査値グラフをデータ処理したいデータと特定するステップS603。図7Bに示すような検査値グラフ画面710を表示するステップS604。検査値グラフ画面710において、表示する検査項目の選択や、グラフ形式の設定や、着目点やデータ変動の抽出等のデータ処理の入力を受け付けるステップS605。ここではAFP抽出というAFPの値を選択して抽出するデータ処理を行うとする。エビデンスデータ処理部115は、AFP抽出によって、検査値グラフの中のAFPのデータから、操作者によって選択されたAFPの値を抽出する。図7Bでは、選択された2点のデータを示すドットを大きくすることで、選択されたAFPのデータを示している。ステップS605で抽出されたAFPの値と日付が、表示されている検査値グラフと共にエビデンスデータとして取得されるステップS606。医療情報出力部109は、取得したデータからエビデンスデータの表示用データグラフアイコンファイル120091001,AFP:17.1、20091106,AFP:17.3を生成し、エビデンスデータ表示エリア704の最初の行に表示するステップS607。次に操作者は、検査値グラフのデータ処理に関連した判断文AFP変動なしを判断文入出力エリア703において入力するステップS608。入力情報受付部108は、この入力を受け付ける。操作者が別のデータ処理を行うかを判断しステップS609、別のデータ処理を行う場合は、ステップS601に戻り、処理を繰り返す。本例の場合は、操作者が次にCT技師Aのワークフローステップにて撮像されたCT画像に対して画像処理を行うとする。CT技師AのワークフローステップワークフローステップNo3から報告を受けて、ステップS602において、画像データエビデンスNo2が取得され表示される。表示されている画像データを処理したいデータとして特定するステップS603。ステップS604では、図8Bに示すような画像処理画面800を表示する。ステップS605において、読影医AはCT画像に対して腫瘍の領域抽出を行なう。なお、画像処理画面800における処理の詳細については後述する。ステップS606では、画像処理画面800より画像入力から領域抽出を経て腫瘍領域の体積を算出するまでの画像処理履歴と入力データ画像ID1を取得する。ステップS607では、画像処理履歴の情報を用いて、エビデンスデータの表示用データ画像アイコンファイル11:10mm2:15mmを生成し、エビデンスデータ表示エリア704に表示する。ステップS608では、操作者は、画像処理に関連した判断文1:S7に10mm、2:S6に15mmの結節ありを判断文入出力エリア703に入力する。入力情報受付部108は、この入力を受け付ける。次に、ステップS609において操作者が追加処理を行なわないと判断すると、必要に応じて、エビデンスデータごとではない判断文、例えば、高分化HCCが疑われる。を判断文入出力エリア703に追加入力するステップS610。入力情報受付部108がこの入力を受け付ける。最後に、操作者が医療情報登録ボタン705を選択するステップS611。医療情報登録ボタン705が選択されると、医療情報格納部106は、現在の日時を例えば診療支援システムが実装されているハードウェアから取得し、またログイン者の医療従事者情報読影医Aを例えば医療情報データベース105から取得する。医療情報格納部106は、判断文入出力エリア703のテキスト文、エビデンスデータ処理部115により抽出した処理の履歴と入力データを、ステップS501で選択した患者識別子や日時及び医療従事者情報とワークフローステップ実行フラグ真とワークフローステップNoとを、前述の医療情報データベース105の各テーブルに登録するステップS612。この例では、データ処理された検査値グラフに対応してエビデンスNo3が、画像処理されたデータに対応してエビデンスNo4が、それぞれ登録される。なお本例における判断文入出力エリア703では、ステップS608及びステップS610で入出力されたテキスト文を一つのデータとして扱っているが、判断文入出力エリア703を、エビデンスデータごとの判断文の入出力エリア検査値グラフの判断文エリア、画像処理の判断文エリア、全てのエビデンスデータに関連した判断文の入出力エリアを分けて構成し、ステップS612では、それらを区別するタグ情報を付加する等してそれぞれの判断文を区別して登録しても良い。またエビデンスデータごとの判断文については、エビデンスデータとのリンク情報をもたせても良い。このようにして、カレントワークフローステップより前に実行されたワークフローステップでの医療関連業務に対応するエビデンスデータを表示し、データ処理を行い、カレントワークフローステップでそのデータ処理されたエビデンスデータに基づいた判断文の入力を受け付け、判断文と判断文の入力時に表示していたエビデンスデータとをカレントワークフローステップに対応付けて登録することによって、医療従事者の各ワークフローステップでどのデータを見てどのように判断を下したかという、医療従事者の医療関連業務がなされた過程を、ワークフローステップに対応付けて蓄積することが出来る。これにより、ワークフローに沿った各医療従事者の暗黙知を活用しながら診療することを支援できる。さらに、ワークフローステップに基づいてエビデンスデータの処理履歴も保存することで、各ワークフローステップでの医療従事者の判断とデータ処理履歴との対応関係を蓄積することが出来る。<類似症例検索の動作例>以上のようにして蓄積された医療情報を用いた類似症例検索時の動作例を、以下で説明する。ここで例示として用いる状況は、肝癌の患者を診療する臨床医Aが、類似症例検索を用いて、自分が担当しているワークフローステップで現れている症例と類似した症例を担当した医師の判断とその根拠を調べようとしている状況である。図9は、臨床医Aの実行中のワークフローステップにおける画面を示している。実行中のワークフローステップ情報901は、太字で強調されるなどユーザーに分かるように表示方法を変えてもよい。この例では、臨床医Aの実行中のワークフローステップに先行するワークフローステップとして、読影医Aと検査技師Aの各々のワークフローステップなどが位置づけられ、これらのワークフローステップに関連づけられている医療情報が表示されている。エビデンスデータ表示エリア704にはエビデンスデータが、また、判断文入出力エリア703には判断文が、各々表示されている。また、そのワークフローステップにおいて他のワークフローステップが参照された場合、その参照履歴を示すワークフローステップ参照履歴エリア903が画面に表示される。図9の例では、このワークフローステップ参照履歴エリア903はまだ空欄である。臨床医Aは、読影医Aと検査技師Aのワークフローステップに関連づけられた医療情報の報告を受けて診断をする際に、この医療情報に類似した医療情報の報告を受けた医師の判断とその根拠を参考にしようとして、類似症例検索ボタン904を押下する。この押下を受けて、本システムは動作する。図10は検索イメージの模式図である。医療情報間の類似度を計算することによって、実行中のワークフローステップが受けた報告にある医療情報と類似する医療情報を報告されたワークフローステップを医療情報データベース105から抽出することを表わしている。<エビデンスデータの類似度計算について>図11は、類似度計算部181がエビデンスデータの類似度を計算するフローチャートを示している。まず、類似度計算部181は、操作者によって類似症例検索ボタン904が選択されるステップS1100と、実行中のワークフローステップより先行するワークフローステップに関連づけられた医療情報以下、QとするのN個のエビデンスデータを医療情報データベース105から抽出するステップS1101。これらのN個のエビデンスデータが類似症例を検索するクエリとなる。この例でのエビデンスデータは2個で、N=2となっている。これらのエビデンスデータの中身は、検査値に関するエビデンスデータである20091001,AFP:17.1、20091106,AFP:17.3及びCT画像の腫瘍サイズに関するエビデンスデータ1:10mm2:15mmである。続いて、類似度計算部181は、クエリQと同じエビデンス種別のエビデンスデータを持つ過去の症例の医療情報群Uを医療情報データベース105から取得するステップS1102。同じエビデンス種別とは、後で説明するように医療情報データベース105内のエビデンス種別フィールド312内のデータが同じであることを指す。例えば、検査値グラフや画像などである。また、ここでは説明の便宜上、Uのデータ数をE件とする。類似度計算部181は、類似度算出対象である医療情報群Uからある1つの医療情報Uiを抽出してQとUiの間の類似度を算出するために、まずそれぞれの医療情報から対応するエビデンスデータを取得し、VjQ,VjUiとするステップS1103。ここで、エビデンスデータ同士の対応関係について説明する。エビデンスデータには、図3Aにあるようにエビデンス種別312や実行者ID215が関連づけられている。これらの情報を用いてエビデンスデータの種類を特定し、同じ種類のエビデンスデータを対応するエビデンスデータとして抽出する。それぞれのエビデンスデータに関連付けられたエビデンス種別312を抽出し、この抽出されたエビデンス種別312と同じエビデンス種別が関連づけられているエビデンスデータを取得するようにする。例えば、医療情報Qのエビデンスデータのエビデンス種別が検査値である場合、医療情報データベース105からエビデンスデータ種別が検査値であるエビデンスデータを取得する。同様に実行者ID215を用いて、対応するエビデンスデータを取得しても良い。次にUから対応するエビデンスデータを全て抽出し、VjQ,VjUiの正規化を行うステップS1104。この例では百分位率パーセンタイルを用いて正規化しているが、正規分布を仮定する等、他の一般的な正規化手法でも良い。ここでパーセンタイルとは、ある定量的な情報を小さい順に並べた際の、全体の集合の中での順位のことをいう。例えば、10パーセンタイルの意味は、100個ある数値情報のうち、低い方から10番目ということになる。エビデンスデータのパーセンタイルを算出する際には、VjQのエビデンスデータと同じエビデンス種別を有する各エビデンスデータの特徴量からなる一つの集合を医療情報データベース105から抽出し、この集合の中で特徴量を小さい順に並べた時の順位として算出する。その集合の中でVjQの百分位率をPQ,VjUiの百分位率をPUiとし、このエビデンス出力に関する類似度Sjを、Sj=1-|PQ-PUi|数1で求めるステップS1105。類似度計算部181は、ステップS1103からステップS1105までをQのエビデンス出力データの数だけ繰り返すステップS1106ことで、N個のSjが算出され、この総和を求めることでQとUiの間の類似度を算出するステップS1107。さらにUに含まれる医療情報全てについて上記の類似度算出を行っているか判断することでステップS1108、Uに含まれる全ての医療情報とQの間の類似度が算出することができる。<判断文の類似度計算について>医療情報の類似度算出時に、医療情報に判断文が含まれていて、これらの判断文間の類似度を考慮して類似度算出を行う場合の本システムの動作について図12の処理フローを用いて詳細に説明する。図11と同一のステップは符号を省略する。ステップS1201において、クエリとなる医療情報に含まれる判断文を取得する。この例の処理フローによって類似度算出を行う場合にはクエリとなる医療情報の判断文が必須となるが、必ずしも主語述語を有する文章として完成された状態の判断文である必要はなく、例えばキーワードのみが入力されている状態であっても本実施例の類似度算出は可能である。類似度計算部181は、さらにステップS1207において、各エビデンス出力データを用いて算出した類似度Sjの総和とは別に、Qの判断文とUiの判断文との間で類似度Wtを算出する。SjとWtを乗算することでSjに重み付けを行い、Siに格納する。Sjの重みづけの方法は、乗算だけでなく四則計算の組み合わせでも良い。判断文間の類似度Wtは単語の出現頻度、すなわち共起度を用いて算出しても良いし、各単語の有無に基づいてスコアをつけることで算出しても良い。また、類似度Wtを算出する前処理として、外部の医学事典の情報などに基づいて医学的に意味のある単語を抽出するための辞書を適用することが好ましいし、類似度Wtの重要度を別途設定しておきWtに対する重み付けをさらに行っても良い。<類似症例の出力について>図13は、類似度計算結果の例を表わしている。類似医療情報抽出部182は、上記の方法で算出された類似度に従って、類似度で降順に並び変えたUが示す医療情報を医療情報データベース105から抽出し、画面に表示する。検索結果一覧画面1301は、計算された類似度と、抽出された医療情報が報告されたワークフローステップ情報を一覧表示している。また、検索結果一覧画面1301から選択されたワークフローステップ情報の詳細を検索結果詳細画面1302に表示し参照可能とすることにより、操作者が類似症例を示すワークフローステップにおける医療情報を参考にしながら判断文を入力することを支援することができる。参照情報抽出部183は、検索結果一覧画面1301で選択された類似ワークフローステップ情報に関連付けられた参照ワークフローステップNoに基づいて、類似のワークフローステップにおいて参照されたワークフローステップ情報を医療情報データベース105から抽出し、ワークフローステップ参照履歴エリア903に表示する。次に、医療情報表示部184は、表示されているワークフローステップに関連付けられた医療情報を医療情報データベース105から抽出して表示する。同様に、類似のワークフローステップ情報に関連付けられた医療情報も医療情報データベース105から抽出し表示する。以上の情報処理により、類似症例だけでなく、類似症例における診療中でなされた判断の際に参照された情報を参考にしながら、実行中の医療関連業務において判断を下すことを支援することが出来る。図14は、図13において適用ボタン1303が押された時の出力画面の例を表わしている。実行中のワークフローステップ実行画面701と検索結果詳細画面1302が一つのインターフェイス111内に同時に表示されている。ワークフローステップ参照履歴エリア903には、適用された類似のワークフローステップにおいて参照されていたワークフローステップ情報が参照履歴として表示されている。登録ボタン705が押されると、参照情報格納部185が、ワークフローステップ参照履歴エリア903に表示されている参照履歴を実行中のワークフローステップと関連付けて参照情報として医療情報データベース105に格納する。このように類似症例における診療中でなされた判断をする際に参照された情報を、実行中のワークフローステップでも判断の際に参照したという履歴を登録することで、判断の根拠を階層的に可視化し、医療従事者の診療における暗黙知の利活用を支援することが出来る。ここで、参照情報に基づいて参照されていたワークフローステップ情報を抽出しているが、参照情報が識別する情報は、ワークフローステップ情報以外でもよい。例えば、外部の医学事典や標準診療ガイドラインなどでもよい。<カンファレンスフラグ情報を用いた類似症例検索>次に、医療情報データベース105に格納されているカンファレンスフラグフィールド217に記録されるカンファレンスフラグを用いて類似度算出を行う場合の本システムの動作について、図15の処理フローを用いて詳細に説明する。図11と同一のステップは符号を省略する。類似度計算部181は、ステップS1507において、各エビデンス出力データを用いて算出した類似度Sjの総和とは別に、類似度算出対象である医療情報Uiに関連付けられたワークフローステップのカンファレンスフラグをワークフローステップテーブル1010から取得する。医療現場におけるカンファレンスは通常、複数の医師をはじめとする医療従事者によって行われる会議であり、カンファレンスにおいて生成された医療情報は複数の医療従事者による承認が得られた医療情報であることを意味する。したがって、カンファレンスフラグが真である医療情報はより信頼性が高い医療情報であるといえる。そこで、カンファレンスフラグによって類似度Sjに重み付けを行うために、予め1以上の定数Cfを設定しておき、カンファレンスフラグが真である時にはSjにCfを乗算することで類似度に重み付けを行っても良いし、Cfを操作者が設定するための入力画面を別途設けても良い。以上のことにより、本実施例によれば、医療情報を対象とした検索における類似度算出時にカンファレンスフラグを用いて重み付けを行うことで、より信頼性の高い医療情報が検索結果の上位に提示されるようになり、検索精度向上の効果が見込める。<ワークフロー間の類似度計算について>次に、前述の医療情報にワークフローを関連付け、ワークフロー間の類似度を算出する場合の本システムの動作について詳細に説明する。図16にワークフロー間の類似度を算出する処理フローを示す。類似度計算部181は、類似検索ボタンの選択を受け付けるステップS1600と、ワークフローステップ選択エリアに現在表示されているワークフローQに関連付けられているN個の医療情報を取得するステップS1601。これらのN個の医療情報が検索のクエリとなる。次に、類似度計算部181は、これらのクエリと同じ種類の医療情報を持つワークフローの群Uを医療情報データベース105から取得するステップS1602。医療情報の種類について説明する。上で説明した実行者ID215、エビデンス種別312以外にも、医療情報が関連付けられているワークフローステップの実行予定部門213を用いて種類を特定することが出来る。例えば、S1601にて取得されたN個の医療情報それぞれに関連付けられた実行予定部門213を抽出し、この抽出された実行予定部門213の組と同じ組を持つ医療情報と、その医療情報が関連付けられているワークフローとを取得して、ワークフローの群Uとする。N個の医療情報それぞれに関連づけられた実行予定部門213を抽出し、{内科、検査科、放射線科}の組となる場合、類似度計算部181は、{内科、検査科、放射線科}の組を持つ医療情報と、その医療情報が関連づけられているワークフローを医療情報データベース105から取得する。同様にして、エビデンス種別312を用いて同じ種類か否かを判定しても良い。さらに、これらの実行予定部門213とエビデンス種別312の組み合わせを用いたワークフローの群Uの取得も出来る。N個の医療情報の各々に対して実行予定部門213とエビデンス種別312とを組み合わせたセットを形成して、これらのN個のセットによる組と対応する組を持つワークフローを検索してワークフローの群Uを取得するなどする。一例として、N個の医療情報から{検査科―検査値グラフ、放射線科―CT画像、放射線科―画像処理}のセットを抽出し、このセットと同じセットを持つ医療情報の組と、その医療情報の組に関連づけられたワークフローを取得する。次に、ワークフローの群Uの中のある1つのワークフローUiと、現在表示されているワークフローQとにおいて、ワークフローQにおける各医療情報内のエビデンスデータのエビデンス種別と対応するエビデンス種別を持つエビデンスデータを含む医療情報を医療情報データベース105から1つずつ取得し、それぞれをVjQ,VjUiとするステップS1603。VjQとVjUiの類似度算出は、前述したような手法で医療情報間の類似度を算出するステップS1604。このときにVjQに対応するVjUiが複数あった場合には、例えばワークフローステップNoフィールド212を用いて、ワークフローQにおけるVjQが関連づけられているワークフローステップの位置、すなわちワークフローステップNo1からの相対的なワークフローステップNoを取得し、ワークフローUiにおいて取得したワークフローステップNoの値に最も近いワークフローステップNoのVjUiを用いる等、VjQに対応するVjUiを一意に決定して医療情報間の類似度算出に用いる。全ての医療情報間の類似度を算出した後、これらの総和を算出することでワークフロー間の類似度が算出されるステップS1606。本実施例ではワークフロー間の類似度算出時に重み付けを行っていないが、各医療情報に関連付けられたワークフローステップの実行日時をワークフローステップ実施日時フィールド214から取得し、カレントステップにより近い実施日時を有するワークフローステップに対する重み付けを行っても良いし、前述したようにカンファレンスフラグを用いて重み付けを行っても良い。最後に、算出されたワークフロー間の類似度Siに従ってワークフロー群Uを降順に並び変え、これを一覧表示するステップS1608。検索結果画面では、検索結果一覧に表示されたワークフローのうち1つのワークフローを選択すると、選択されたワークフローにおける特定の医療情報、すなわちワークフローステップ実施画面の医療情報表示エリアに表示されている医療情報が表示される。さらに、選択されたワークフローを構成するワークフローステップにおいて参照された参照情報が、医療情報データベース105内の参照ワークフローステップNo306に基づいて取得され画面に表示される。以上のことにより、ワークフロー間の類似度を算出することにより、医療情報の入力状況に応じて適切な類似検索を実行することが可能となる。また、ワークフロー全体を類似度算出対象として用いることから、患者に対して実施される診療プロセス全体を考慮した類似検索を実行することが可能となる。この例では実行中のワークフローの全ての医療情報を取得して類似度を計算したが、類似度を計算する医療情報の選択を受け付けるようにしても良い。例えば、<データセンタを用いたシステムの構成について>次に、本発明におけるシステム構成の一例として、データセンタ型システムについて詳細に説明する。図17に示されるように、診療支援システム101はネットワーク1701を介して、データセンタ1702と接続される。記憶装置113はデータセンタ1702の中に存在し、記憶装置113へのアクセスはアクセス管理部1703によって厳密に管理される。病院は院外の施設であるデータセンタ1702を利用することでシステム導入時の初期投資を抑えることが可能となり、また記憶装置113に対する保守管理も病院側では不要となる。さらに、上記例の変形として、メモリ112やCPU114をデータセンタ1702に配するクラウドコンピューティング型システムとしても良い。その他にも、本発明におけるネットワークを用いたシステム構成は様々な形態が想定できるが、本実施例はこれを限定するものではない。"