CONSTITUTION: A machine learning system 40 includes a CPU 42pr that in the case of analyzing a patient's disease by processing a medical image generated by imaging the patient, executes first collation processing for collating a first feature amount representing a feature of a reference medical image belonging to each of a plurality of first categories with a feature amount of the medical image. The CPU 42pr also executes second collation processing for collating a second feature amount of a particular second category of second feature amounts representing a feature of a reference medical image belonging to each of a plurality of second categories with the feature amount of the medical image, where each of the plurality of second categories belongs to any one of the plurality of first categories. In the second collation processing, any first category of the plurality of first categories is identified on the basis of a result of the first collation processing and a second category belonging to the first category of the plurality of second categories is identified as the particular second category.EFFECT: Image diagnosis support performance can be enhanced.SELECTED DRAWING: Figure 1【構成】患者を撮影することにより生成された医用画像を処理して患者の疾患を解析するとき、機械学習システム４０のＣＰＵ４２ｐｒは、複数の第１分類の各々に属する基準医用画像の特徴を表す第１特徴量と、医用画像の特徴量とを照合する第１照合処理を実行する。ＣＰＵ４２ｐｒはまた、複数の第２分類の各々に属する基準医用画像の特徴を表す第２特徴量のうち、特定の第２分類の第２特徴量と、医用画像の特徴量とを照合する第２照合処理を実行する。ここで、複数の第２分類の各々は、複数の第１分類のいずれか１つに属する。また、第２照合処理では、第１照合処理の結果に基づいて複数の第１分類のうちのいずれかの第１分類が特定され、複数の第２分類のうち当該第１分類に属する第２分類が特定の第２分類として特定される。【効果】画像診断支援性能を高めることができる。【選択図】図１
