An information processing method in which: information representing a physical attribute of a subject is extracted from an image obtained by capturing the subject； the extracted information representing the physical attribute of the subject is used to identify a group into which the subject is classified； image data representing a medical image obtained by capturing the subject is input to a learned model corresponding to a specified group, said learned model being a learned model among learned models that have been obtained in advance for each group by machine learning that uses leaning data for each group； and information representing a region extracted from the medical image having been output from the learned model in response to the input is obtained.L'invention concerne un procédé de traitement d'informations dans lequel : des informations représentant un attribut physique d'un sujet sont extraites d'une image obtenue par capture du sujet ； les informations extraites représentant l'attribut physique du sujet sont utilisées pour identifier un groupe dans lequel le sujet est classé ； des données d'image représentant une image médicale obtenue par capture du sujet sont entrées dans un modèle appris correspondant à un groupe spécifié, ledit modèle appris étant un modèle appris parmi des modèles appris qui ont été obtenus à l'avance pour chaque groupe par apprentissage machine qui utilise des données d'inclinaison pour chaque groupe ； et des informations représentant une région extraite de l'image médicale ayant été émise à partir du modèle appris en réponse à l'entrée sont obtenues.被検体を撮影して得られた画像から被検体の体格を表す情報を抽出し、抽出した前記被検体の体格を表す情報を用いて、前記被検体が分類されるグループを特定し、前記グループ毎の学習用データを用いた機械学習によって前記グループ毎に予め得られた学習済みモデルのうち、特定したグループに対応する前記学習済みモデルに対して前記被検体を撮影して得られた医用画像を表す画像データを入力し、前記入力により前記学習済みモデルから出力された前記医用画像から抽出された領域を表す情報を取得する。
