我々は、医師が胸部CT画像上の肺結節像を読影して付与したテンプレート方式の画像所見を入力として、その診断名を推論し提示する鑑別診断支援システムの構築に取り組んでいる。これまでに我々は、ナイーブベイズ分類器を用いた推論モデルを構築・評価し、その臨床的な有効性を報告した。本論文では、推論モデルの精緻化の目的で行った以下の改良について報告する。(1)統計的に診断と関連が強い所見のみを選出して推論に用いる。(2)診断名ごとのナイーブベイズを複数用意し、それらの出力を組み合わせて総合的に診断名を推論する。これらの改良により、100症例222結節の臨床データを対象としたLeave-one-out法による性能評価で、改良前に比べて正答率が10.4%(p<.01)向上し、医師の正答率を上回る性能を達成した。(著者抄録)