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田木真和

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2024年4月25日更新

職名: 助教
電話: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
電子メール: tagi@tokushima-u.ac.jp
学歴: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
学位: 修士(工学) (知能情報工学科) (2007年3月)
博士(医学) (医学専攻) (2023年3月)
職歴・経歴: 〜: 徳島大学技術職員, 大学院ヘルスバイオサイエンス研究部 (-2015.3.)
2015/4: 徳島大学技術職員, 大学院医歯薬学研究部 (-2016.3.)
2016/4: 徳島大学技術専門職員, 大学院医歯薬学研究部 (-2017.3.)
2017/4: 徳島大学技術専門職員, 病院 (-2018.7.)
2018/8: 徳島大学助教, 大学院医歯薬学研究部

専門分野・研究分野: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

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専門分野・研究分野: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
担当経験のある授業科目: 看護導入実習 (学部)
社会医学・疫学・医学統計概論 (大学院)
臨床医学入門コース (学部)
指導経験: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

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研究テーマ: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

著書

田木真和 :
個人情報保護法,
篠原出版新社, 2022年8月. 田木真和 :
個人情報保護法,
篠原出版新社, 2020年1月.

論文

Masato Tagi, Mari Tajiri, Yasuhiro Hamada, Yoshifumi Wakata, Xiao Shan, Kazumi Ozaki, Masanori Kubota, Sosuke Amano, Hiroshi Sakaue, Yoshiko Suzuki and Jun Hirose :
Accuracy of an Artificial Intelligence-Based Model for Estimating Leftover Liquid Food in Hospitals: Validation Study.,
JMIR Formative Research, Vol.6, No.5, e35991, 2022.

(要約): An accurate evaluation of the nutritional status of malnourished hospitalized patients at a higher risk of complications, such as frailty or disability, is crucial. Visual methods of estimating food intake are popular for evaluating the nutritional status in clinical environments. However, from the perspective of accurate measurement, such methods are unreliable. The accuracy of estimating leftover liquid food in hospitals using an artificial intelligence (AI)-based model was compared to that of visual estimation. The accuracy of the AI-based model (AI estimation) was compared to that of the visual estimation method for thin rice gruel as staple food and fermented milk and peach juice as side dishes. A total of 576 images of liquid food (432 images of thin rice gruel, 72 of fermented milk, and 72 of peach juice) were used. The mean absolute error, root mean squared error, and coefficient of determination (R) were used as metrics for determining the accuracy of the evaluation process. Welch t test and the confusion matrix were used to examine the difference of mean absolute error between AI and visual estimation. The mean absolute errors obtained through the AI estimation approach were 0.63 for fermented milk, 0.25 for peach juice, and 0.85 for the total. These were significantly smaller than those obtained using the visual estimation approach, which were 1.40 (P<.001) for fermented milk, 0.90 (P<.001) for peach juice, and 1.03 (P=.009) for the total. By contrast, the mean absolute error for thin rice gruel obtained using the AI estimation method (0.99) did not differ significantly from that obtained using visual estimation (0.99). The confusion matrix for thin rice gruel showed variation in the distribution of errors, indicating that the errors in the AI estimation were biased toward the case of many leftovers. The mean squared error for all liquid foods tended to be smaller for the AI estimation than for the visual estimation. Additionally, the coefficient of determination (R) for fermented milk and peach juice tended to be larger for the AI estimation than for the visual estimation, and the R value for the total was equal in terms of accuracy between the AI and visual estimations. The AI estimation approach achieved a smaller mean absolute error and root mean squared error and a larger coefficient of determination (R) than the visual estimation approach for the side dishes. Additionally, the AI estimation approach achieved a smaller mean absolute error and root mean squared error compared to the visual estimation method, and the coefficient of determination (R) was similar to that of the visual estimation method for the total. AI estimation measures liquid food intake in hospitals more precisely than visual estimation, but its accuracy in estimating staple food leftovers requires improvement.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 117555
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.2196/35991
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 35536638; ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 35536638; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2196/35991

(徳島大学機関リポジトリ: 117555, DOI: 10.2196/35991, PubMed: 35536638) Kenta Yagi, Yasutaka Sato, Satoshi Sakaguchi, Mitsuhiro Goda, Hirofumi Hamano, Fuka Aizawa, Mayuko Shimizu, Arisa Inoue-Hamano, Toshihide Nishimori, Masato Tagi, Marina Kanno, Rie Matsuoka-Ando, Toshihiko Yoshioka, Yoshiko Matstubara, Yuki Izawa-Ishizawa, Rieko Shimizu, Akinori Maruo, Yurika Kuniki, Yoshika Sakamoto, Sayuri Itobayashi, Yoshito Zamami, Hiroaki Yanagawa and Keisuke Ishizawa :
A web-based survey of educational opportunities of medical professionals based on changes in conference design during the COVID-19 pandemic.,
Education and Information Technologies, Vol.27, 10371-10386, 2022.

(要約): The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10639-022-11032-5.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s10639-022-11032-5
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 35464114; ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 35464114; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10639-022-11032-5

(DOI: 10.1007/s10639-022-11032-5, PubMed: 35464114) Jun Hirose, Yoshifumi Wakata, Masato Tagi and Yuu Tamaki :
The role of medical informatics in the management of medical information,
The Journal of Medical Investigation : JMI, Vol.67, No.1,2, 27-29, 2020.

(要約): With progress in information and communication technology, medical information has been converted to digital formats and stored and managed using computer systems. The construction, management, and operation of medical information systems and regional medical liaison systems are the main components of the clinical tasks of medical informatics departments. Research using medical information accumulated in these systems is also a task for medical informatics department. Recently, medical real-world data (RWD) accumulated in medical information systems has become a focus not only for primary use but also for secondary uses of medical information. However, there are many problems, such as standardization, collection, cleaning, and analysis of them. The internet of things and artificial intelligence are also being applied in the collection and analysis of RWD and in resolving the above problems. Using these new technologies, progress in medical care and clinical research is about to enter a new era. J. Med. Invest. 67 : 27-29, February, 2020.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 114749
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.2152/jmi.67.27
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 32378614; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85084327048

(徳島大学機関リポジトリ: 114749, DOI: 10.2152/jmi.67.27, PubMed: 32378614, Elsevier: Scopus) Takeshi Konishi, Tadashi Kondo, Hiroki Moriguchi, Masato Tagi and Jun Hirose :
Accelerated organ region segmentation by the revised radial basis function network using a graphics processing unit.,
The Journal of Medical Investigation : JMI, Vol.66, No.1.2, 86-92, 2019.

(要約): This study aimed to accelerate the segmentation of organs in medical imaging with the revised radial basis function (RBF) network, using a graphics processing unit (GPU). We segmented the lung and liver regions from 250 chest x-ray computed tomography (CT) images and 160 abdominal CT images, respectively, using the revised RBF network. We compared the time taken to segment images and their accuracy between serial processing by a single-core central processing unit (CPU), parallel processing using four CPU cores, and GPU processing. Segmentation times for lung and liver organ regions shortened to 57.80 and 35.35 seconds for CPU parallel processing and 20.16 and 11.02 seconds for GPU processing, compared to 211.03 and 124.21 seconds for CPU serial processing, respectively. The concordance rate of the segmented region to the normal region in slices excluding the upper and lower ends (173 lung and 111 liver slices) was 98% for lung and 96% for liver. The use of CPU parallel processing and GPU shortened the organ segmentation time in the revised RBF network without compromising segmentation accuracy. In particular, segmentation time was shortened to less than 10%with GPU. This processing method will contribute to workload reduction in imaging analysis. J. Med. Invest. 66 : 86-92, February, 2019.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113295
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.2152/jmi.66.86
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 31064962; ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 31064962; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2152/jmi.66.86

(徳島大学機関リポジトリ: 113295, DOI: 10.2152/jmi.66.86, PubMed: 31064962) 田木真和, 玉木悠, 森川富昭, 松久宗英, 森口博基 :
NFC通信歩数計を活用した健康データの可視化による生活習慣の行動変容,
医療情報学, Vol.34, No.6, 281-291, 2015年.

(要約): 健康データの登録の自動化と可視化ができるシステムを利用することで，計測者が健康改善に向けての意識変化や行動変容が起こるかどうか，健康管理を継続することにより健康データに変化が起こるかどうかについて検証することを目的としている．日常の健康管理を行う際に体重や運動の記録が自動で登録・グラフ化できるように，PCとNFC通信歩数計・体組成計・血圧計などの健康機器を連携したシステムを構築した．このシステムを利用し，健康データを日々計測することによってデータの可視化を図り，計測者が健康改善に向けての行動変容が起きるかについて検証を行った．利用期間が1年を経過している企業3社226名の利用者について，2011年10月から2013年3月までに得られたデータで分析を行った．歩数計の計測を2013年3月まで継続し続けたのは167名(73.9%)となった．歩数は「1カ月∼3カ月」の平均と「4カ月∼6カ月」の平均を比べると，7,299±3,731歩から7,515±4,629歩(p＝0.075)へと増加傾向があった．血圧は収縮期が129.2±13.2 mmHgから127.1±13.5 mmHg(p＝0.028)へ有意に減少し，拡張期も78.6±9.8 mmHgから76.0±9.9 mmHg(p＝0.00016)へと有意に減少しており，BMIについても，23.3±2.9 kg/m2から23.2±2.8 kg/m2(p＝0.029)へと有意に減少していた．これらの結果より，システムを利用することで開始当初に健康データが改善し，その後も血圧に関しては継続効果が認められ，健康改善に向けての行動変容が生じたと考えられた．
(キーワード): NFC通信歩数計 / 健康管理 / 可視化 / 行動変容 / 生活習慣改善
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.14948/jami.34.281
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001205751456384; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.14948/jami.34.281

(DOI: 10.14948/jami.34.281, CiNii: 1390001205751456384) 森川富昭, 森口博基, 能瀬高明, 田木真和, 大岡裕子, 石山由紀子 :
徳島大学病院における個人情報保護対策プライバシーマーク認証取得のための組織的アプローチ,
日本医療マネジメント学会雑誌, Vol.8, No.2, 369-374, 2007年.

(キーワード): 個人情報保護 / プライバシーマーク / e-Learning / privacy information protection / privacy mark
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11191/jhm2006.8.369
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520290884295545216; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11191/jhm2006.8.369

(DOI: 10.11191/jhm2006.8.369, CiNii: 1520290884295545216)

MISC

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総説・解説: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
講演・発表: Konishi Takeshi, Nakamura Yoko, Masato Tagi, Hachiro Nakagawa, Ken-ichiro Shimai, Setoguchi Yoko and Hiroki Moriguchi :
Development and Evaluation of Web-based Learning Management System with UN SIAP for Government Statisticians in Asia and the Pacific,
E-Learn 2013 World Conference on E-Learning, Las Vegas, Oct. 2013. Takeshi Konishi, Bayanmunkh Battulga, Masato Tagi, Yoko Tamura, Yuu Tamaki, AHMAD AMMAR GHAIBEH, Ken-ichiro Shimai and Hiroki Moriguchi :
Evaluation of Multimedia Protocol for Distance Medical Education using the Wideband InterNetworking Satellite,
E-LEARN 2012 - World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare & Higher Education, Montreal, Oct. 2012. Bayanmunkh Battulga, Takeshi Konishi, Ken-ichiro Shimai, Hideki Uehara, 田村陽子, Masato Tagi and Hiroki Moriguchi :
The effectiveness of 3DCG for distance education via satellite network between Mongolia and Japan,
The 5th Asia Telemedicine Symposium Kyushu University Hospital, Fukuoka, Nov. 2011. Bayanmunkh Battulga, Takeshi Konishi, Ken-ichiro Shimai, Hideki Uehara, 田村陽子, Masato Tagi and Hiroki Moriguchi :
The effectiveness of 3DCG model for medical education,
World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education (ELEARN) 2011, 30-34, Honolulu, Oct. 2011. Tatsuya Okada, Tomiaki Morikawa, Yuu Tamaki, Masato Tagi, Hiroki Moriguchi, Yoshiyasu Terashima, Hiroaki Mikasa, Masashi Akaike and Yoneo Yano :
Scenario making support in PBL,
E-Learn 2009, Vancouver, Oct. 2009. 吉田誠治, 大村和弘, 奥田興司, 小谷裕輔, 木谷豪希, 北村和之, 佐々木宗明, 田木真和, 中野まどか, 並川正和, 乗松篤, 藤原邦彦, 渡辺崇史 :
四国医療情報技師会の歩みとこれから,
第42回医療情報学連合大会, 2022年11月. 田木真和, 田尻真梨, 濵田康弘, 若田好史, 単暁, 尾崎和美, 久保田雅則, 天野宗佑, 廣瀬隼 :
AIを用いた病院流動食の摂取量推定システムの臨床現場における精度検証,
第41回医療情報学連合大会, 2021年11月. 田木真和, 田尻真梨, 濵田康弘, 若田好史, 単暁, 尾崎和美, 久保田雅則, 天野宗佑, 廣瀬隼 :
AIを用いた病院流動食の残量推定の検証,
日本医療情報学会春季学術大会, Vol.25, 70-71, 2021年6月. 田木真和, 玉木悠, 若田好史, 廣瀬隼 :
NetFlowデータを活用した院内通信の可視化と自動解析アラート機能検証によるセキュリティー対策評価,
第39回医療情報学連合大会, 2019年11月. 金澤昭代, 田木真和, 吉田卓弘, 島田光生, 中野あけみ, 高開登茂子 :
クリニカルパス支援体制の構築,
平成29年度大学病院情報マネジメント部門連絡会議, 116-117, 2018年1月. 田木真和, 玉木悠, 松久宗英, 森口博基 :
FeliCa通信歩数計を活用した健康データ見える化による行動変容,
医療情報学連合大会論文集, Vol.34, 506-507, 2014年11月. 田木真和, 玉木悠, 黒田暁生, 松久宗英, 森口博基 :
報酬手段を利用した生活習慣改善の試み∼歩数量に応じたポイント付与∼,
日本糖尿病情報学会年次学術集会, Vol.14, 2014年8月. 銀花, 黒田暁生, 玉木悠, 田木真和, 森口博基, 松本俊夫, 藤中雄一, 安藝宏信, 森川富昭, 松久宗英 :
ITを活用した徳島県糖尿病医療連携システム構築のこころみ,
日本先進糖尿病治療研究会雑誌, Vol.9, 47, 2014年1月. 小西健史, 中川八郎, 中村陽子, 田木真和, 島井健一郎, 玉木悠, 森口博基 :
国連アジア太平洋統計研修所(SIAP)との連携による各国の統計職員向けe-Learningシステムの開発と評価,
第33回医療情報連合大会論文集, Vol.33, 378-381, 2013年11月. 清奈帆美, 藤井香, 高橋綾, 大貫亮, 松本可愛, 田木真和, 中澤仁, 森川富昭, 中野冠, 湊宣明, 河邊博史 :
大学生におけるPHRを使用した健康管理での意識・行動の変化,
医療情報学連合大会論文集, Vol.33, 1230-1232, 2013年11月. 玉木悠, 田木真和, 島井健一郎, 松久宗英, 森口博基 :
1-A-8 徳島県における病病・病診連携システムの構築(企業事例交流会(2)),
日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集, 2013年9月. 小西健史, Battulga Bayanmunkh, 田木真和, 田村陽子, 玉木悠, 島井健一郎, 森口博基 :
衛星「きずな」(WINDS)を用いた衛星回線の医療分野における通信システムとしての評価,
医療情報学連合大会論文集, Vol.32, 638-641, 2012年11月. 田木真和, 玉木悠, 松久宗英, 島井健一郎, 森口博基 :
ICTを活用した健康データの見える化による行動変容に関する研究,
医療情報学連合大会論文集, Vol.32, 518-519, 2012年11月. 田木真和, 玉木悠, 島井健一郎, 森口博基 :
部署別看護辞書の構築~医療辞書の活用から見た看護オリジナル辞書作成の有用性検証~,
医療情報学連合大会論文集, Vol.31, 432-433, 2011年11月. Bayanmunkh Battulga, 島井健一郎, 小西健史, 田木真和, 玉木悠, 森口博基 :
e-Learningにおけるインタラクティブ3DCGの開発と評価,
医療情報学連合大会論文集, Vol.31, 388-391, 2011年11月. 木村敦, 島井健一郎, 小西健史, 玉木悠, 田木真和, 森口博基 :
災害時対応薬剤識別支援システムの開発と評価,
医療情報学連合大会論文集, Vol.31, 209-211, 2011年11月. 田木真和 :
PHSを用いた院内連絡体制の改善,
第30回医療情報学連合大会プログラム・抄録集, 271, 2010年11月. 上原英紀, 森川富昭, 玉木悠, 岡田達也, 田木真和, 森口博基 :
ナースコールログとタイムスタディデータ分析による看護支援,
第30回医療情報学連合大会プログラム・抄録集, 305, 2010年11月. 岡田達也, 森川富昭, 玉木悠, 田木真和, 森口博基, 寺嶋吉保, 三笠洋明, 赤池雅史, 矢野米雄 :
PBLにおけるシナリオ作成支援,
医療情報学連合大会論文集29回, 913-914, 2009年11月. 田木真和, 森川富昭, 岡田達也, 玉木悠, 森口博基 :
プライバシーマーク取得後の病院情報システムのセキュリティ評価,
医療情報学連合大会論文集29回, 835-836, 2009年11月. 森川富昭, 玉木悠, 岡田達也, 田木真和, 森口博基 :
診療報酬請求業務の見直し医事業務改善,
医療情報学連合大会論文集29回, 698-699, 2009年11月. 田木真和, 森川富昭, 岡田達也, 玉木悠, 宮川操, 木田菊恵, 森口博基 :
看護業務量分析システムの構築と評価,
医療情報学連合大会論文集29回, 1058-1059, 2009年11月. 岡田達也, 森川富昭, 玉木悠, 田木真和, 川添和義, 森口博基 :
薬品の使用履歴に基づいた薬品情報配信システムの構築と評価,
医療情報学連合大会論文集29回, 1108-1109, 2009年11月. 森川富昭, 岡田達也, 玉木悠, 田木真和, 森口博基 :
病院情報システムの運用・管理におけるヘルプデスクの仕組みと評価,
日本医療情報学連合大会論文集29回, 1056-1057, 2009年11月. 森川富昭, 岡田達也, 玉木悠, 田木真和, 森口博基 :
電子カルテ・オーダリングシステムと連携した医事業務適正化の取組み,
第13回日本医療情報学会春季学術大会, 55, 2009年6月. 森川富昭, 岡田達也, 玉木悠, 田木真和, 鈴記洋子, 宮川操, 近藤佐地子, 大岡裕子, 森口博基 :
PDCAサイクルに基づいたキャリア開発支援システムの構築,
第13回日本医療情報学会春季学術大会, 49, 2009年6月. 是松英恵, 森川富昭, 岡田達也, 玉木悠, 田木真和, 森口博基, 矢野米雄 :
e-Learning上での学習者への気づき支援に関する研究,
医療情報学連合大会論文集28回, 2008年11月. 玉木悠, 森川富昭, 岡田達也, 田木真和, 森口博基 :
診療科別辞書を用いた入力支援,
医療情報学連合大会論文集28回, 2008年11月. 森川富昭, 岡田達也, 玉木悠, 田木真和, 鈴記洋子, 宮川操, 近藤佐地子, 大岡裕子, 森口博基 :
PDCAサイクルに基づいたキャリア開発支援システムの構築,
医療情報学連合大会論文集28回, 2008年11月. 岡田達也, 森川富昭, 玉木悠, 田木真和, 森口博基 :
広域災害医療情報システムの構築,
医療情報学連合大会論文集28回, 2008年11月. 玉木悠, 森川富昭, 岡田達也, 田木真和, 森口博基 :
脳卒中地域連携パスによる地域医療連携システムの構築,
医療情報学連合大会論文集28回, 2008年11月. 田木真和, 玉木悠, 岡田達也, 森川富昭, 森口博基, 中村敏己 :
レジメンオーダの導入と抗がん剤調整一元化の評価,
医療情報学連合大会論文集28回, 2008年11月. 岡田達也, 森川富昭, 玉木悠, 田木真和, 川添和義, 伏谷秀治, 水口和生, 森口博基 :
薬品の使用履歴に基づいた薬品情報配信システムの構築と評価,
医療情報学連合大会論文集28回, 2008年11月. 森川富昭, 玉木悠, 岡田達也, 田木真和, 森口博基 :
電子カルテオーダリングシステムと連携した医事業務適正化の取り組み,
医療情報学連合大会論文集28回, 2008年11月. 田木真和, 森川富昭, 岡田達也, 近藤佐地子, 森口博基 :
治験患者のスクリーニング支援システムの構築と評価,
医療情報学連合大会論文集27回, 285-286, 2007年11月. 長尾隆宏, 森川富昭, 岡田達也, 近藤佐地子, 田木真和, 森口博基, 矢野米雄 :
診療科別医療辞書の構築,
医療情報学連合大会論文集27回, 704-705, 2007年11月. 西原香子, 森川富昭, 岡田達也, 近藤佐地子, 森口博基, 田木真和, 正智恵, 大友英里 :
データ分析に基づいた徳島大学病院の肺癌パスの有効性の検討,
医療情報学連合大会論文集27回, 761-764, 2007年11月. 岡田達也, 森川富昭, 近藤佐地子, 田木真和, 杉原浩美, 森口博基 :
地域医療連携システムの導入と評価,
医療情報学連合大会論文集27回, 893-894, 2007年11月. 森川富昭, 近藤佐地子, 田木真和, 森口博基, 矢野米雄 :
Podcasting用マルチメディア教材作成支援システムの構築,
医療情報学連合大会論文集27回, 1373-1374, 2007年11月. 近藤佐地子, 森川富昭, 岡田達也, 田木真和, 森口博基 :
褥瘡評価システムの構築,
医療情報学連合大会論文集27回, 304-305, 2007年11月. 森川富昭, 岡田達也, 近藤佐地子, 田木真和, 森口博基 :
大学病院で動かす仕組み病院情報システム稼動に向けて,
医療情報学連合大会論文集27回, 437-440, 2007年11月. 近藤佐地子, 森川富昭, 岡田達也, 田木真和, 森口博基 :
NIC/NOCの実績データの評価分析,
医療情報学連合大会論文集27回, 476-477, 2007年11月. 正智恵, 森川富昭, 岡田達也, 近藤佐地子, 森口博基, 田木真和, 西原香子, 大友英里 :
NIC・NOCで示される看護記録を導入したクリティカルパスシステムの有用性の評価,
医療情報学連合大会論文集27回, 478-481, 2007年11月. 大友英里, 森川富昭, 岡田達也, 近藤佐地子, 森口博基, 田木真和, 杉原浩美, 正智恵, 西原香子 :
まちの保健室のコンテンツ提供の有用性の検討,
医療情報学連合大会論文集27回, 550-553, 2007年11月. 田木真和, 森川富昭, 岡田達也, 近藤佐地子, 森口博基 :
徳島大学病院におけるレジメンオーダの導入と評価,
医療情報学連合大会論文集27回, 1146-1147, 2007年11月. 是松英恵, 森川富昭, 岡田達也, 近藤佐地子, 田木真和, 森口博基, 長尾隆宏, 矢野米雄 :
学習者への気づき支援とその評価,
医療情報学連合大会論文集27回, 1265-1268, 2007年11月. 森口博基, 森川富昭, 田木真和, 能瀬高明 :
徳島大学病院における個人情報保護対策, --- プライバシーマーク認証取得のための組織的アプローチ ---,
日本医療マネンジメント学会雑誌, Vol.8, No.2, 2007年9月. 能瀬高明, 森川富昭, 田木真和, 森口博基, 鈴記洋子, 大岡裕子 :
看護におけるキャリア開発支援システムの構築と評価,
第25回医療情報学連合大会, 237, 2005年11月. 森川富昭, 能瀬高明, 田木真和, 森口博基, 宮川操 :
安全管理に関するe-Learningシステムの構築と評価:第25回医療情報学連合大会:P241,
第25回医療情報学連合大会, 241, 2005年11月. 森川富昭, 能瀬高明, 田木真和, 森口博基 :
人間ドック成績判定及び事後指導区分に関するガイドラインを導入した人間ドックシステムの構築と運用評価,
第25回医療情報学連合大会, 211, 2005年11月. 鈴記洋子, 大岡裕子, 森口博基, 森川富昭, 田木真和, 能瀬高明 :
キャリア開発支援とQMSを担保する看護職員の力量評価システムの開発,
医療マネジメント学会誌, Vol.6, No.1, 217, 2005年6月. 田木真和, 森口博基, 森川富昭, 宮川操 :
インシデントレポートの集計・分析システムの構築,
医療情報学24回連合大会論文集, 654-655, 2004年11月.

研究会・報告書

田木真和 :
徳島大学におけるセキュリティ対策の実際,
第50回中国四国医療情報学研究会, 2023年3月. 田木真和 :
入院患者の食事量を自動判定するシステムの研究開発,
日本医療情報学会九州・沖縄支部会2021年度秋期研究会, 2021年10月. 田木真和, 廣瀬隼, 若田好史, 単暁 :
院内通信の可視化と自動解析アラート機能によるセキュリティ強化策の評価 (総特集現場視点からセキュリティ対策を検証する) -- (強固かつ柔軟な安全対策の要諦),
月刊新医療, Vol.47, No.11, 38-41, 2020年11月.

(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1523669555798364544

(CiNii: 1523669555798364544) 廣瀬隼, 若田好史, 田木真和, 単暁 :
With Corona時代の医療情報担当部門の医学部卒前教育・業務支援のありかた∼徳島大学の取組み∼,
2020年9月. 島井健一郎, 岸上雅哉, 田木真和 :
災害時の発災直後の安否確認災害対策本部支援システム,
日本医療情報学会第31回中国四国医療情報学研究会, 2013年9月.

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2020年11月27日

AIを活用した食事摂取量自動判定による栄養管理システムの構築

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