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肺の聴診トレーニング - 見える肺音 [iPad]

肺の聴診トレーニング - 見える肺音

¥1,500  iPhone / iPad対応 WiFiダウンロード メディカル 64bit 3.2 売上順位:メディカル 118位 (iPad)

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Trend
  • 入賞・受賞歴 月間メディカル部門最高ランキング 35位を獲得!(4/3)
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実際の肺の音を聞きながら、どういう症状かを学べる、医学従事者向けの書籍「肺聴診エキスパート」のアプリ版

「肺の聴診トレーニング」は、実際の肺の音を聞きながら、どういう症状かを学べる、医学従事者向けの書籍「肺聴診エキスパート」のアプリ版です。

医学・医療向け 専門分野・ツール 語学・資格・スキル メディカル

このアプリの話題とニュース

  • APPLIONにて使えるアプリと注目を集めている作品として紹介しました。(2021/3)


  • 新バージョン1.1が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。


  • 2016年1月9日(土)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


このレビュアーのおすすめコメント

めったに有料アプリを買わない私ですが、勉強のため思い切って購入しました。消音モードにしたまま起動して「音が出ない」などと失礼な問い合わせをしてしまいましたが、丁寧に対応していただきました。このアプリは良いです。オススメです。
とても勉強になります - ★★★★★
副雑音の名前がカタカナ英語で表示されますが、正確な日本語の表示も併記して欲しいです。
日本語表示 - ★★★★☆

最新更新情報

version1.1が、2019年11月8日(金)にリリース

【バージョン1.1について】
iOS 13.1における不具合(画面表示の乱れ等)を修正しました。

使い方や遊び方

●対象:肺の聴診に関わる全ての医療従事者(医学生、研修医、医師、看護師、理学療法士など)。
●79の肺音を収録。ナレーションによる解説付き。
●書籍「肺聴診エキスパート」のアプリ版です。
●肺音を聞きながら、肺音図(ソノグラム)上に音と同期した赤い線が動きます。視覚情報としても肺音を理解できます。耳で聴いて、目で見ることによって肺音に対する理解が飛躍的に高まります。
●詳細なテキスト解説が付いています。
●音の設定で、原音と聴診器で聴取した時の模擬音を切り替えることができます。
●時間軸波形とパワースペクトル画像を見ることができます。
●【収録した呼吸音・肺音の詳細】カッコ内の数字は音源数。
 1.正常呼吸音(8)
 【内容】気管呼吸音、気管支呼吸音、肺胞呼吸音、肺胞呼吸音(乳児、幼児)
 2.異常呼吸音(4)
 【内容】肺野呼吸音の高調化、減弱と増強
 3.副雑音(10)
 【内容】ファイン・クラックル、コース・クラックル、ウィーズ、ロンカイ、スクウォーク、ラットル、胸膜摩擦音、ハマンズ・サイン
 4.疾患編(5)
 【内容】COPD(4症例)、間質性肺炎(5症例。NSIP、CPFE、IPF、石綿肺)、慢性過敏性肺臓炎)、拘束性胸郭疾患(結核後遺症)、急性気管支炎、肺炎(4症例、急性期)、回復期、治癒期)、気管支拡張症(4症例)、びまん性汎細気管支炎(DPB)、理学療法前後の聴診所見(4症例)、気道誘発試験、気管支喘息(4症例)、小児の肺炎(3症例)、小児のウイルス性細気管支炎(2症例)、クループ症候群、声帯機能異常、腫瘍による気管狭窄、人工呼吸中の聴診

紹介ムービー&プレイ動画

リブロ・サイエンス(www.libroscience.com/Book/lung_all.html)が出版した書籍「肺聴診エキスパート」のうち、第2章と第3章をアプリ(iPhone, iPad, Android)化したものです。
0:22あたりから肺音が再生されます。



肺の聴診トレーニング

カスタマーレビュー・評価

3.2
5つ星
 
4
4つ星
 
2
3つ星
 
1
2つ星
 
0
1つ星
 
4

最新ストアランキングと月間ランキング推移

肺の聴診トレーニングのiPadアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
8.1 以降
容量
119 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2019/11/08

リリース日
2016/01/09

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

 

 

アクティブ率

 

 

※この結果は肺の聴診トレーニング - 見える肺音のユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

ファイナルアンサー!?

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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