মেডিকেল রেকর্ড বিশেষজ্ঞ

স্বাস্থ্যসেবা

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: '26.08

    অত্যন্ত উচ্চ· আপেক্ষিক

    কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চ

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    চারটি আপেক্ষিক স্তর (কম / মাঝারি / উচ্চ / অত্যন্ত উচ্চ)

    BLS কর্মসংস্থান পূর্বাভাস সারণির 831টি বিস্তারিত পেশার ভিত্তিতে। মান NEM (ন্যাশনাল এমপ্লয়মেন্ট ম্যাট্রিক্স) কোড অনুযায়ী দেওয়া হয়, তাই একই NEM কোডের পেশাগুলি একই ব্যান্ড পায়

    উৎস ডেটাসেট (XLSX ফাইল ডাউনলোড)

  • ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: '26.03

    0.667

    0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745
    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    O*NET টাস্কে ম্যাপ করা

    উৎস ডেটাসেট

  • ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: '25

    0.52

    0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    জেনারেটিভ AI এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    ISCO-08 ইউনিট গ্রুপ — একই কোডের সব পেশা এই মানই পায়

    এটি এই সাইটের হিসাব, ILO-এর প্রকাশিত সংখ্যা নয়: এই সাইট ILO ডেটাসেটের সঙ্গে যুক্ত করা ১,০১২টি পেশার মধ্যে 15% এই মানের সমান বা তার বেশি।

    উৎস ডেটাসেট

এই উৎস কী ধরনের মান প্রকাশ করে

BLS-এর শ্রেণিবিভাগ একটি আপেক্ষিক র্যাঙ্ক, পরম মাত্রা নয়, এবং এটি সরাসরি পরিমাপও নয়: এটি কয়েকটি প্রকাশিত গবেষণায় পাওয়া পেশার পার্সেন্টাইল র্যাঙ্কগুলিকে চারটি স্তরে ভাগ করে। এটি কর্মসংস্থান বা মজুরির পূর্বাভাস নয়, গ্রহণের সম্ভাবনাও নয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়তা ও সম্প্রসারণের মধ্যে পার্থক্য করে না।

TaskClaude.aiRaw / share %APIRaw / share %
Schedule medical appointments for patients.

29-2072

0.00000.00.010033.3
Consult classification manuals to locate information about disease processes.

29-2072

0.00000.00
Identify, compile, abstract, and code patient data, using standard classification systems.
00.020066.7
Assign the patient to diagnosis-related groups (DRGs), using appropriate computer software.
00.00000.0
Enter data, such as demographic characteristics, history and extent of disease, diagnostic procedures, or treatment into computer.
00.00000.0
Not observed on any surface — 12 task(s) These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states.
Compile and maintain patients' medical records to document condition and treatment and to provide data for research or cost control and care improvement efforts.
00
Maintain or operate a variety of health record indexes or storage and retrieval systems to collect, classify, store, or analyze information.
00
Post medical insurance billings.
00
Process and prepare business or government forms.
00
Process patient admission or discharge documents.
00
Protect the security of medical records to ensure that confidentiality is maintained.
00
Release information to persons or agencies according to regulations.
00
Resolve or clarify codes or diagnoses with conflicting, missing, or unclear information by consulting with doctors or others or by participating in the coding team's regular meetings.
00
Retrieve patient medical records for physicians, technicians, or other medical personnel.
00
Review records for completeness, accuracy, and compliance with regulations.
00
Scan patients' health records into electronic formats.
00
Transcribe medical reports.
00

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন

এপ্রি ২০২৬: ATE 0.36 by 2026 in SF Bay Tier 1 — the earliest crossover within healthcare support category. By 2030, 57.9% of healthcare support occupations in Tier 1 cross moderate-risk threshold.

[সূত্র: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]

মার্চ ২০২৬: Published blog post: highest-risk healthcare support role. Automation risk 62%, medical coding 70% automated.

[সূত্র: AI Changing Work Blog]