মেডিকেল রেকর্ড বিশেষজ্ঞ
স্বাস্থ্যসেবাAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: '26.08
অত্যন্ত উচ্চ· আপেক্ষিক
কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চপেশা-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
- ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: '26.03
0.667
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: '25
0.52
0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70পেশা-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।
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।
Task-level exposure
শুধু এক্সপোজার থাকা কাজ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Transcribe medical reports.29-2071 | 0.009821.0 | 0.016512.7 |
Compile and maintain patients' medical records to document condition and treatment and to provide data for research or cost control and care improvement efforts.29-2071 | 0.008919.1 | 0.015311.8 |
Review records for completeness, accuracy, and compliance with regulations.29-2071 | 0.006614.1 | 0.036228.0 |
Identify, compile, abstract, and code patient data, using standard classification systems.29-2071 | 0.006012.8 | 0.030323.4 |
Retrieve patient medical records for physicians, technicians, or other medical personnel.29-2071 | 0.00439.2 | 0.013710.6 |
Process and prepare business or government forms.29-2071 | 0.00439.2 | 0.00836.4 |
Prepare statistical reports, narrative reports, or graphic presentations of information, such as tumor registry data for use by hospital staff, researchers, or other users.29-2071 | 0.00347.3 | 0.00262.0 |
Train medical records staff.29-2071 | 0.00183.9 | —0 |
Plan, develop, maintain, or operate a variety of health record indexes or storage and retrieval systems to collect, classify, store, or analyze information.29-2071 | 0.00163.4 | 0.00262.0 |
Enter data, such as demographic characteristics, history and extent of disease, diagnostic procedures, or treatment into computer. | —0 | 0.00403.1 |
| Not observed on any surface — 10 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. | ||
Protect the security of medical records to ensure that confidentiality is maintained. | —0 | —0 |
Process patient admission or discharge documents. | —0 | —0 |
Release information to persons or agencies according to regulations. | —0 | —0 |
Manage the department or supervise clerical workers, directing or controlling activities of personnel in the medical records department. | —0 | —0 |
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. | —0 | —0 |
Assign the patient to diagnosis-related groups (DRGs), using appropriate computer software. | —0 | —0 |
Post medical insurance billings. | —0 | —0 |
Consult classification manuals to locate information about disease processes. | —0 | —0 |
Compile medical care and census data for statistical reports on diseases treated, surgery performed, or use of hospital beds. | —0 | —0 |
Develop in-service educational materials. | —0 | —0 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Assign the patient to diagnosis-related groups (DRGs), using appropriate computer software.O*NET Task ID 22877 | 1.0 |
Enter data, such as demographic characteristics, history and extent of disease, diagnostic procedures, or treatment into computer.O*NET Task ID 22880 | 1.0 |
Process and prepare business or government forms.O*NET Task ID 22884 | 1.0 |
Transcribe medical reports.O*NET Task ID 22893 | 1.0 |
Compile and maintain patients' medical records to document condition and treatment and to provide data for research or cost control and care improvement efforts.O*NET Task ID 22878 | 0.5 |
Consult classification manuals to locate information about disease processes.O*NET Task ID 22879 | 0.5 |
Identify, compile, abstract, and code patient data, using standard classification systems.O*NET Task ID 22881 | 0.5 |
Maintain or operate a variety of health record indexes or storage and retrieval systems to collect, classify, store, or analyze information.O*NET Task ID 22882 | 0.5 |
Post medical insurance billings.O*NET Task ID 22883 | 0.5 |
Process patient admission or discharge documents.O*NET Task ID 22885 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
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]