চিকিৎসা সচিব এবং প্রশাসনিক সহকারী
অফিস ও প্রশাসনিক সহায়তাAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
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: 2026-03
0.362
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.53
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 14% 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
9টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Compile and record medical charts, reports, or correspondence, using typewriter or personal computer.43-6013 | 0.008644.1 | 0.009129.4 |
Prepare correspondence or assist physicians or medical scientists with preparation of reports, speeches, articles, or conference proceedings.43-6013 | 0.008543.6 | —0 |
Complete insurance or other claim forms.43-6013 | 0.002412.2 | —0 |
Answer telephones and direct calls to appropriate staff. | —0 | 0.012038.6 |
Schedule and confirm patient diagnostic appointments, surgeries, or medical consultations. | —0 | 0.006119.8 |
Interview patients to complete documents, case histories, or forms, such as intake or insurance forms. | —0 | 0.00196.1 |
Transcribe recorded messages or practitioners' diagnoses or recommendations into patients' medical records. | —0 | 0.00196.1 |
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 |
|---|---|
Compile and record medical charts, reports, or correspondence, using typewriter or personal computer.O*NET Task ID 776 | 1.0 |
Operate office equipment, such as voice mail messaging systems, and use word processing, spreadsheet, or other software applications to prepare reports, invoices, financial statements, letters, case histories, or medical records.O*NET Task ID 782 | 1.0 |
Transmit correspondence or medical records by mail, e-mail, or fax.O*NET Task ID 783 | 1.0 |
Transcribe recorded messages or practitioners' diagnoses or recommendations into patients' medical records.O*NET Task ID 786 | 1.0 |
Complete insurance or other claim forms.O*NET Task ID 788 | 1.0 |
Prepare correspondence or assist physicians or medical scientists with preparation of reports, speeches, articles, or conference proceedings.O*NET Task ID 789 | 1.0 |
Schedule and confirm patient diagnostic appointments, surgeries, or medical consultations.O*NET Task ID 775 | 0.5 |
Answer telephones and direct calls to appropriate staff.O*NET Task ID 777 | 0.5 |
Receive and route messages or documents, such as laboratory results, to appropriate staff.O*NET Task ID 778 | 0.5 |
Greet visitors, ascertain purpose of visit, and direct them to appropriate staff.O*NET Task ID 779 | 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
পেশাগত তথ্য
এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন
জানু ২০২৬: Brookings study identifies 831,000 medical secretaries among workers with high AI exposure and low adaptive capacity. Skills in this role have low transferability to growing occupations.
[সূত্র: Brookings Institution — Measuring US workers capacity to adapt (2026-01)]These summaries were written by AI Changing Work from the source linked with each one, and any figures in them are given as AI Changing Work summarised them; they can differ from the source's own wording and from figures shown elsewhere on this page, so check the source before relying on them. AI Changing Work matched this page's occupation to an O*NET occupation and chose, by its own judgment, case by case, which summaries relate to that O*NET occupation; a summary appearing here does not mean that its source names this occupation.