সংগীত থেরাপিস্ট
স্বাস্থ্যসেবাAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
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
0.040
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.20
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 86% 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
50টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Analyze or synthesize client data to draw conclusions or make recommendations for therapy.29-1129 | 0.050071.4 | 0.0300100.0 |
Document evaluations, treatment plans, case summaries, or progress or other reports related to individual clients or client groups.29-1129 | 0.010014.3 | 0.00000.0 |
Write treatment plans, case summaries, or progress or other reports related to individual clients or client groups.29-1129 | 0.010014.3 | —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 |
|---|---|
Observe and document client reactions, progress, or other outcomes related to music therapy.O*NET Task ID 19176 | 1.0 |
Document evaluations, treatment plans, case summaries, or progress or other reports related to individual clients or client groups.O*NET Task ID 19182 | 1.0 |
Compose, arrange, or adapt music for music therapy treatments.O*NET Task ID 19184 | 1.0 |
Participate in continuing education.O*NET Task ID 20167 | 1.0 |
Adapt existing or develop new music therapy assessment instruments or procedures to meet an individual client's needs.O*NET Task ID 19164 | 0.5 |
Analyze data to determine the effectiveness of specific treatments or therapy approaches.O*NET Task ID 19165 | 0.5 |
Analyze or synthesize client data to draw conclusions or make recommendations for therapy.O*NET Task ID 19166 | 0.5 |
Communicate client assessment findings and recommendations in oral, written, audio, video, or other forms.O*NET Task ID 19168 | 0.5 |
Confer with professionals on client's treatment team to develop, coordinate, or integrate treatment plans.O*NET Task ID 19169 | 0.5 |
Customize treatment programs for specific areas of music therapy, such as intellectual or developmental disabilities, educational settings, geriatrics, medical settings, mental health, physical disabilities, or wellness.O*NET Task ID 19170 | 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
মার্চ ২০২৬: New blog post analyzing AI impact on music therapy — AI exposure at 20%, one of the most AI-resilient healthcare professions
[সূত্র: AI Changing Work Blog]