Gesundheitsinformationstechnologen

Gesundheitswesen

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Sehr hoch· relativ

    NiedrigVier relative BänderSehr hoch

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)

    831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band

    Quelldatensatz (XLSX-Download)

  • Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03

    0.276

    0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745
    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht

    Auf O*NET-Aufgaben abgebildet

    Quelldatensatz

  • Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025

    0.49

    0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht

    ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert

    Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 21% diesen Wert.

    Quelldatensatz

Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht

Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.

Task-level exposure

Nur exponierte Aufgaben

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Design, develop, select, test, implement, and evaluate new or modified informatics solutions, data structures, and decision-support mechanisms to support patients, health care professionals, and their information management and human-computer and human-technology interactions within health care contexts.

O*NET Task ID 18088

0.5
Disseminate information about nursing informatics science and practice to the profession, other health care professions, nursing students, and the public.

O*NET Task ID 18089

0.5
Translate nursing practice information between nurses and systems engineers, analysts, or designers, using object-oriented models or other techniques.

O*NET Task ID 18090

0.5
Use informatics science to design or implement health information technology applications for resolution of clinical or health care administrative problems.

O*NET Task ID 18092

0.5
Develop, implement, or evaluate health information technology applications, tools, processes, or structures to assist nurses with data management.

O*NET Task ID 18093

0.5
Analyze and interpret patient, nursing, or information systems data to improve nursing services.

O*NET Task ID 18094

0.5
Analyze computer and information technologies to determine applicability to nursing practice, education, administration, and research.

O*NET Task ID 18095

0.5
Apply knowledge of computer science, information science, nursing, and informatics theory to nursing practice, education, administration, or research, in collaboration with other health informatics specialists.

O*NET Task ID 18096

0.5
Develop or implement policies or practices to ensure the privacy, confidentiality, or security of patient information.

O*NET Task ID 18097

0.5
Design, conduct, or provide support to nursing informatics research.

O*NET Task ID 18098

0.5
Plan, install, repair, or troubleshoot telehealth technology applications or systems in homes.

O*NET Task ID 18091

0.0

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Berufsinformationen

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

Apr. 2026: ATE 0.36 by 2026 in SF Bay Tier 1 — among the earliest 84 occupations crossing the moderate-risk threshold. Workflow coverage averages 0.96 despite 2 of 16 O*NET tasks triggering P2 regulatory penalties (diagnosis coding).

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

März 2026: New blog post: health IT faces 63% exposure, 51% risk but 17% BLS growth.

[Quelle: ACW Blog]