Medizinische Dosimetristen

Gesundheitswesen

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Mittel· 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

    0.039

    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

    0.22

    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 81% 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.

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
Write reports or notes to summarize testing procedures or outcomes for physicians or other medical professionals.

O*NET Task ID 19238

1.0
Conduct screening interviews of patients to identify contraindications, such as ferrous objects, pregnancy, prosthetic heart valves, cardiac pacemakers, or tattoos.

O*NET Task ID 19218

0.5
Create backup copies of images by transferring images from disk to storage media or workstation.

O*NET Task ID 19220

0.5
Develop or otherwise produce film records of magnetic resonance images.

O*NET Task ID 19221

0.5
Explain magnetic resonance imaging (MRI) procedures to patients, patient representatives, or family members.

O*NET Task ID 19222

0.5
Inspect images for quality, using magnetic resonance scanner equipment and laser camera.

O*NET Task ID 19224

0.5
Operate magnetic resonance imaging (MRI) scanners.

O*NET Task ID 19225

0.5
Select appropriate imaging techniques or coils to produce required images.

O*NET Task ID 19228

0.5
Instruct medical staff or students in magnetic resonance imaging (MRI) procedures or equipment operation.

O*NET Task ID 19231

0.5
Operate optical systems to capture dynamic magnetic resonance imaging (MRI) images, such as functional brain imaging, real-time organ motion tracking, or musculoskeletal anatomy and trajectory visualization.

O*NET Task ID 19232

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

Berufsinformationen

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

März 2026: New blog post: medical dosimetrists face 46% exposure, 35% risk.

[Quelle: ACW Blog]