Neurologen

Gesundheitswesen

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    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

    0.000

    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

    0.27

    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 74% 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
Prepare, maintain, or review records that include patients' histories, neurological examination findings, treatment plans, or outcomes.

O*NET Task ID 17119

1.0
Participate in neuroscience research activities.

O*NET Task ID 17109

0.5
Provide training to medical students or staff members.

O*NET Task ID 17110

0.5
Participate in continuing education activities to maintain and expand competence.

O*NET Task ID 17111

0.5
Supervise medical technicians in the performance of neurological diagnostic or therapeutic activities.

O*NET Task ID 17112

0.5
Counsel patients or others on the background of neurological disorders including risk factors, or genetic or environmental concerns.

O*NET Task ID 17113

0.5
Interpret the results of neuroimaging studies, such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT), and Positron Emission Tomography (PET) scans.

O*NET Task ID 17114

0.5
Refer patients to other health care practitioners as necessary.

O*NET Task ID 17115

0.5
Advise other physicians on the treatment of neurological problems.

O*NET Task ID 17116

0.5
Prescribe or administer medications, such as anti-epileptic drugs, and monitor patients for behavioral and cognitive side effects.

O*NET Task ID 17117

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: Published evergreen blog post analyzing AI impact on neurologists with 24% automation risk assessment.

[Quelle: AI Changing Work Blog]