Radiologen
GesundheitswesenKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08
Hoch· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert 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
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: '26.03
0.199
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: '25
0.27
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert 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.
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
1 ausgeblendete Aufgabe anzeigenValues 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 |
|---|---|
Participate in quality improvement activities including discussions of areas where risk of error is high.O*NET Task ID 17231 | 0.5 |
Participate in continuing education activities to maintain and develop expertise.O*NET Task ID 17234 | 0.5 |
Develop treatment plans for radiology patients.O*NET Task ID 17235 | 0.5 |
Establish or enforce standards for protection of patients or personnel.O*NET Task ID 17236 | 0.5 |
Review or transmit images and information using picture archiving or communications systems.O*NET Task ID 17239 | 0.5 |
Recognize or treat complications during and after procedures, including blood pressure problems, pain, oversedation, or bleeding.O*NET Task ID 17241 | 0.5 |
Prepare comprehensive interpretive reports of findings.O*NET Task ID 17242 | 0.5 |
Obtain patients' histories from electronic records, patient interviews, dictated reports, or by communicating with referring clinicians.O*NET Task ID 17243 | 0.5 |
Confer with medical professionals regarding image-based diagnoses.O*NET Task ID 17245 | 0.5 |
Instruct radiologic staff in desired techniques, positions, or projections.O*NET Task ID 17246 | 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
Occupation information
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
März 2026: Brookings: radiology identified as theoretically well-suited for AI despite capability advances, actual adoption limited.
[Quelle: Brookings Institution]