Spécialistes des Dossiers Médicaux

Santé

Exposition à l'IA

  • Source des données: BLSPublié: '26.08

    Très élevée· relative

    FaibleQuatre bandes relativesTrès élevée

    Valeur par groupe professionnel

    Échelle, base et source

    Quatre bandes relatives (Faible / Modérée / Élevée / Très élevée)

    831 métiers détaillés du tableau des projections d'emploi du BLS. La valeur est attribuée par code de la National Employment Matrix (NEM), si bien que les métiers partageant un code NEM reçoivent la même bande

    Jeu de données source (téléchargement XLSX)

  • Source des données: AnthropicPublié: '26.03

    0.667

    0.000Étendue des valeurs présentées ici0.745
    Échelle, base et source

    Indice d'exposition observée, 0–1 tel que publié

    Rapporté aux tâches O*NET

    Jeu de données source

  • Source des données: ILOPublié: '25

    0.52

    0.09Étendue des valeurs présentées ici0.70

    Valeur par groupe professionnel

    Échelle, base et source

    Indice d'exposition à l'IA générative, 0–1 tel que publié

    Groupe de base CITP-08 — tous les métiers partageant le code reçoivent cette valeur

    Calculé par ce site, non publié par l'OIT : sur les 1 012 professions que ce site relie au jeu de données de l'OIT, 15% atteignent ou dépassent cette valeur.

    Jeu de données source

Quelle est la nature de la valeur publiée par cette source

La catégorie BLS est un rang relatif et non un niveau absolu, et ce n'est pas une mesure de première main : elle regroupe en quatre bandes les rangs centiles du métier dans plusieurs études publiées. Ce n'est ni une prévision d'emploi ou de salaire, ni une probabilité d'adoption, et elle ne distingue pas automatisation et augmentation.

Task-level exposure

Tâches exposées uniquement
TaskClaude.aiRaw / share %
Identify, compile, abstract, and code patient data, using standard classification systems.

29-2071

0.017620.8
Prepare statistical reports, narrative reports, or graphic presentations of information, such as tumor registry data for use by hospital staff, researchers, or other users.

29-2071

0.012114.3
Transcribe medical reports.

29-2071

0.009911.7
Review records for completeness, accuracy, and compliance with regulations.

29-2071

0.009311.0
Consult classification manuals to locate information about disease processes.

29-2071

0.009110.8
Compile and maintain patients' medical records to document condition and treatment and to provide data for research or cost control and care improvement efforts.

29-2071

0.00657.6
Develop in-service educational materials.

29-2071

0.00536.3
Enter data, such as demographic characteristics, history and extent of disease, diagnostic procedures, or treatment into computer.

29-2071

0.00394.6
Plan, develop, maintain, or operate a variety of health record indexes or storage and retrieval systems to collect, classify, store, or analyze information.

29-2071

0.00344.0
Resolve or clarify codes or diagnoses with conflicting, missing, or unclear information by consulting with doctors or others or by participating in the coding team's regular meetings.

29-2071

0.00303.5
Not observed on any surface — 8 task(s) These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states.
Protect the security of medical records to ensure that confidentiality is maintained.
0
Process patient admission or discharge documents.
0
Release information to persons or agencies according to regulations.
0
Manage the department or supervise clerical workers, directing or controlling activities of personnel in the medical records department.
0
Train medical records staff.
0
Assign the patient to diagnosis-related groups (DRGs), using appropriate computer software.
0
Post medical insurance billings.
0
Process and prepare business or government forms.
0

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

Évolutions récentes concernant ce métier

avr. 2026: ATE 0.36 by 2026 in SF Bay Tier 1 — the earliest crossover within healthcare support category. By 2030, 57.9% of healthcare support occupations in Tier 1 cross moderate-risk threshold.

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

mars 2026: Published blog post: highest-risk healthcare support role. Automation risk 62%, medical coding 70% automated.

[Source: AI Changing Work Blog]