पारिवारिक चिकित्सक
स्वास्थ्य सेवाAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
उच्च· सापेक्ष
कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्चव्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
चार सापेक्ष बैंड (कम / मध्यम / उच्च / बहुत उच्च)
BLS रोज़गार पूर्वानुमान तालिका के 831 विस्तृत व्यवसायों के आधार पर। मान NEM (नेशनल एम्प्लॉयमेंट मैट्रिक्स) कोड के स्तर पर दिया जाता है, इसलिए एक ही NEM कोड वाले व्यवसायों को वही बैंड मिलता है
- डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: 2026-03
0.000
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.29
0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70व्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
जेनरेटिव AI एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1
ISCO-08 यूनिट समूह — समान कोड वाले सभी व्यवसायों को यही मान मिलता है
यह इस साइट की गणना है, ILO द्वारा प्रकाशित आँकड़ा नहीं: इस साइट द्वारा ILO डेटासेट से जोड़े गए 1,012 व्यवसायों में से 69% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।
यह स्रोत किस प्रकार का आँकड़ा प्रकाशित करता है
BLS की श्रेणी सापेक्ष रैंक है, निरपेक्ष स्तर नहीं, और यह प्रथम-हस्त माप भी नहीं है: यह कई प्रकाशित अध्ययनों में व्यवसाय की पर्सेंटाइल रैंकों को चार बैंडों में बांटती है। यह रोज़गार या वेतन का पूर्वानुमान नहीं है, न अपनाए जाने की संभावना, और यह स्वचालन और संवर्धन में अंतर नहीं करती।
Task-level exposure
9 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Explain procedures and discuss test results or prescribed treatments with patients.29-1062 | 0.042068.1 | 0.008921.6 |
Collect, record, and maintain patient information, such as medical history, reports, and examination results.29-1062 | 0.007612.3 | 0.028469.2 |
Plan, implement, or administer health programs or standards in hospitals, businesses, or communities for prevention or treatment of injury or illness.29-1062 | 0.00497.9 | 0.00215.0 |
Monitor patients' conditions and progress and reevaluate treatments as necessary.29-1062 | 0.00355.7 | 0.00174.3 |
Refer patients to medical specialists or other practitioners when necessary.29-1062 | 0.00213.4 | —0 |
Prepare government or organizational reports which include birth, death, and disease statistics, workforce evaluations, or medical status of individuals.29-1062 | 0.00162.6 | —0 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Prescribe or administer treatment, therapy, medication, vaccination, and other specialized medical care to treat or prevent illness, disease, or injury.O*NET Task ID 7771 | 0.5 |
Order, perform, and interpret tests and analyze records, reports, and examination information to diagnose patients' condition.O*NET Task ID 7772 | 0.5 |
Monitor patients' conditions and progress and reevaluate treatments as necessary.O*NET Task ID 7773 | 0.5 |
Collect, record, and maintain patient information, such as medical history, reports, or examination results.O*NET Task ID 7774 | 0.5 |
Explain procedures and discuss test results or prescribed treatments with patients.O*NET Task ID 7775 | 0.5 |
Advise patients and community members concerning diet, activity, hygiene, and disease prevention.O*NET Task ID 7776 | 0.5 |
Refer patients to medical specialists or other practitioners when necessary.O*NET Task ID 7777 | 0.5 |
Direct and coordinate activities of nurses, students, assistants, specialists, therapists, and other medical staff.O*NET Task ID 7778 | 0.5 |
Plan, implement, or administer health programs or standards in hospitals, businesses, or communities for prevention or treatment of injury or illness.O*NET Task ID 7782 | 0.5 |
Train residents, medical students, and other health care professionals.O*NET Task ID 20120 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
व्यावसायिक जानकारी
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
मार्च 2026: Doctors pe AI impact analysis ka evergreen blog post publish hua, diagnostic AI, documentation automation aur employment outlook cover karta hai.
[स्रोत: AI Changing Work Blog]मार्च 2026: Family medicine physicians par AI impact analysis evergreen blog post publish kiya (38% exposure, 32% risk, augment mode)
[स्रोत: AI Changing Work Blog]