चिकित्सा रिकॉर्ड विशेषज्ञ
स्वास्थ्य सेवाAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08
बहुत 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: '26.03
0.667
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.52
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 15% 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
केवल एक्सपोज़र वाले कार्य| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Transcribe medical reports.29-2071 | 0.009821.0 | 0.016512.7 |
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 | 0.008919.1 | 0.015311.8 |
Review records for completeness, accuracy, and compliance with regulations.29-2071 | 0.006614.1 | 0.036228.0 |
Identify, compile, abstract, and code patient data, using standard classification systems.29-2071 | 0.006012.8 | 0.030323.4 |
Retrieve patient medical records for physicians, technicians, or other medical personnel.29-2071 | 0.00439.2 | 0.013710.6 |
Process and prepare business or government forms.29-2071 | 0.00439.2 | 0.00836.4 |
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 | 0.00347.3 | 0.00262.0 |
Train medical records staff.29-2071 | 0.00183.9 | —0 |
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 | 0.00163.4 | 0.00262.0 |
Enter data, such as demographic characteristics, history and extent of disease, diagnostic procedures, or treatment into computer. | —0 | 0.00403.1 |
| Not observed on any surface — 10 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 | —0 |
Process patient admission or discharge documents. | —0 | —0 |
Release information to persons or agencies according to regulations. | —0 | —0 |
Manage the department or supervise clerical workers, directing or controlling activities of personnel in the medical records department. | —0 | —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. | —0 | —0 |
Assign the patient to diagnosis-related groups (DRGs), using appropriate computer software. | —0 | —0 |
Post medical insurance billings. | —0 | —0 |
Consult classification manuals to locate information about disease processes. | —0 | —0 |
Compile medical care and census data for statistical reports on diseases treated, surgery performed, or use of hospital beds. | —0 | —0 |
Develop in-service educational materials. | —0 | —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 |
|---|---|
Assign the patient to diagnosis-related groups (DRGs), using appropriate computer software.O*NET Task ID 22877 | 1.0 |
Enter data, such as demographic characteristics, history and extent of disease, diagnostic procedures, or treatment into computer.O*NET Task ID 22880 | 1.0 |
Process and prepare business or government forms.O*NET Task ID 22884 | 1.0 |
Transcribe medical reports.O*NET Task ID 22893 | 1.0 |
Compile and maintain patients' medical records to document condition and treatment and to provide data for research or cost control and care improvement efforts.O*NET Task ID 22878 | 0.5 |
Consult classification manuals to locate information about disease processes.O*NET Task ID 22879 | 0.5 |
Identify, compile, abstract, and code patient data, using standard classification systems.O*NET Task ID 22881 | 0.5 |
Maintain or operate a variety of health record indexes or storage and retrieval systems to collect, classify, store, or analyze information.O*NET Task ID 22882 | 0.5 |
Post medical insurance billings.O*NET Task ID 22883 | 0.5 |
Process patient admission or discharge documents.O*NET Task ID 22885 | 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
Occupation information
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
अप्रैल 2026: SF बे टियर 1 में 2026 तक ATE 0.36 — स्वास्थ्य सहायता श्रेणी में सबसे पहला क्रॉसओवर। 2030 तक टियर 1 स्वास्थ्य सहायता नौकरियों का 57.9% मध्यम जोखिम सीमा पार।
[स्रोत: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]मार्च 2026: चिकित्सा रिकॉर्ड विशेषज्ञ ब्लॉग प्रकाशित। ऑटोमेशन जोखिम 62%।
[स्रोत: AI Changing Work Blog]