रेडियोलॉजिस्ट
स्वास्थ्य सेवाAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08
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: '26.03
0.199
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.27
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 74% 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
193 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Prepare comprehensive interpretive reports of findings.29-1069 | 0.065215.4 |
Educate patients about diagnoses, prognoses, or treatments.29-1069 | 0.044110.4 |
Analyze and interpret results from tests such as microbial or parasite tests, urine analyses, hormonal assays, fine needle aspirations (FNAs), and polymerase chain reactions (PCRs).29-1069 | 0.03879.1 |
Interpret diagnostic test results to make appropriate differential diagnoses.29-1069 | 0.03658.6 |
Educate patients about maintenance and promotion of healthy vision.29-1069 | 0.02766.5 |
Communicate examination results or diagnostic information to referring physicians, patients, or families.29-1069 | 0.02355.5 |
Examine microscopic samples to identify diseases or other abnormalities.29-1069 | 0.02054.8 |
Develop individualized treatment plans for patients, considering patient preferences, clinical data, or the risks and benefits of therapies.29-1069 | 0.01954.6 |
Interpret imaging data and confer with other medical specialists to formulate diagnoses.29-1069 | 0.01052.5 |
Document examination results, treatment plans, and patients' outcomes.29-1069 | 0.00962.2 |
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 |
|---|---|
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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Occupation information
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
मार्च 2026: ब्रुकिंग्स: रेडियोलॉजी को सैद्धांतिक रूप से AI के लिए उपयुक्त पहचाना गया, क्षमता प्रगति के बावजूद वास्तविक अपनाना सीमित।
[स्रोत: Brookings Institution]