임상병리사
의료미국 · BLS 고용전망 2025–35: 해당 SOC 코드는 공표 항목에 없습니다.
AI 노출도
- 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025
0.31
0.09여기 실린 값의 범위0.70직업군 단위 값
척도 · 모수 · 출처
생성형 AI 노출 지수, 발행된 그대로 0–1
ISCO-08 직업군 단위 — 같은 코드를 쓰는 직업은 모두 같은 값
본 사이트 산출이며 ILO가 발행한 수치가 아닙니다. 본 사이트가 ILO 데이터셋에 연결한 직업 1,012개 가운데 이 값 이상인 직업이 65%입니다.
- 데이터 출처: OpenAI발행 시점: 2023
0.232
0.000여기 실린 값의 범위0.844척도 · 모수 · 출처
작업별 노출도
숨긴 작업 62개 보기| 작업 | Claude.ai원천값 / 비중 % |
|---|---|
결과의 정확성을 확인하기 위해 실험실 검사 결과를 분석한다.Analyze laboratory findings to check the accuracy of the results. 29-2011 | 0.025425.7 |
검체 분석이나 의료 실험실 실험에 쓰이는 절차·기법·시험을 개발·표준화하고 평가하거나 수정한다.Develop, standardize, evaluate, or modify procedures, techniques, or tests used in the analysis of specimens or in medical laboratory experiments. 29-2011 | 0.016316.5 |
세포 시료를 조사해 세포 구성 요소와 패턴의 색·모양·크기 이상을 찾아낸다.Examine cell samples to detect abnormalities in the color, shape, or size of cellular components and patterns. 29-2011 | 0.015515.7 |
질병의 진단·예방·치료에 쓸 조직 구조나 세포 구성 요소를 파악한다.Identify tissue structures or cell components to be used in the diagnosis, prevention, or treatment of diseases. 29-2011 | 0.00878.8 |
현미경을 사용해 검체를 조사해 검체 품질을 평가한다.Examine specimens using microscopes to evaluate specimen quality. 29-2011 | 0.00787.9 |
테스트 결과나 기술 정보를 환자·의사·가족·연구자에게 전달한다.Communicate test results or technical information to patients, physicians, family members, or researchers. 29-2011 | 0.00686.9 |
테스트 결과에 관한 기술 정보를 의사·가족·연구자에게 제공한다.Provide technical information about test results to physicians, family members, or researchers. 29-2011 | 0.00434.3 |
교육·연구·진단 목적으로 조직 표본을 준비하거나 이미 준비된 표본을 사용한다.Prepare or use prepared tissue specimens for teaching, research or diagnostic purposes. 29-2011 | 0.00434.3 |
검체를 조사해 비정상적인 호르몬 상태를 찾아낸다.Examine specimens to detect abnormal hormone conditions. 29-2011 | 0.00272.8 |
검체 채취·준비나 실험실 안전 기준을 지켜 효과적인 실험실 운영을 유지한다.Maintain effective laboratory operations by adhering to standards of specimen collection, preparation, or laboratory safety. 29-2011 | 0.00252.5 |
이 탭의 값은 관측이 아니라 예측 라벨입니다. Eloundou et al.(2023)은 인간 평가자와 GPT-4 두 평가 기준을 공개했고, 이 표의 β는 그중 GPT-4 평가 기준 하나로만 유도한 값입니다 — 평가 기준이 다르면 같은 태스크라도 값이 달라질 수 있습니다. 다른 탭의 관측 비중(%)과는 단위도 의미도 다르니 같은 축에 놓고 비교하지 마세요.
| 작업 | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
의료 검사나 임상 결과 분석에서 얻은 데이터를 보관용으로 컴퓨터에 입력한다.Enter data from analysis of medical tests or clinical results into computer for storage. O*NET 태스크 ID 1889 | 1.0 |
결과의 정확성을 확인하기 위해 실험실 검사 결과를 분석한다.Analyze laboratory findings to check the accuracy of the results. O*NET 태스크 ID 1886 | 0.5 |
테스트 결과에 관한 기술 정보를 의사·가족·연구자에게 제공한다.Provide technical information about test results to physicians, family members, or researchers. O*NET 태스크 ID 1893 | 0.5 |
검체 분석이나 의료 실험실 실험에 쓰이는 절차·기법·시험을 개발·표준화하고 평가하거나 수정한다.Develop, standardize, evaluate, or modify procedures, techniques, or tests used in the analysis of specimens or in medical laboratory experiments. O*NET 태스크 ID 1895 | 0.5 |
Conduct medical research under direction of microbiologist or biochemist.O*NET 태스크 ID 1900 | 0.5 |
실험 결과의 정확성을 확보하도록 품질보증 프로그램이나 활동을 수립하거나 감시한다.Establish or monitor quality assurance programs or activities to ensure the accuracy of laboratory results. O*NET 태스크 ID 15232 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = LLM에 직접 접근하는 것만으로 소요시간이 50% 이상 줄어드는 태스크, E2 = LLM 위에 별도 소프트웨어를 얹으면 50% 이상 줄어드는 태스크. 값은 0 / 0.5 / 1.0 세 단계뿐입니다.
데이터 출처·라이선스 — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조