물리치료사

의료

AI 노출도

  • 데이터 출처: BLS발행 시점: 2026-08

    높음· 상대

    낮음4단계 상대 범주매우 높음

    직업군 단위 값

    척도 · 모수 · 출처

    4단계 상대 범주 (낮음 / 보통 / 높음 / 매우 높음)

    BLS 고용전망 표의 세부직업 831개 기준. 값은 NEM(전국고용매트릭스) 코드 단위로 부여되므로, 같은 NEM 코드를 쓰는 직업은 같은 밴드를 받습니다

    원천 데이터셋 (XLSX 파일 내려받기)

  • 데이터 출처: Anthropic발행 시점: 2026-03

    0.017

    0.000여기 실린 값의 범위0.745
    척도 · 모수 · 출처

    관측 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    O*NET 과업 매핑 기준

    원천 데이터셋

  • 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025

    0.28

    0.09여기 실린 값의 범위0.70

    직업군 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 73%입니다.

    원천 데이터셋

이 원천이 어떤 종류의 값인가

BLS 범주는 절대 수준이 아니라 상대 순위이며, 1차 측정도 아닙니다. 여러 선행 연구가 매긴 직업별 백분위 순위를 4단계로 묶은 값입니다. 고용·임금 예측도, 도입 확률도 아니며 자동화와 증강을 구분하지 않습니다.

작업별 노출도

숨긴 작업 17개 보기

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.

작업βE1 + 0.5 × E2
예후·치료·반응·경과를 환자 차트에 기록하거나 정보를 컴퓨터에 입력한다.

Record prognosis, treatment, response, and progress in patient's chart or enter information into computer.

O*NET 태스크 ID 370

1.0
목표·예상 진행 경과·재평가 계획을 파악하고 기록한다.

Identify and document goals, anticipated progress, and plans for reevaluation.

O*NET 태스크 ID 374

1.0
초기 검사를 수행하고 기록하며, 중재에 앞서 문제를 파악하고 진단을 결정하기 위해 데이터를 평가한다.

Perform and document an initial exam, evaluating data to identify problems and determine a diagnosis prior to intervention.

O*NET 태스크 ID 364

0.5
진단과 필요한 물리치료를 결정하는 데 도움이 되도록 의사의 의뢰서와 환자 의무기록을 검토한다.

Review physician's referral and patient's medical records to help determine diagnosis and physical therapy treatment required.

O*NET 태스크 ID 369

0.5
물리 치료나 물리 치료사·부상 예방·인체공학·건강 증진 방법에 관한 교육 정보를 제공한다.

Provide educational information about physical therapy or physical therapists, injury prevention, ergonomics, or ways to promote health.

O*NET 태스크 ID 381

0.5
의뢰인을 지역사회 자원이나 서비스에 의뢰한다.

Refer clients to community resources or services.

O*NET 태스크 ID 382

0.5
연구를 수행하거나 지원하고, 연구 결과를 실무에 적용한다.

Conduct or support research and apply research findings to practice.

O*NET 태스크 ID 383

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®, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조

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