Preventive Medicine Physicians

Healthcare Practitioners and Technical Occupations
Código O*NET-SOC
29-1229.05

Apply knowledge of general preventive medicine and public health issues to promote health care to groups or individuals, and aid in the prevention or reduction of risk of disease, injury, disability, or death. May practice population-based medicine or diagnose and treat patients in the context of clinical health promotion and disease prevention.

Os nomes das ocupações e as descrições de tarefas são exibidos em inglês, tal como publicados. As etiquetas, incluindo os tipos de tarefa, estão traduzidas.

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: 2026-08

    Alto· relativa

    BaixoQuatro faixas relativasMuito alto

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Quatro faixas relativas (Baixo / Moderado / Alto / Muito alto)

    831 ocupações detalhadas da tabela de projeções de emprego do BLS. O valor é atribuído por código da National Employment Matrix (NEM), pelo que as ocupações que partilham um código NEM recebem a mesma banda

    Conjunto de dados de origem (transferência XLSX)

  • Fonte dos dados: AnthropicPublicado: 2026-03

    0.030

    0.000Intervalo dos valores aqui apresentados0.745

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado

    Mapeado sobre tarefas O*NET

    Publicado por ocupação SOC 2018; toda ocupação O*NET com o mesmo código SOC 2018 recebe este valor

    Conjunto de dados de origem (transferência CSV)

  • Fonte dos dados: ILOPublicado: 2025

    0.27–0.29· 2 grupos ISCO-08

    Escala, base e fonte

    Índice de exposição à IA generativa, 0–1 tal como publicado

    Publicado por grupo de base ISCO-08. Ligado a esta ocupação, total ou parcialmente, aplicando tal como publicadas as tabelas de correspondência do U.S. Bureau of Labor Statistics (ISCO-08 para SOC 2010, SOC 2010 para SOC 2018)

    Conjunto de dados de origem (transferência PDF)

Que tipo de valor esta fonte publica

A categoria de BLS é uma posição relativa, não um nível absoluto, e também não é uma medição de primeira mão: agrupa em quatro faixas as posições percentis da ocupação em vários estudos publicados. Não é uma previsão de emprego ou de salários, não é uma probabilidade de adoção e não distingue automação de aumento.

Valor ILO de cada grupo ISCO-08 ligado
  • ISCO-08 2211Generalist Medical Practitioners0.29
  • ISCO-08 2212Specialist Medical Practitioners0.27

Exposição à IA (rubrica da OpenAI)

15 tarefas avaliadas · 14 tarefas com β ≥ 0,5 (93.3%)

β = exposição direta (E1) + 0,5 × exposição com ferramentas disponíveis (E2), segundo a definição do repositório de origem.

  • Unidade de origem: tarefas do O*NET 27.2 → código de ocupação do O*NET 31.0
  • Todas as tarefas pontuadas constam da lista de tarefas do O*NET 31.0.
Fonte
OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
Versão
gh-main-0471612
Licença
MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI

Tarefas

Descrições de tarefas da O*NET® 31.0 Database, com as tarefas principais primeiro.

TarefaTipoβ (OpenAI)
Teach or train medical staff regarding preventive medicine issues.Principal0,5
Document or review comprehensive patients' histories with an emphasis on occupation or environmental risks.Principal0,5
Prepare preventive health reports, including problem descriptions, analyses, alternative solutions, and recommendations.Principal0,5
Supervise or coordinate the work of physicians, nurses, statisticians, or other professional staff members.Principal0
Deliver presentations to lay or professional audiences.Principal0,5
Evaluate the effectiveness of prescribed risk reduction measures or other interventions.Principal0,5
Identify groups at risk for specific preventable diseases or injuries.Principal0,5
Design or use surveillance tools, such as screening, lab reports, and vital records, to identify health risks.Principal0,5
Direct public health education programs dealing with topics such as preventable diseases, injuries, nutrition, food service sanitation, water supply safety, sewage and waste disposal, insect control, and immunizations.Principal0,5
Perform epidemiological investigations of acute and chronic diseases.Principal0,5
Develop or implement interventions to address behavioral causes of diseases.Principal0,5
Direct or manage prevention programs in specialty areas such as aerospace, occupational, infectious disease, and environmental medicine.Principal0,5
Design, implement, or evaluate health service delivery systems to improve the health of targeted populations.Principal0,5
Coordinate or integrate the resources of health care institutions, social service agencies, public safety workers, or other organizations to improve community health.Principal0,5
Provide information about potential health hazards and possible interventions to the media, the public, other health care professionals, or local, state, and federal health authorities.Principal0,5

Informação ocupacional

Fontes e atribuição

This page includes information from the O*NET® 31.0 Database (https://www.onetcenter.org/database.html) by the U.S. Department of Labor, Employment and Training Administration (USDOL/ETA). Used under the CC BY 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). O*NET® is a trademark of USDOL/ETA. AI Changing Work has modified all or some of this information: the O*NET-SOC code, title and task statements are reproduced in English without change; task-type labels are shown in the page's language and tasks are listed core first; any Korean occupation title shown on the Korean-language page is AI Changing Work's translation; any KSCO-8 unit groups linked to this occupation were paired with it by AI Changing Work's judgment, and the relation labels and statuses are AI Changing Work's additions. USDOL/ETA has not approved, endorsed, or tested these modifications.

Any AI exposure figures on this page are published by third parties, not by AI Changing Work, and none is part of the O*NET information. OpenAI publishes task-level scores (MIT License) for O*NET 27.2 task statements; each is shown next to the O*NET 31.0 task statement with the same task ID, whose wording can differ from the 27.2 statement that was scored. OpenAI also publishes occupation-level scores for O*NET-SOC codes in the same release, and any such score is shown on the O*NET occupation with the same code. Anthropic publishes an observed exposure index in the Anthropic Economic Index (CC-BY), and the U.S. Bureau of Labor Statistics publishes relative AI exposure categories (public domain); both are published per SOC code, and each value is shown on every O*NET occupation with that code. The International Labour Organization publishes a generative AI exposure index in ILO Working Paper 140 (CC BY 4.0) for ISCO-08 unit groups; AI Changing Work links those groups to O*NET occupations by applying the U.S. Bureau of Labor Statistics ISCO-08 to 2010 SOC and 2010 SOC to 2018 SOC crosswalks as published, without case-by-case selection, and these crosswalks match many groups only in part. Where several unit groups are linked, each group's published value is listed, and any summary shows only the lowest and highest of those values with the number of groups; no exposure figure is averaged or recalculated. Any employment figures are published by the U.S. Bureau of Labor Statistics for the SOC group containing this occupation. Each source is credited where its figures are shown.

O*NET OnLine: 29-1229.05 Preventive Medicine Physicians

KSCO 코드·명칭: 한국표준직업분류(제8차 개정) — 통계청 고시 제2024-328호 (2024-07-01 고시, 2025-01-01 시행). 저작권법 제7조 제2호의 고시 항목이다. 명칭 표기(가운뎃점·띄어쓰기)는 해설서 2차 정오 반영판의 표기를 따랐으며, 고시 항목표와는 18개 명칭에서 가운뎃점 글리프나 띄어쓰기만 다르다. 통계청은 2025년 10월 국가데이터처로 개편되었다. 이 페이지의 KSCO 연결은 통계청·국가데이터처의 공식 연계표가 아니다.

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