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Saúde

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: '26.08

    Muito 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: '26.03

    0.667

    0.000Intervalo dos valores aqui apresentados0.745
    Escala, base e fonte

    Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado

    Mapeado sobre tarefas O*NET

    Conjunto de dados de origem

  • Fonte dos dados: ILOPublicado: '25

    0.52

    0.09Intervalo dos valores aqui apresentados0.70

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

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

    Grupo de base CITP-08 — todas as ocupações com o mesmo código recebem este valor

    Calculado por este site, não publicado pela OIT: das 1.012 ocupações que este site liga ao conjunto de dados da OIT, 15% atingem ou superam este valor.

    Conjunto de dados de origem

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.

Task-level exposure

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.

TaskβE1 + 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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

Alterações recentes que afetam esta ocupação

abr. de 2026: ATE 0.36 by 2026 in SF Bay Tier 1 — the earliest crossover within healthcare support category. By 2030, 57.9% of healthcare support occupations in Tier 1 cross moderate-risk threshold.

[Fonte: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]

mar. de 2026: Published blog post: highest-risk healthcare support role. Automation risk 62%, medical coding 70% automated.

[Fonte: AI Changing Work Blog]