Radiologistas

Saúde

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: '26.08

    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: '26.03

    0.199

    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

    0.27

    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, 74% 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

Ver 201 tarefas ocultas
TaskClaude.aiRaw / share %
Prepare comprehensive interpretive reports of findings.

29-1069

0.075321.8
Develop individualized treatment plans for patients, considering patient preferences, clinical data, or the risks and benefits of therapies.

29-1069

0.02637.6
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

0.02557.4
Interpret imaging data and confer with other medical specialists to formulate diagnoses.

29-1069

0.02256.5
Communicate examination results or diagnostic information to referring physicians, patients, or families.

29-1069

0.02116.1
Document the performance, interpretation, or outcomes of all procedures performed.

29-1069

0.02076.0
Diagnose diseases or study medical conditions using techniques such as gross pathology, histology, cytology, cytopathology, clinical chemistry, immunology, flow cytometry, and molecular biology.

29-1069

0.01855.3
Interpret diagnostic test results to make appropriate differential diagnoses.

29-1069

0.01714.9
Examine microscopic samples to identify diseases or other abnormalities.

29-1069

0.01394.0
Educate patients about diagnoses, prognoses, or treatments.

29-1069

0.01203.5

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

Alterações recentes que afetam esta ocupação

mar. de 2026: Brookings: radiology identified as theoretically well-suited for AI despite capability advances, actual adoption limited.

[Fonte: Brookings Institution]