의료/보건

호스피스간호사

Hospice Nurse

이 지표는 어떻게 산정하나요? — 데이터·방법론

업무별 추천 AI 도구

호스피스간호사의 주요 업무 15개 · 업무를 눌러 도구 전환

이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.

  1. 1리소리우스 뇌파 기반 정신건강 AI 솔루션72점
  2. 2Wysa68점
  3. 3Google Health AI65점
  4. 4ChatGPT Enterprise60점
  5. 5Claude Fable 560점
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이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.

  1. 1Aitrics85점
  2. 2PointClickCare82점
  3. 3VUNO74점
  4. 4Google Health AI73점
  5. 5JLK Inc70점
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이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.

  1. 1PointClickCare85점
  2. 2리소리우스 뇌파 기반 정신건강 AI 솔루션82점
  3. 3Google Health AI76점
  4. 4Aitrics73점
  5. 5VUNO70점
전체 도구 보기 →

이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.

  1. 1리소리우스 뇌파 기반 정신건강 AI 솔루션73점
  2. 2ChatGPT Enterprise68점
  3. 3Wysa63점
  4. 4NotebookLM55점
  5. 5Elicit52점
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이 업무는 사람의 판단·숙련이 핵심이라 AI로 대체하기 어렵습니다. 아래는 참고용 보조 도구입니다.

  1. 1Veeva Vault CRM85점
  2. 2Medidata80점
  3. 3Microsoft Teams Copilot77점
  4. 4Slack AI76점
  5. 5flow75점
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AI가 대체할 수 있는 업무

  • ·투약 일정 관리 자동화
  • ·환자 상태 모니터링 데이터 정리
  • ·가족 상담 일정 관리

AI가 대체하기 어려운 업무

  • ·임종기 환자의 통증 관리와 신체 돌봄
  • ·환자와 가족의 정서적·심리적 지지
  • ·존엄한 죽음을 위한 전인적 케어
  • ·사별 가족 슬픔 상담

범용 AI 활용

분석 근거

AI 대체 예측, 13년간 얼마나 바뀌었나?

2013년 예측

1%

옥스포드 연구

→

2026년 재평가

5%

AI 분석 추정

→

13년 전 예측 대비 위험도 높아짐

↑ 4%p

2013년 예상보다 실제 위험이 더 높아진 상황

* 호스피스간호사의 실제 AI 사용률(Anthropic 실측)은 상단 도넛에 표시됩니다. (여기 재평가는 ‘예측’, 도넛 실측과 별개 지표)

데이터 출처와 방법론▼

"실제 AI 사용률"이란?

Anthropic이 Claude 사용 데이터를 분석해 측정한 수치입니다. 이 직업의 업무 중 AI가 실제로 처리하고 있는 비율을 뜻합니다.
· AI가 완전히 대신하는 업무는 100% 반영
· AI가 보조하는 업무는 50% 반영
· 각 업무가 차지하는 시간 비중으로 평균
→ 단순 사용 빈도가 아니라, 실제 업무 영향도를 나타냅니다.

참고: AI 사용 방식 (전체 평균)

전체 Claude 사용 중 업무 보조용 약 57%, 완전 자동화용 약 43%. 직업별 세부 비율은 아직 공개되지 않았습니다.

"AI 대체 위험도"란?

이 직업이 앞으로 AI에 의해 자동화될 가능성을 추정한 값입니다. 두 시점의 예측을 비교합니다:
· 2026년 재평가: AI가 최신 자료를 종합해 분석한 결과
· 2013년 예측: 옥스포드대 연구팀이 AI 등장 전에 내놓은 예측 (한계 있음)

2026년 재평가는 어떻게 산출?

Claude가 아래 자료들을 학습 데이터로 활용해 직업별로 일괄 분석했습니다. 실시간 검색이 아닌 학습된 지식 기반 추론입니다.

  • 옥스포드대 Frey & Osborne (2013) 논문
  • 맥킨지 "일의 미래" 보고서 시리즈
  • 세계경제포럼(WEF) 일자리 보고서 (2020~2025)
  • 미국 노동부 O*NET 직업 데이터베이스
  • 한국고용정보원 직업전망 보고서
  • Anthropic Economic Index 초기 발표 (2025)
  • 하버드 경영대학원 Chen·Srinivasan·Zakerinia (2024) Working Paper 25-039 — Task별 E0~E3 노출 분류 방법론 (대표 직업 12개 적용 시 본 사이트 점수와 방향성 일치)

AI의 추론이므로 참고용입니다. 검증된 실측 데이터는 위 "실제 AI 사용률"을 참고하세요.

데이터 출처

· Anthropic Economic Index 5차 발표 (2026-03-24)
· Frey & Osborne (2013) "고용의 미래"
· Chen·Srinivasan·Zakerinia (2024) HBS Working Paper 25-039 — Task별 E0~E3 노출 분류 방법론
· 직업 매핑: Registered Nurses (정확도: manual)