Profesionalni profil

Pomoćnik/pomoćnica u kliničkom ispitivanju

Ključne činjenice

Pomoćnici/pomoćnice u kliničkim ispitivanjima podupiru klinička istraživanja lijekova. Surađivati s istraživačima i liječnicima u bolnicama. Upravljati ključnim dokumentima kao što su obrasci izvješća, protokoli studija i obrasci informiranog pristanka. Arhivirati relevantne zapise povezane s nuspojavama lijekova.

Tržište rada
Više kandidata nego radnih mjesta u zemlji Austrija i još 6 zemalja
ELA/EURES 2025
Industrija
Zdravstvo i ljudske usluge
Obrazovanje
Kratki tercijarni ciklus
46%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Kratki tercijarni ciklus 44% AI izloženost · 2026
Tržište rada

Gdje se traži ovo zanimanje

Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Brojke obuhvaćaju Tehničari/tehničarke i pomoćnici/pomoćnice u zdravstvu — 49 zanimanja, uključujući ovo.

5 od 12 s manjkom202516 od 25 raste3.2Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Francuska, Grčka, Nizozemska, Njemačka i još 1.

Najdulji manjak: Francuska, 3 godine.

Odaberite područje na karti kako biste vidjeli njegove podatke.

O ovom izvoru›

Izvor: ELA/EURES, manjak i višak radne snage. Podaci se objavljuju na razini skupine zanimanja i obuhvaćaju Europu. Izdanja se razlikuju po ustroju priloga i po obuhvaćenim zemljama, pa razlika među godinama ne znači uvijek da se tržište rada promijenilo. Zemlje u sivoj nisu prijavljene, što nije isto što i uravnoteženost.

Što ove riječi znače

Četiri stvari koje ovaj odjeljak prikazuje

Prijavljena potražnja
Prijavljena potražnja pokazuje navode li poslodavci da im trebaju ljudi za ovo zanimanje — riječ je o procjeni koju objavljuje nacionalno tijelo ili tijelo EU-a, a ne o brojčanom podatku.
U kojem smjeru ide
U kojem smjeru ide pokazuje u kojem se smjeru očekuje da će se zaposlenost u ovom zanimanju kretati tijekom sljedećih godina, na temelju službene projekcije.
Slobodna mjesta
Slobodna mjesta pokazuju koliko se otprilike otvara radnih mjesta — zbog rasta i zbog ljudi koji napuštaju to zanimanje.
Uobičajena plaća
Uobičajena plaća pokazuje koliko ljudi u ovom zanimanju obično zarađuju ondje gdje izvor objavljuje taj podatak. Ako je podatak prazan, to ne znači da se posao ne plaća; znači da ga nitko ne objavljuje za to mjesto.

Mjera se izostavlja kada je nitko ne objavljuje za to mjesto, umjesto da se prikaže kao nula.

Na koju stranu tržište naginje

U vašu korist
Više slobodnih mjesta nego tražitelja — poslodavci se natječu za kandidate.
Uravnoteženo
Slobodna mjesta i tražitelji približno su izjednačeni.
Konkurentno
Više tražitelja nego slobodnih mjesta — očekujte konkurenciju.
Proturječni podaci
Izvori se ne slažu ili u istoj skupini zanimanja negdje nedostaje ljudi, a drugdje ih je višak.

Svaki izvor rezultat svrstava u jednu od ove četiri kategorije: U vašu korist, Uravnoteženo, Konkurentno ili Proturječni podaci, pa trebate naučiti samo jedan skup naziva. Razlikuju se dokazi koji stoje iza toga, a oni su navedeni ispod svake kategorije — izmjereni omjer slobodnih mjesta i tražitelja posla ili procjena koju objavljuje nacionalno tijelo.

Kako se ovo zanimanje uspoređuje s drugim zanimanjima u istoj zemlji

Snažna
Među najjačima u državi that country
Dobra
Jače od većine zanimanja u državi that country
Mješovita
Otprilike uobičajeno za državu that country
Slaba
Slabije od većine zanimanja u državi that country

Ovo je poredak unutar jedne zemlje, a ne ocjena koju možete uspoređivati preko granica — registri na kojima se podaci temelje u dvjema zemljama obuhvaćaju različite ljude, pa isti broj u svakoj zemlji znači nešto drugo. Zato se zanimanje može ubrajati među najjača u zemlji, a ipak biti označeno kao Konkurentno: predvodi područje na tržištu koje je u cjelini pretrpano.

Odakle dolaze ovi podaci

Svaki podatak objavljuje nacionalni statistički ured, javna služba za zapošljavanje ili tijelo EU-a, a na svakoj je kartici naveden izvor i razdoblje na koje se podatak odnosi. U nekim se mjestima podaci prikupljaju mjesečno, a u drugima se procjenjuju jednom ili dvaput godišnje, pa dva mjesta na istoj karti mogu opisivati različite trenutke — datum je uvijek naveden.

Ništa od ovoga ne predviđa izglede pojedinca. Opisuje tržište.

Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide (Hrvatska, Slovenija, Austrija, Njemačka, Italija, Irska)
Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide
Prijavljena potražnja Uobičajena plaća U kojem smjeru ide
Hrvatska Nije prijavljeno — −24,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Slovenija Prijavljen manjak ELA/EURES 2024 * — —
Austrija Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * — +3,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Njemačka Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +23,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Nije prijavljeno — +14% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Irska Nije prijavljeno — +39,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Pružate li karijerno savjetovanje učenicima, klijentima ili zaposlenicima? Upotrijebite ove podatke o zanimanju u svojoj organizaciji.

NexFuture™

Budućnost za pomoćnik/pomoćnica u kliničkom ispitivanju

The outlook for pomoćnik/pomoćnica u kliničkom ispitivanju reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Kako se računaju ovi rezultati?

Indeks otpornosti (0–100) procjenjuje koliko je ovo zanimanje strukturalno zaštićeno od automatizacije i AI ometanja, temeljen na analizi na razini zadataka. Viši rezultati znače više zadataka koji zahtijevaju ljudsku prosudbu. AI izloženost prikazuje procijenjeni postotak radnih sati koje bi trenutačne AI mogućnosti mogle zahvatiti. Ovo su strukturalni pokazatelji izvedeni iz modela, ne predviđanja o individualnoj sigurnosti posla.

Igraj budućnost
Kako bi se pomoćnik/pomoćnica u kliničkom ispitivanju mogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?

Ova će se uloga vjerojatno postupno mijenjati, pri čemu će AI podržavati odabrane zadatke, a ne zamijeniti cijelo zanimanje.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 13 godina (oko 2039) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~45%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~50%
Ljudski rub
MOAT~45%

Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.

2026
2033
2044
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.

46% U ljudskom vlasništvu

Što još ovisi o ljudima

  • primjenjivati dobre kliničke prakse
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na klinička izvješća i klinička znanost. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
28% Asist

Gdje AI može postati kopilot

  • provoditi istraživanja povezana sa zdravstvom
44% Automatizirati

Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji

  • upravljati podacima korisnika zdravstvene zaštite
  • voditi evidenciju o liječenju
  • provoditi kliničko šifriranje
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 28%

Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja

Kognitivni softver 3%

Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa

Generativna AI 0%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Robotska i fizička automatizacija 0%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Tehnički detalji
Metodologija: NexFuture v3.0 Izvori: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Ažurirano: lis 2026.

NexFuture v3.0 procjenjuje izloženost automatizaciji izravno iz ESCO-ovih ključnih skupina vještina, ponderiranu masom vještina i kalibriranu prema stručnim sidrima. Rezultati su vjerojatnosne procjene, ne jamstva. Za potpune pojedinosti pogledajte NexFuture metodološku bijelu knjigu.

Mjeri izloženost automatizaciji. Ne mjeri plaću, potražnju ni koliko poslova postoji u vašoj blizini.

Dan u životu

Što ljudi u ovoj ulozi obično rade

Zdravstvo i ljudske usluge

Dan u životu

Tipičan dan kao pomoćnik/pomoćnica u kliničkom ispitivanju

09
09:00 · jutro
primjenjivati dobre kliničke prakse
Osigurati usklađenost i primjenu etičkih i znanstvenih standarda kvalitete koji se upotrebljavaju za provođenje i bilježenje kliničkih ispitivanja i izvještavanje o njima, koja obuhvaćaju ljudsko sudjelovanje na međunarodnoj razini.
10
10:30 · Sredina jutra
provoditi kliničko šifriranje
Usklađivati i ispravno bilježiti specifične bolesti i postupke liječenja pacijenta primjenom sustava klasifikacije kliničkih šifri.
12
12:00 · podne
voditi evidenciju o liječenju
Voditi pouzdanu evidenciju i podnositi izvješća o propisanom liječenju ili uzimanju lijekova.
14
14:00 · poslijepodne
evidentirati podatke iz biomedicinskih testova
Upotrebljavati informacijsku tehnologiju radi točnog evidentiranja i analize podataka iz biomedicinskih testova, pisanja izvješća o podatcima i razmjene rezultata s odgovarajućim osobama.
15
15:30 · Kasno popodne
provoditi istraživanja povezana sa zdravstvom
Provoditi istraživanja o temama povezanima sa zdravljem te usmeno priopćavati nalaze putem javnih prezentacija ili pisanjem izvješća i drugih publikacija.
17
17:00 · Zaključak
upravljati podacima korisnika zdravstvene zaštite
Voditi točne evidencije klijenata koje ispunjavaju i pravne te stručne standarde i etičke obveze kako bi se olakšalo upravljanje odnosima s klijentima, pri čemu se svi podaci klijenata (uključujući verbalni, pisani i elektronički) smatraju povjerljivima.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Vještine i znanja

Što vam je potrebno za ovaj posao

Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.

Bitne vještine
održavanje ili izrada medicinske dokumentacije
  • upravljati podacima korisnika zdravstvene zaštite

    Voditi točne evidencije klijenata koje ispunjavaju i pravne te stručne standarde i etičke obveze kako bi se olakšalo upravljanje odnosima s klijentima, pri čemu se svi podaci klijenata (uključujući verbalni, pisani i elektronički) smatraju povjerljivima.

  • voditi evidenciju o liječenju

    Voditi pouzdanu evidenciju i podnositi izvješća o propisanom liječenju ili uzimanju lijekova.

  • provoditi kliničko šifriranje

    Usklađivati i ispravno bilježiti specifične bolesti i postupke liječenja pacijenta primjenom sustava klasifikacije kliničkih šifri.

upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • evidentirati podatke iz biomedicinskih testova

    Upotrebljavati informacijsku tehnologiju radi točnog evidentiranja i analize podataka iz biomedicinskih testova, pisanja izvješća o podatcima i razmjene rezultata s odgovarajućim osobama.

provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • provoditi istraživanja povezana sa zdravstvom

    Provoditi istraživanja o temama povezanima sa zdravljem te usmeno priopćavati nalaze putem javnih prezentacija ili pisanjem izvješća i drugih publikacija.

pružanje medicinske, stomatološke i zdravstvene njege
  • primjenjivati dobre kliničke prakse

    Osigurati usklađenost i primjenu etičkih i znanstvenih standarda kvalitete koji se upotrebljavaju za provođenje i bilježenje kliničkih ispitivanja i izvještavanje o njima, koja obuhvaćaju ljudsko sudjelovanje na međunarodnoj razini.

Područja znanja & Softver i tehnologije
Područja znanja
  • klinička izvješća

    Metode, prakse procjenjivanja, ovlaštenja i postupci prikupljanja mišljenja potrebnih za pisanje kliničkih izvješća.

  • klinička znanost

    Istraživanje i razvoj tehnika te opreme koje medicinsko osoblje upotrebljava za sprječavanje, dijagnozu i liječenje bolesti.

  • pristup utemeljen na dokazima u općoj praksi

    Opća načela, metode i koncepti znanstvenog istraživanja i osnove statistike u medicinskoj zaštiti. Znanstvena pozadina patologije te teorije o postavljanju hipoteza i rješavanju problema.

  • profesionalna dokumentacija u zdravstvenoj skrbi

    Pisani standardi koji se za potrebe dokumentiranja aktivnosti primjenjuju u profesionalnim okruženjima u području zdravstvene skrbi.

  • kliničko šifriranje

    Povezivanje kliničkih izvješća sa standardnim šiframa bolesti i terapija primjenom klasifikacijskog sustava.

  • pohrana zdravstvenih kartona

    Područje informacija u kojem se prate regulatorne i pravne promjene u vezi s prikupljanjem i pohranom zdravstvenih kartona.

  • upravljanje zdravstvenim kartonima

    Postupci i važnost vođenja evidencije u sustavu zdravstvene skrbi, kao što su bolnice ili klinike, informacijski sustavi koji se upotrebljavaju za vođenje i obradu evidencija te načini postizanja maksimalne točnosti evidencija.

Međusektorske vještine
  • studij medicine
Softver i tehnologije
SASPythonRThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsFileMaker ProMinitabScheduling softwareGoogle MeetStataCorp StataProject management softwareBudgeting softwareClinical trial management softwarePatient tracking software5AM Glassbox Translational ResearchClearTrialDrug coding softwareDZS Software Solutions ClinPlusElectronic data capture EDC softwareePharmaSolutions eMVRInforSense InforSenseInvivo Data EPX ePRO Management SystemKIKA VeracityOpenClinicaOracle ClinicalPercipEnz Technologies OnCore-Clinical Research Management OnCore-CRMPPD eLoaderSierra Scientific Software CRISStudyManager Sponsor EditionSyMetric Sciences SyMetricTOPAZ Enterprise Software SuiteClinical data management system CDMSInferMed MACRO Electronic Data CaptureOnline data collection systemsPhase Forward InForm GTMPPD Patient ProfilesQualitative analysis software
Ključne osobine koje su vam potrebne
Suradnja Integritet Pouzdanost Samokontrola Postignuće Priznanje Briga za druge Prilagodljivost/Fleksibilnost Otpornost na stres Postignuće/Napori Neovisnost Raznolikost Vođstvo Socijalna orijentacija Analitičko razmišljanje Inovacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
Kako se kvalificirati

Pomoćnik/pomoćnica u kliničkom ispitivanju: kako steći kvalifikacije i gdje studirati

Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.

Napredovanje u karijeri

Putovi rasta i slične uloge

Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.

Za organizacije

Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.

Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine potrebne za ovu ulogu?
Preciznost, organiziranost, pažnja za detalje i izvrsne komunikacijske vještine su ključne. Također je važno biti oprezan/a u pogledu povjerljivosti i razumjeti važnost poštivanja medicinskih protokola.
Kako se osigurava zaštita osobnih podataka sudionika u kliničkim ispitivanjima?
Svi sudionici u kliničkim ispitivanjima imaju pravo na zaštitu osobnih podataka. Pomoćnici/pomoćnice u kliničkim ispitivanjima moraju strogo poštivati propise o zaštiti osobnih podataka i osigurati anonimnost sudionika u svim fazama ispitivanja.
Je li potrebno iskustvo u medicini ili farmaciji?
Iako iskustvo nije uvijek obavezno, poznavanje medicinske terminologije i razumijevanje farmaceutskih procesa može biti velika prednost. Mnogi poslodavci pružaju obuku za ovu ulogu.
Pomoćnik/Pomoćnica U Kliničkom Ispitivanju — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
161.180 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 107.810 do 267.290 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.

Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima