公立医院作为医疗服务体系的重要主体，其人力资源管理水平直接影响医疗服务质量及运营效率。目前，公立医院人力资源管理面临诸多挑战，如人才需求预测不准、人岗匹配效率低下、人才流失风险高、配置效率与发展需求不相适应等问题。随着大数据与人工智能等新技术的发展，将为解决这些问题提供新的方法及思路。

大数据助力公立医院人力资源精细化配置的必要性

随着医疗卫生体制改革持续不断地深入推进，公立医院需在人力资源精细化配置方面提出更高要求，传统那种粗放式的人力资源管理模式将难以适应高质量发展的实际需求。大数据技术能够借助多维度的数据采集及深度分析，实现人员与岗位的精准匹配及科学调配。公立医院在数字化转型实践中需构建全方位人才资源智能分析体系，深入挖掘员工工作特征与潜能，建立包含职业发展全景的人才信息生态库，实现人员指标的精准画像与动态追踪。通过机器学习算法对员工在不同岗位的工作表现进行量化分析，医院将实现对人才能力的科学评估及人岗精准匹配，从而显著提升人力资源配置效率。基于大数据的精细化配置模式将推动公立医院人力资源管理从经验决策向数据驱动转变，为医院高质量发展提供强有力的人才支撑与科学决策依据。

公立医院人力资源精细化配置面临的挑战

随着医疗改革深入推进，公立医院人力资源管理将面临更加复杂的组织变革。医院传统管理模式存在系统性局限，主要体现在数据治理不足、信息壁垒严重及人才评估机制落后等关键问题。这些挑战主要体现在数据分析能力薄弱和人才调配决策滞后两个方面，将成为制约医院人力资源精细化配置实现的主要障碍。

数据分析能力薄弱

公立医院在人力资源数据分析应用方面普遍存在比较明显的短板问题。以公立医院人力资源管理数字化建设实践为例，医院为达成人力资源精细化配置将构建五大核心维度。分别是员工行为智能评估模型，通过机器学习深入分析个人职业行为模式及潜在特征；绩效动态预测系统，利用先进算法精准评估员工工作表现及发展潜能；核心人才智能识别机制，基于多维度胜任力模型，系统性挖掘高潜人才；关键岗位战略匹配路径，从组织价值创造角度精准定位人才配置；职业发展全景追踪模块，建立员工职业生涯完整档案，实现人才资源的动态管理与精准预测。

由于医院早期系统在数据积累方面存在严重不足，职业轨迹记录与关键绩效信息将处于高度碎片化及不完整状态。医疗、教学及科研等核心业务数据与人力资源数据难以实现有效关联，导致精细化配置维度无法真正落地。这种数据分析能力的不足将严重制约精细化配置的全面实施，尤其在员工工作时间智能分析及职业行为预警机制方面表现得尤为突出。由于缺乏实时动态监测手段，导致人才流失风险评估处于高度不确定状态，人员岗位配置效率将持续处于低效运转模式。医院迫切需要构建现代化数据管理平台，全面提升数据采集与深度分析能力，为人力资源精细化配置提供坚实的数据支撑基础。

人才调配决策滞后

在当下医疗行业发展形势下，公立医院以往采用的人才调配模式已经明显无法满足其高质量发展的实际需求。公立医院在开展人才配置相关实践工作的过程中发现，因为缺少科学合理的配置模型，所以将无法实现对核心人才的有效识别以及关键岗位之间的精准匹配。人才吸引力要素分析机制存在不完善的情况，对于人才引进策略仅仅局限于地域及毕业院校等单一维度，需要建立起包含人才密集程度、职业活跃度及市场价值等多元化的全景分析框架。

在人才评估工作当中，由于胜任力模型处于缺失状态，很难对人才与岗位之间的匹配程度进行量化评估。医院针对员工的工作强度与工作时间分布等数据缺少动态监测的手段，从而无法及时地调整人力资源配置。这种呈现出滞后状态的调配决策模式，制约了医院人才梯队建设以及学科的进一步发展。这一问题在临床重点学科建设中表现得尤为突出，由于缺乏科学的人才需求预测模型及岗位胜任力评估体系，导致人才储备不足，人岗错配，影响医疗质量及学科发展。医院需要建立起基于大数据的人才评估及配置决策机制，实现人才资源的动态优化配置。

基于大数据的人力资源精细化配置优化措施

针对公立医院人力资源精细化配置面临的复杂挑战，将通过医疗机构数字化转型的前瞻性经验，借助大数据技术构建全新的战略性人才配置体系。通过搭建数据平台、规范数据标准及开发分析模型等措施，提升数据分析能力，同时建立人才评估体系与优化配置决策机制，实现人力资源的精准配置，推动医院管理从粗放型向精细化转变。

提升数据分析能力

公立医院想要实现人力资源的精细化配置，数据分析能力是必不可少的基础。公立医院在精细化配置实践过程中发现，科学的供需预测属于关键的第一步。医院通过搭建人力资源数据平台，重点构建岗位供需预测模型，依据历史业务数据对各科室人才需求开展量化分析，开发人才流动监测模型，借助对工作时间分布与绩效表现等维度的数据挖掘，预测人才流失风险，建立人岗匹配评估模型，运用SVM与BP网络等算法，从专业能力、工作量及业务贡献等维度进行匹配度分析。

医院完成职工数据标准化管理，建立信息采集及人员指标项的人才体系，为精细化配置提供全面数据支撑。这些涵盖多方面的指标经深度挖掘分析，有助于医院实现人才需求精准预测与人岗科学匹配。大数据分析模式有助于提升配置的科学性与精准度。特别是在数据标准化方面，医院建立统一的数据采集规范，完善数据质量控制机制，确保数据的准确性及完整性。同时开发数据可视化平台，通过直观的数据展示及分析报告，帮助管理者及时掌握人才配置状况，实现科学决策。

优化人才调配机制

科学的人才调配机制属于精细化配置的核心要点。公立医院需着重完善三个配置机制，分别是建立岗位编制测算机制，此机制基于医疗业务量、床位使用率及人均工作量等指标来实现科室人力需求的精准预测。构建人才流动预警机制，该机制设置包含工作强度、职业发展及团队关系等关键指标对人才流失风险进行等级预警。优化人岗匹配机制，从核心胜任力、战略贡献度及科研产出等维度建立评估标准实现人才精准调配。在具体实施过程当中，医院还需建立动态评估及反馈机制，定期对配置效果进行评估及优化。通过建立人才市场监测模型，实时掌握行业人才供需态势及薪酬水平，为引才留才决策提供依据，有助于实现对人才市场供需态势的科学分析，建立数据驱动的人才评估及配置决策机制，为医院高质量发展提供人才保障。为进一步提升配置机制的科学性，医院建立基于临床路径的人力需求分析模型，结合不同科室的病人数量、手术量及诊疗规范等因素，更精准地测算人力需求。同时完善岗位胜任力评价指标体系，将医疗质量、患者满意度及团队协作等维度纳入评估范围，使人岗匹配更加全面及科学。

结束语

未来公立医院应以数据驱动为导向，加强数据采集、分析及应用能力建设，完善人才评估体系，优化配置决策机制。通过内部数据深度挖掘及外部数据分析利用，建立起涵盖人才引进、使用、培养、评价全过程的精细化配置体系，为医院高质量发展提供人才支撑。

(王绘春 山东省眼病防治研究院)