摘 要:智能化是目前醫院診療的一個主要發展方向之一,醫院的人事檔案管理,也要向著智能化的方向不斷發展。基于此,本文首先介紹了醫院人事檔案智能化管理的意義。其次,分析“大數據”技術的核心技術要點。再次,分析目前醫院人事檔案管理中存在的問題。最后,針對這些問題,提出利用“大數據”技術,對醫院人事檔案管理進行優化的辦法,以提升醫院人事檔案管理的智能化程度。
關鍵詞:“大數據”;醫院人事檔案;智能化;數據挖掘
人事檔案管理的智能化發展潮流,起源于英美等管理先進國家,這些國家在人事文件的智能化、人事記錄的智能化、人事管理設計方案的智能化方面,已經有了卓越的成績。在我國,人事檔案管理主要是指對個人的履歷材料、自傳材料、鑒定考核考察材料、學歷評聘材料、政審材料、加入黨團材料、獎勵材料、處分材料、任免工資待遇等材料的記錄。我國目前的人事檔案管理智能化建設,仍然處于起步階段,很多醫院受到設備、人才、技術、思想觀念的限制,管理還停留在比較落后的階段。
一、醫院人事檔案智能化管理的意義
對健康的關注,已經逐漸成為了社會的關注熱點之一,民眾對醫院的要求不斷增高,醫院提供的健康服務日益多元化,醫院的診療手段與診療設施,正在不斷朝專業化、標準化、規范化、智能化的方向發展,這也對醫院的人事檔案管理,提出了新的具體要求。從醫院的發展來看,應用“大數據”技術,提高醫院人事檔案管理的智能化程度,有以下幾方面作用:
(1)提高醫院人事檔案管理的效率。電子化辦公設備與智能化數據分析軟件的應用,能夠減少工作中的信息冗余,提高檔案人員進行檔案管理的效率。(2)優化醫院的人員分配。“大數據”技術能夠有效挖掘檔案信息背后的深層數據,挖掘醫務人員的潛能,提高人事任免和人事調動的針對性。(3)提高醫院人事檔案管理的規范性,轉變“檔隨人走”的工作方法,提高醫院檔案管理的標準化程度。
二、“大數據”技術的核心點
大數據技術有5個核心部分,數據采集、數據存儲、數據清洗、數據挖掘、數據可視化。第一,“大數據”技術的數據采集,主要基于傳感器技術和計算機技術,利用測量軟硬件產品來實現靈活的、自定義的測量系統。第二,“大數據”的數據存儲,是指存儲數據流在加工過程中產生的臨時文件,或加工過程中需要查找的信息。第三。“大數據”的數據清洗,是指發現并糾正數據文件中可識別的錯誤的最后一道程序,目的在于減少信息的缺失,減少無效信息的數量。第四。“大數據”的數據挖掘,是指透過數理模式來分析檔案內儲存的大量資料,以找出不同的人員或部門劃分,分析出工作人員喜好和行為的方法。第五,“大數據”技術的數據可視化,是指以某種概要形式抽提出來的信息,包括相應信息單位的各種屬性和變量。
三、目前醫院人事檔案管理中存在的問題
當前醫院人事檔案管理中存在的問題主要有:人事檔案管理的內容比較模糊,很多人事檔案管理人員在工作過程中,沒有及時對模糊的歷史信息進行整理,甚至新紀錄的檔案信息,仍存在時間段界定不清、合作人員記錄不清、主要成就表述不清等現象。一些醫院的人事檔案管理,將工作人員的工作失誤數據大量折疊,導致數據的挖掘受到諸多的限制。很多醫院沒有按照數字化的辦法,對醫院部門的職能進行數據統計,導致人事檔案管理的數據缺失。
四、基于“大數據”技術,優化醫院人事檔案管理的辦法
1.醫院人事檔案管理的數據采集。“大數據”技術的數據采集(Data acquisition),應用在醫院的人事檔案管理工作中,主要指利用現代化的電子信息設備,例如麥克風、人臉識別裝置、指紋采集裝置、攝像頭、虹膜識別裝置,采集醫院工作人員的身份信息與工作信息,對工作人員的工作狀態、工作業績、工作流程、崗位職責等信息進行匯總,以提升醫院人事檔案管理的真實性,確保檔案數據與人員一一對應,減少檔案管理中的人工操作空間,提高醫院檔案管理的智能化程度與自動化程度。實現智能化的數據采集,醫院需要:
第一,加強醫院的基礎電子計算機設施建設,提高檔案管理人員對信息化管理與智能化管理的重視程度。第二,處理好檔案數據采集中的“噪聲問題”,優化數據采集的模擬信號,根據數據采樣定理——混頻偏差=ABS(采樣頻率的整數倍-輸入頻率),確定數據采集的采樣率。第三,拓展醫院的網絡運營速度,提高醫院檔案管理人員工作設備的內存空間,在數據采集工具中,加裝低通濾波器、抗混疊濾波器,制定科學的醫院人員檔案信息采集周期。
2.醫院人事檔案管理的數據存儲。“大數據”技術數據存儲主要可以應用的方式有:(1)DAS(Direct Attached Storage)數據存儲方式,即在原有的紙質版人事檔案上,直接加附存儲質量,按照電子計算機的PC存儲構架,將外部設備掛靠在人事部門的內部總線上。(2)NAS(Network Attached Storage)數據存儲方式,建立醫院人事檔案管理部門的內部局域網,將人事檔案利用網絡附加存儲方式,存進單獨的檔案管理服務器當中。(3)SAN(Storage Area Network)存儲方式,采用云端存儲辦法,將醫院的人事檔案數據,存儲在醫療部門的云端數據庫當中,利用光纖通道技術,集成ANSI網絡和通道I/O接口,按照HIPPI、IPI、SCSI、IP、ATM等多種高級協議,實現人事檔案數據在云端數據庫物理連接上的同時傳送。(4)通過數據存儲加密技術與安全密鑰配置技術,解決云端外包網絡的安全問題,保障醫院人事檔案信息管理的安全性。
上述幾種人事檔案數據存儲方式,都能解決目前醫院人事檔案存儲中,“數據多、查找難”的問題。應用“大數據”技術,能夠建立檔案記錄的邏輯,理順檔案時間順序與人員順序,對檔案的存儲地址進行科學管理,提高檔案數據的存取速度,降低由于數據存儲不當,造成的數據丟失,減少醫院人事檔案管理中的工作失誤。
3.醫院人事檔案管理的數據清洗。“大數據”技術數據清洗(Data cleaning)是指利用電子計算機,對醫院人事檔案中的殘缺數據進行篩選,將異常信息標注出來,利用智能檢索的方式,在已有的檔案中查詢相關的數據信息,為工作人員進行信息補充,提供數據支撐。數據清洗還能自動對醫院人事檔案中的錯誤信息進行篩選,自動比對不同檔案中重疊的時間線、獎勵項目、任務線和調動信息,將錯誤數據篩選出來,以便工作人員根據實際情況進行修改。除此之外,數據清洗技術還可以對醫院人事檔案中的重復數據進行篩選,剔除檔案數據中的冗余,減少檔案的整體數據量,提高工作人員的管理效率。
發展人事檔案管理的清洗技術,醫院要加強對檔案管理人員的意識與技能培訓。一方面,要引導檔案管理人員樹立正確的數據處理理念,正確看待數據清洗技術識別出的錯誤信息,堅持公正、公開、公平的態度進行數據處理。另一方面,醫院要加強對管理人員的技能培訓,主要是Excel技術、SQL語句編寫技術、數據庫技術等,提高管理人員對數據格式、數據運行指令、數據智能化檢索技術的掌握程度,將數據的補全與篩查,固定到醫院人事檔案管理人員的日常工作當中。
4.醫院人事檔案管理的數據挖掘。“大數據”技術的數據挖掘(Data mining),在醫院內的人事檔案管理中,主要有以下應用:
第一,人事檔案數據信息分類,按照編號、人員、部門、時間、獎勵、錯誤、任務等類別,將檔案信息分為不同的集合。第二,數據估計。數據分類描述的是離散型變量的輸出,即人事檔案中的統一性數據,而估值處理的是連續值的輸出,即人事檔案中的差異性數據。分類是確定數目的,估值的量是不確定的,通過數據估計,檔案管理人員可以對人事檔案的全貌,有一個整體的了解。第三,數據預測。電子計算機根據相關性分組或關聯規則,自動對醫院工作人員的經歷進行分析,對工作人員可能出現的行為選擇進行預判。第四,數據聚類。電子計算機根據上述的數據分組結果,將相似的檔案數據記錄在一個聚集里,這里的聚集有別于檔案數據分類,是不需要定義、不需要訓練集的自動分類。第五,數據挖掘分類。醫院人事檔案管理采用的數據挖掘分類,主要分為直接數據挖掘和間接數據挖掘兩種,計算機通過數據建模、剩余數據變量描述,對醫院工作人員的技能、行為偏好、隱藏信息、工作態度進行挖掘分析。
5.醫院人事檔案管理的數據可視化。“大數據”技術的數據可視化(Data visualization)主要指醫院檔案數據管理邏輯的科學可視、檔案的具體信息可視、檔案數據管理流程可視。
首先,醫院的人事檔案管理人員,可以利用JReport,Excel,水晶報表等工具,將上述醫院人事檔案的數據采集、數據存儲結果,展示為表格形式,為下一步的數據清洗、數據挖掘工作打好基礎。還可以利用FineReport,ActiveReports報表等工具,將數據庫中每一個數據項,作為單個圖元元素表示。其次,醫院的人事檔案管理人員,可以利用BI分析工具,如Style Intelligence、BO,BIEE,建立人事檔案管理統計圖和主題圖,直觀展示檔案信息處理成果。最后,管理人員還可以利用Yonghong Z-Suite、象形科技ETHINK等軟件,完成人事檔案管理的智能化體系架構。
綜上所述,醫院人事檔案的智能化管理系統建設,要從數據采集、數據存儲、數據清洗、數據挖掘、數據可視化這幾個層面綜合入手。從本文的分析可知,研究基于“大數據”的醫院人事檔案智能化管理新舉措,有助于醫院管理人員,從問題的角度出發,看到目前醫院智能化建設的不足,有針對性的進行發展方案的調整。因而,我們要加強對“大數據”技術的理論學習,并在實踐中,探索優化醫院人事檔案管理的對策。
參考文獻:
[1]鄭力嘉.數字化檔案管理系統在醫院檔案管理中的應用研究[J].現代信息科技,2019,3(04):192-193+196.
作者簡介:劉騰(1985-),男,漢族,山東濟寧人,大學本科,館員,濟寧醫學院附屬醫院,檔案管理。