基于決策支持的醫院人力資源管理系統設計

姚湘君 閆姝穎 張郁欣

隨著醫院現代化進程的加快和醫療體制改革深入，人才逐漸成為醫院發展的關鍵資源。目前，我國醫院人力資源管理普遍存在著模式粗放、方式單一和效率低下的弊端，如何實現人力資源管理精細化、科學化和規范化，成為醫院人力資源管理亟待解決的問題[1-2]。通過引入決策支持技術，加快醫院人力資源管理從單純的職能管理向信息化管理轉變，實現醫院人力資源管理并優化配置，為醫院的戰略規劃、人才隊伍建設提供信息支持。本研究以人力資源管理現實需求為背景，構建醫院決策支持平臺，闡述決策支持平臺在現代化醫院管理中的作用。

1 人力資源管理背景

(1)隨著經濟的發展和社會進步，有限的醫療資源與不斷拓展的人民群眾健康需求之間的矛盾不斷凸顯，醫院人力資源的失衡則加劇了這一狀況，一方面缺乏科學的人員需求分析和長遠的人員結構規劃，導致部分醫院人員配置具有盲目性[2]；另一方面人力資源管理缺乏直觀的數據展示和科學分析工具，管理模式粗放、方式單一和效率低下[3-4]。

(2)決策支持系統(decision making support system， DSS)作為管理學研究的重要手段，通過數據、模型和知識，以人機交互方式進行輔助決策的計算機應用系統，是管理信息系統向更高級發展產生的先進信息管理系統[5]。DSS能為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環境，調用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質量，目前已在物資管理、輔助診斷等領域得到了廣泛應用[6-7]。DSS能快速建模并對各種方案進行評價和選擇，實現數據展示、分析、比較和判斷。本研究將DSS應用于醫院人力資源管理，為管理提供數據支持，實現優化管理流程的目的。

2 人力資源管理數據

2.1 多維數據分析

實現人力資源集中存儲，從不同維度對數據進行查詢和分析。選取科室、人員類別、專業技術等級、年齡段、學科、性別及工作類別等維度建立主題模型，采用[提取[(extract)、轉換(transform)、加載(load)，ETL]自動化工具對醫院信息系統(hospital information system，HIS)中業務數據進行整合，并存儲至數據中心，降低管理成本，提高數據利用率[2，8]。在此基礎上，采用在線分析處理(online analytical process，OLAP)技術分析不同維度下醫院工作人員分布情況，為數據展示和輔助決策提供支持。

2.2 數據展示與質量控制

(1)數據展示。以圖表、報表和數據文檔等方式按照需求提供數據展示。

(2)數據質量控制。按照設計規則核驗存儲到數據中心的數據結構及內容，確保數據質量。

2.3 決策分析及優化

通過采用人力資源輔助決策，包括醫院人力需求預測、人員能力評價、醫院人力資源等級評價及績效評價等方法研究并優化人力資源管理流程。

3 人力資源管理系統設計

采用ETL工具按照數據模型抽取目標業務數據，構建面向主題的多維數據集合，按照決策者需求調用數據集合并按照元數據規則生成過渡數據。結合決策支持系統數據應用工具，實現OLAP和目標模型，最終生成輔助決策[2，9]。人力資源管理系統結構如圖1所示。

圖1 人力資源管理系統結構框圖

3.1 構建數據分析系統

3.1.1 主題建模

主題建模中事實表包括人員信息記錄表、工作經歷記錄和獎勵記錄，度量采用人員記錄數，維度表包括日期、人員職稱、人員專業、人員崗位、人員學歷及人員科室。建模模式采用星形模型[10]。人員信息記錄星形模型如圖2所示。

圖2 人員信息記錄星形模型圖

3.1.2 ETL設計

ETL過程將數據從來源端經抽取、轉換和加載至目的端，實現抽取業務系統中數據源數據，根據指定的轉化規則轉化數據，將規范化后的數據裝載到數據倉庫中[11]。ETL流程如圖3所示。

圖3 ETL自動化工具流程框圖

(1)數據抽取。由于初期數據有限，數據抽取方式采用全量抽取；后期數據較多時，進行增量抽取。抽取策略根據具體業務制訂抽取時間、頻度及抽取流程。

(2)數據清洗。數據清洗策略為：①對空數據、缺失數據進行數據補缺操作，無法處理的作標記；②對無效數據進行數據替換；③將源數據抽取的數據格式轉換為便于進入倉庫處理的目標數據格式；④建立主外鍵約束，對非法數據進行替換或導出到錯誤文件重新處理。

(3)數據轉換。數據轉換采用多用表關聯實現，大小表關聯采用lookup函數實現，大小表相交用join語句，每個字段增加索引，保證關聯查詢效率；按照業務規則進行數據拆分、行列互換、排序和(或)修改序號、去除重復記錄及數據驗證等。

(4)數據加載。數據加載采取全表對比方式，即抽取所有數據源，在更新目標表之前先根據主鍵和字段進行數據比對，對有更新的進行更新或插入，實現數據增量加載。

3.1.3 OLAP技術處理

(1)以多維度的方式分析數據，能彈性地提供上卷、下鉆和透視分析等操作[12]。便于大規模數據分析及統計計算，可對決策提供參考和支持。配合時間點差異，對多維度及匯整型的信息進行復雜分析。

(2)系統實現采用Apache Kylin軟件實現，Apache Kylin通過空間換時間方式，在亞秒級別延遲的情況下，支持Hadoop程序上大規模數據集進行交互式查詢[13]；Kylin軟件通過預計算，把計算結果集保存在列式存儲庫中，在查詢訪問時不再需要復雜的表掃描，具有高速高并發分析能力。

3.2 數據質量控制

由于數據源有臟數據或代碼不嚴謹，均可導致數據失真[2，14]，錯誤的信息可導致決策支持系統產生錯誤決策，因此，需要對數據進行質量控制。系統通過設定完整性、一致性及唯一性規則在數據清洗、組合和導出過程進行質量檢查，確保其規范性。

3.3 DSS架構

采用數據倉庫為核心的DSS架構。決策者通過界面交互系統提出問題，DSS通過知識庫系統和數據庫系統收集與該問題有關的數據、信息和知識，據此對該問題進行識別、判定問題的性質和求解過程[4，5，15]；采用模型庫系統集成構造解題所需的規則模型，對該模型進行分析鑒定；在方法庫中識別進行模型求解所需算法并進行模型求解，對所得結果進行分析評價。最后通過交互系統進行輸出，對用戶進行反饋。DSS架構主要包括知識庫管理、數據庫管理、模型庫管理和方法庫管理(如圖4所示)。

(1)知識庫管理。對知識庫中知識的插入、刪除及修改，實現知識搜索及一致性檢查等功能。

(2)數據庫管理。建立數據倉庫并存儲業務數據庫數據，便于按照要求進行多維數據分析。存儲業務數據庫見表1。

圖4 決策支持系統架構框圖

表1 醫院人力需求預測存儲數據庫

(3)模型庫管理。模型庫為系統提供推理、比較和選擇分析工具，包括：預測模型(回歸分析、時間序列分析、多變量相關分析、分類分析及聚類分析)及馬爾科夫模型(人員流動分析等)。

(4)方法庫管理。包括通過模型產生的業務規則等內容，便于醫院人力資源管理業務應用。

4 人力資源管理系統應用

4.1 醫院人力資源多維數據分析

基于醫院人力資源數據特征的多維數據分析能對數據從多角度即多個維度進行觀察和分析，通過對多維形式組織起來的數據進行切片、切塊、聚合、鉆取及旋轉等分析操作，剖析數據，使用戶能從多種維度、多個側面和多種數據綜合度查看數據，從而深入了解包在數據中的信息和內涵。通過“職稱-科室-崗位”維度進行數據分析，可以直觀顯示人員在對應維度條件下的分布特征，如圖5所示。

4.2 醫院人力需求預測

醫院人力需求預測即采用決策支持模型庫預測方法，輸入歷史特征信息后，訓練人力需求預測模型，實現人力需求預測功能。采用DSS中時間序列分析方法，以醫院2010-2015年人力資源現狀為例，預測2016-2017年人力資源分布狀況，為醫院人力資源管理提供人員數量預測。2016年度醫生人數預測為429～433人，實際當年人數為429人；2016年度護士人數預測為567～571人，實際人數為570人，預測具有一定的參考價值見表2。

圖5 醫院人力資源多維數據分析

表2 醫院人力需求預測(人)

4.3 人員能力評價

人員能力評價作為人力管理體系的基礎環節，對未來的人員培訓、績效評價及考核等人力資源活動意義重大，對醫院的發展有著深遠的影響[16]。人員能力評估采用工作能力評價(職稱、學歷、科室、專業類別、專業技術職務、職務、工作記錄和完成任務等)、工作成績評價(獎勵記錄等)等特征，經過篩選條件過濾后，計算特征相似度，采用聚類分析確定數據集分類信息并創建人員能力分類評價模型。將待評人員特征輸入分類評價模型，產生分類結果，可為人力資源管理者提供輔助評價。人員能力評價流程如圖6所示。

圖6 人員能力評價流程框圖

5 結語

本研究將數據倉庫、OLAP和決策支持技術應用于人力資源管理系統，根據數據表構建人力資源管理業務主題模型，從醫院人力資源數量及分布、結構及預測等方面進行多維數據展示。可根據查詢需要選擇維度，將各數據進行多維度展示[17-19]；查詢結果可針對結果下鉆到明細，加深查詢深度，實時抽取人力資源特征，結合業務決策模型，降低人力資源管理的業務負擔，提高人力資源管理工作效率，為類似系統的開發提供借鑒。