大数据环境下医院人力资源绩效管理创新

摘要：面对大数据环境所带来的全新发展机遇和挑战，医院必须从根上做好人力资源绩效管理创新工作，用以充分发挥人力资源绩效管理实效，推动医院高质量发展与数字化建设转型。文章从提高绩效评估的精准性、优化资源配置、辅助决策制定，促进员工职业成长三个方面分析了大数据环境下医院人力资源绩效管理创新的价值所在，深入探讨了大数据环境下，医院人力资源绩效管理面临的数据集成与标准化、分析能力与技术、隐私与安全、员工职业发展规划、人才与培训等主要挑战，并从基于大数据重构绩效评估标准、深化数据分析工具应用、制定严格的数据保护机制、基于数据信息规划发展路径四个方面提出了具体的人力资源绩效管理创新实践策略。

关键词：大数据；医院；人力资源绩效管理；创新

随着大数据、人工智能、云计算、区块链等数智化技术的迅猛发展，传统人力资源绩效管理模式已经无法满足现代医院数字化建设需求，如何有效应对大数据环境下的发展机遇和挑战，做好新时代医院人力资源绩效管理创新值得深思与研究。鉴于此，本文主要内容是分析与研究大数据环境下医院人力资源绩效管理创新策略，以期为提高医院人力资源绩效管理效率与质量提供参考与借鉴。

一、大数据环境下医院人力资源绩效管理创新的价值所在

（一）提高绩效评估的精准性

在大数据环境下，医院可借助大数据分析、人工智能等数智化技术，采用精细化、数据驱动的方法来衡量员工的工作表现和贡献，进而实现更为精准的人力资源绩效评估。一方面，大数据技术可以改变传统数据收集、处理、分析方式，提高数据收集与整合效率。在实际操作中，通过借用大数据技术，可以从多个来源收集数据，包括电子健康记录（EHR）、患者反馈系统、财务报告、人力资源信息系统等，并快速完成数据清洗、整合、存储等工作，进而帮助管理人员快速识别哪些员工或团队表现突出、哪些环节存在不足，以及哪些因素影响绩效，从而为绩效评估提供全面、真实的数据参考。另一方面，借用大数据可以帮助医院收集并分析大量的员工工作数据，包括但不限于工作量、患者满意度、医疗错误率、同事评价等。通过分析与解读这些数据，帮助人力资源管理人员更准确地评估医护人员的工作表现，识别出高绩效员工和需要改进的地方。

（二）优化资源配置

优化资源配置是提高医院运营效率，降低成本，增强竞争力的关键举措。在大数据环境下，医院可以通过使用大数据分析技术更加精准地预测人力资源需求，从而优化现有资源配置，提高效率，降低成本，保证医疗服务的质量。例如，医院可以使用大数据分析技术，收集各科室历史就诊数据、患者信息、特定时期（流感季节等）的就诊高峰、外部事件数据（节假日就诊量、天气预报）等多种类型的数据，并对收集的数据开展机器学习算法分析，建立预测模型，通过识别就诊量的时间模式，预测未来一段时间内的就诊趋势，能够精准预测特定科室或时间段的病人流量，从而推断出人力资源需求，以便各科室管理人员更合理地安排人员排班，减少人力浪费，提高工作效率。总之，在大数据环境下，医院可以实现人力资源的优化配置，能够在确保满足患者需求的同时，提高工作效率，降低运营成本，提升患者满意度和医护人员的工作满意度。

（三）辅助决策制定，促进员工职业成长

在大数据环境下，医院可以利用大数据分析技术来辅助医院管理层作出更为精准和有效的决策，比如招聘、晋升、薪酬调整等，从而提升医院整体绩效。通过收集员工绩效数据、离职率、员工满意度调查、培训效果、患者反馈、财务数据（如薪酬成本）等数据信息，能够识别高绩效员工的特征和共性，分析员工流动率、培训成果等情况，并预测未来的人力资源需求和潜在问题，且还可以有效评估不同人力资源策略的成本和效益，如培训项目、薪酬结构调整等。在充分的数据收集、分析与价值挖掘下，医院管理层可以基于客观、全面的数据作出更为科学、理性和前瞻性的决策，包括薪酬调整策略、招聘策略、培训计划等，从而提升医院人力资源管理的效率和效果。此外，利用大数据分析技术医院还可以更好地了解每个员工的职业兴趣、技能和潜力等信息，从而为员工提供更加个性化的培训和发展计划，促进员工职业成长，提升员工满意度。

二、大数据环境下医院人力资源绩效管理面临的挑战

医院人力资源管理的核心挑战在于专业人才的稀缺与员工流动性，特别是在高技能需求领域，如专科医生、护士和医疗技术员。工作环境的压力、薪酬待遇及职业晋升空间狭小，促使年轻医护人员频繁跳槽，危及医院运营稳定性和服务品质。因此，医院必须采取更为有效、科学合理的人力资源绩效管理体系，提升员工满意度，提升医疗服务质量和效率。在大数据环境下，医院人力资源绩效管理主要面临以下几方面挑战。

一是数据集成与标准化挑战，大数据环境下数据信息量爆棚，医院要有效挖掘数据价值，就必须从多个来源收集数据，包括电子健康记录、财务系统、人力资源信息系统、患者满意度调查等。然而，大部分医院现有的信息化、数字化建设较为薄弱，并不能有效将这些数据集成并标准化，以便于分析和比较，这对医院人力资源绩效管理数字化转型而言是一项重大挑战。同时，传统的医院绩效评估体系主要依赖主观定性评价而非客观量化指标，这导致评估结果失真，影响员工激励和职业规划的准确性。因此，在大数据环境下，确定哪些数据和指标最能反映员工绩效和贡献，并将其转化为可操作的KPIs（关键绩效指标），需要人力资源管理人员深入理解业务目标和员工角色。

二是分析能力与技术方面的挑战，尽管大数据和信息技术为人力资源管理带来了革新机遇，但多数医院在数据整合、分析和实际应用上仍然较为落后，不仅削弱了基于数据驱动的决策能力，还影响了人力资源管理的效能。在大数据环境下，大量复杂数据需要高级的数据分析技能和强大的计算资源。一些医院缺乏这方面的技术基础设施，从而限制了大数据在绩效管理中的应用。

三是隐私与安全方面的挑战，在大数据环境下，隐私与安全成为了医院人力资源绩效管理中极其重要的议题。医院在日常运营中会收集和处理大量的敏感信息，包括员工个人信息、病人医疗记录、健康信息、员工工作绩效数据等，一旦出现数据信息安全问题，尤其是人力资源相关的数据信息，则不仅会对医护人员、患者产生不良影响，严重时甚至会妨碍医院的可持续健康发展与业内声誉。因此，医院在使用大数据进行人力资源管理时，必须谨慎处理员工个人数据，确保遵循相关法律法规，尊重员工隐私权，避免伦理争议。

四是员工职业发展规划方面的挑战，在员工职业发展规划方面，如何将数据分析转化为实际行动和发展规划方案制定的过程可能并不顺畅。医院需要提升数据管理能力，充分利用大数据分析，优化人力资源决策流程，强化人力资源规划，借助先进分析工具，实现科学的人员配置，为员工提供更好的职业发展规划路径选择。

五是人才与培训方面的挑战，人才是医院人力资源绩效管理创新的核心动力，只有持续引进优质的人才、加强对人才的培训才能够有效促进人力资源绩效管理模式创新。然而，医院现有人才招聘与培训模式并不能满足实际需求，一方面，虽然大数据可以提高招聘的效率，但同时也可能增加初期的投资成本，包括购买或开发数据分析软件、培训招聘人员使用这些工具；另一方面，为了从众多申请者中筛选出最合适的人选，医院需要具备强大的数据分析能力，以评估候选人的技能、经验与岗位要求的匹配度。这要求医院展开系统化培训，使招聘团队充分掌握数据分析工具和方法。

三、大数据环境下医院人力资源绩效管理的创新实践策略

（一）基于大数据重构绩效评估标准

在重构绩效评估标准方面，医院应先结合实际情况统筹、列举能够影响绩效评估结果的因素，如评估关键绩效指标（KPIs）等，此类指标既可以在宏观层面表现医院的整体发展方向与战略部署情况，同时也能够在微观层面映射每位员工在日常工作中的表现、能力与工作内容契合度等多方面情况，以确保医院人力资源管理工作的科学、合理开展。医院的关键绩效指标涵盖多种要素，包括科室内与科室间的团队合作能力、患者满意度、医患关系、工作效率、服务质量等，此类要素能够通过大数据技术及环境进行全方位、立体化地收集、分析、整合，进而快速识别出每种关键绩效指标在医院发展战略中的权重，从而为重构绩效评估标准提供可靠依据与帮助，避免因胡乱重构而降低绩效评估体系的可用性、有效性。需要注意的是，为保证绩效评估标准的科学合理，医院应提高对所用数据来源、可靠性等情况的重视，借助信息化技术、数字化技术构建有效的数据采集与管理系统，实时收集医院运营期间所产出的各类数据信息，从而真实、完整地反映医院所有员工能力及工作情况。除此之外，医院在重构绩效评估标准时还需考虑其公平性、公正性及透明性，确保医院所有基层员工能够平等、公平地处于同一起跑线，同时应实施常态化的绩效评估标准宣传及培训工作，要求所有医护人员对评估标准有清晰、完整的理解，通过充足的理解使其发自内心地认可当前绩效评估标准，以确保员工能够在日常工作中积极、主动地履行绩效评估标准。医院应周期性审查并更新绩效评估标准，究其原因是医院的发展、员工工作内容、社会环境等具有一定的动态化表现，一成不变的绩效评估标准不利于医院的长效化健康发展，应聚焦于医疗行业的发展前景及医院本身实际情况，综合考虑当前人力资源配置及人员结构，对原有绩效评估标准进行动态、合理的调整，同时对调整后的内容进行跟踪记录，及时解决可能出现的各种问题，以此持续保持大数据环境下医院人力资源绩效评估标准的适应性与时效性，有效反映当前医疗服务情况。另外，医院应打造一个包容和鼓励创新的工作氛围，让员工敢于表达观点，即便是批评或不同意见也能被尊重和考虑，以此促进绩效管理体系的持续改进。

（二）深化数据分析工具应用

大数据环境下，医院每日所接收、需要处理的数据信息体量激增，为更加科学、有效地管理此类数据信息，充分发挥大数据环境下数据信息的潜在价值，需要医院结合实际情况构建数据管理系统。该系统应面向医院内所有科室、工作人员，实时采集医生、护士在日常工作中的各类数据，包括但不限于工作表现、工作完成度、患者满意度、病历书写规范性、药物使用情况等，通过数据管理系统可以有效保证数据信息的准确性与完整性。而后在数据管理系统中搭载高级数据分析工具，数据分析工具会持续分析医护人员日常工作中所产生的各种数据信息，如患者满意度、病历质量、病人治疗效果、病人反馈情况等相关信息，数据管理系统会在绩效评估标准的框架下自动梳理所采集与分析的结果，并以此为参考，量化医护人员日常工作表现并将其与绩效挂钩，如通过医患关系来分析当前医护人员在医患关系方面的绩效成绩，以此在大数据的帮助下更加精准、全面地评估医护人员绩效情况。

除此之外，医院管理层可以将数据分析工具所形成的分析结果提供至医护人员，以确保医护人员能够不断优化自身工作方式，补齐工作中的短板。医院也可借助此类数据优化不同病症、患者的治疗方案及医护人员的工作流程，从而有效提升整体医疗服务质量。

（三）制定严格的数据保护机制

大数据环境下，医院作为每日需要大量处理敏感个人信息的机构，必须在推进人力资源绩效管理数字化进程的同时做好数据信息的保护工作。医院中的各种数据信息，如患者个人信息、医院科室信息、医护人员个人信息等均存储于网络环境中，医院在处理这些敏感的个人健康信息和员工数据时，必须严格遵守数据保护法规，如GDPR（通用数据保护条例）或HIPAA（健康保险流通与责任法案），确保数据的安全性和隐私保护。

首先，医院管理层应结合人力资源管理部门的实际需求，确立大数据环境下的数据信息治理标准与框架，包括但不限于数据分类标准、数据标识与数据信息访问控制策略等，确保只有经过授权或通过审核的管理人员、HR专业人员等能够接触涉及员工绩效的关键数据或是其他数据信息，以此通过精细化、层次化的访问权限管理方式，大幅降低数据泄露风险，维护员工隐私。

其次，医院应加强对数据保护技术、网络安全技术的应用，如对称加密技术、非对称加密技术、防火墙等。通过采用先进的加密技术和安全协议，对存储和传输中的绩效数据进行加密处理，即使出现数据信息丢失或泄露，则仍可以通过密文方式保证数据信息的私密性，避免其被轻易被破解。此外，医院还应定期更新安全软件和操作系统补丁，以此提升数据管理系统的安全性与可靠性，避免其遭受最新网络攻击。

最后，医院应设立专门的数据安全审计团队，该团队应独立于医院内其他部门及科室，不定期对数据保护机制及数据管理情况进行审查，挖掘各科室在履行数据保护机制时存在的不规范行为以及潜在的安全漏洞。为进一步提升数据安全审计的价值，则需要使审计涵盖数据的生成、存储、分析及销毁等多个方面，以此确保每一步骤都符合数据保护机制的标准。

（四）基于数据信息规划发展路径

大数据环境下的医院人力资源绩效管理工作不仅要收集医护人员的日常工作表现数据，同时也要收集其他数据信息，如个人技能信息、职业兴趣信息、培训记录信息以及绩效成绩等。应从多个角度、渠道采集数据信息，以确保数据信息的完整性与全面性，即此类数据既要通过医院内部绩效评估体系与数据管理系统进行收集，同时也要通过外部培训、教育等渠道收集，甚至是员工在社交平台、论坛下的信息。通过多维、全面的数据信息，可以帮助医院人力资源管理部门更加透彻、清晰地了解每位医护人员的实际情况，进而更好地根据其工作经验、技能掌握情况、医护水平等要素为其针对性地制定职业发展规划。同时，利用机器学习模型能够进一步预测员工的职业发展轨迹，包括可能的晋升路径、转岗机会以及所需技能的提升，从而根据员工的具体需求和职业目标，为其推荐最适合的培训课程和学习资源，确保员工能够获得有效培训。

为确保数据信息分析结果的精确性与合理性，医院应采用高级数据分析工具对其展开分析，同时通过统计工具将数据量化并针对不同员工揭示能够显著提升其绩效的关键因素，以及每位员工在所处岗位上的发展潜力与提升空间，如通过数据分析明确当前员工的个人能力与未来目标，并以此为基础制订职位晋升路线与职业发展规划等，通过个性化的职业发展规划来加强医护人员对医院的归属感与信赖度，以此使其在日常工作中能够认真、积极地完成手中工作，充分展现个人价值。

（五）优化人才招聘与培训

充分挖掘大数据技术与人才潜力是有效创新医院人力资源绩效管理体系的关键。对此，医院需坚持以人为本的原则，充分立足于员工需求，合理应用大数据、人工智能等前沿新技术，优化人才招聘与培训，创新人力资源绩效管理。在实际操作中，人力资源管理人员需要善于运用大数据技术对求职者的信息进行全面分析与评价，要合理使用大数据分析工具对求职者的背景资料、兴趣点及专业技能进行综合分析与评估，进而精准筛选出符合职位要求的候选人。与此同时，要通过社交媒体平台的表现评估求职者潜质，确保人选与岗位需求高度吻合，提升招聘效率与质量。此外，为了充分满足医院高质量、可持续发展需求，医院还需要积极与地方高校开展人才联合培养项目合作，通过校企合作、实训基地建设等方式加强对优质人才的引进与培养。在此基础上，医院还要重视员工培训与大数据辅助人才培养，一方面，要运用大数据分析员工的日常表现与技能矩阵，识别潜在能力，明确职业路径，协助制订个性化职业生涯规划。另一方面，要基于员工特质与工作需求，设计精准的培训课程，激发主动学习，确保培训效果最大化。同时，还要充分借助大数据分析工具，系统分析培训成果，持续监控员工工作与职业成长，适时调整政策，保障培训方案的实效性和针对性。总之，在大数据等先进技术的支持下，医院能构建更为科学、高效、智能的人力资源管理体系，不仅可以优化医院人才引进与培养模式，还能够提升团队整体能力，为医院的长远发展奠定坚实基础。

四、结语

综上所述，大数据不仅为医院的人力资源管理带来了机遇，也提出了更高的要求。在大数据环境下，医院人力资源管理迎来了信息资源的爆发式增长，通过对员工工作绩效、培训历程、患者满意度、医疗错误率等多源数据的深入分析，医院能够更精准地进行绩效评估，优化资源配置，并制定更科学合理的管理决策。然而，大数据的发展亦带来了严峻挑战，为有效应对大数据环境下的发展挑战，医院还需引入前沿的数据处理工具与技术，如人工智能、机器学习算法等，以实现数据的高效挖掘与智能分析。通过构建重构绩效评估标准、制定严格的数据保护机制等举措，医院能够加速人力资源管理的数字化转型，并更好地激发员工潜能，推动医院整体竞争力的持续增强。

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＊基金项目：1.河南省医学科技攻关计划项目《黑色素瘤免疫治疗超进展预测模型的建立和应用》项目编号：LHGJ20230747中主要做好效能评价和数据的收集。2.河南省医学科技攻关计划联合共建项目《人工耳蜗植入术后残余听力保障及其听觉意义的研究》项目编号：LHGJ20210734。

（作者单位：郑州市第三人民医院）