CN116645005A - 一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统 - Google Patents

一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统 Download PDF

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CN116645005A CN202310668948.3A CN202310668948A CN116645005A CN 116645005 A CN116645005 A CN 116645005A CN 202310668948 A CN202310668948 A CN 202310668948A CN 116645005 A CN116645005 A CN 116645005A
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Shenzhen Pingle Orthopedic Hospital Shenzhen Pingshan Traditional Chinese Medicine Hospital Shenzhen Orthopedic Hospital
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Abstract

本发明提供一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，包括基本信息采集模块、动态信息采集模块、画像生成模块和人力管理模块；基本信息采集模块用于获取人员基本信息；动态信息采集模块用于实时获取人员动态信息；画像生成模块用于根据人员基本信息进行画像特征提取，得到人员基本信息标签；以及根据人员动态信息进行动态特征提取，得到人员动态信息标签；根据得到的人员基本信息标签和人员动态信息标签生成用户画像；人力管理模块用于根据得到的用户画像进行分类存储和更新管理，以及根据人力需求调取相应的用户画像信息进行展示。本发明通过用户画像进行人员管理，能够提高数据管理水平和实时性水平，适应大规模医疗机构人力管理的需求。

Description

一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统
技术领域
本发明涉及人力管理技术领域，特别是一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统。
背景技术
目前，大型的医疗机构通常拥有庞大的员工队伍，例如医生、护士、护工、后勤人员、管理人员、安保人员等，而且医疗机构拥有众多的分支机构(如地方分院等)，不同的员工可能同时根据需要在不同的分支机构进行工作或上班。
现有技术中，在针对大型医疗机构的人力资源管理的时候，通常是通过档案归档的方式进行，但是通过纸质档案对人员进行管理的时候，存在实时性较差，管理性较弱的情况，不能满足大型医疗机构人力管理的需求。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
本发明示出一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，包括基本信息采集模块、动态信息采集模块、画像生成模块和人力管理模块；其中，
基本信息采集模块用于获取人员基本信息，并将获取的人员基本信息传输到画像生成模块；
动态信息采集模块用于实时获取人员动态信息，并将获取的人员动态信息传输到画像生成模块；
画像生成模块用于根据人员基本信息进行画像特征提取，得到人员基本信息标签；以及根据人员动态信息进行动态特征提取，得到人员动态信息标签；根据得到的人员基本信息标签和人员动态信息标签生成用户画像；
人力管理模块用于根据得到的用户画像进行分类存储和更新管理，以及根据人力需求调取相应的用户画像信息进行展示。
优选的，基本信息采集模块包括基本信息获取单元、角色信息获取单元、能力信息获取单元、激励信息获取单元和工作信息获取单元；其中，
基本信息获取单元用于获取人员个人信息，其中个人信息包括人员姓名、性别、籍贯、出生日期、民族的基本信息；
角色信息获取单元用于获取人员角色信息，其中角色信息包括人员岗位、员工性质、所属部门、级别、工作时长的角色信息；
能力信息获取单元用于获取人员能力信息，其中能力信息包括人员学历学位信息、毕业院校信息、专业信息、职称信息、技能信息、项目成果信息、论文信息的能力信息；
激励信息获取单元用于获取人员激励信息，其中激励信息包括人员在职荣誉、社会荣誉、晋升记录、处分投诉信息、培训记录信息的激励信息；
工作信息获取单元人员获取人员工作信息，其中工作信息包括人员排班表的工作信息。
优选的，动态信息采集模块包括考勤单元和位置单元；
考勤单元用于获取用户考勤信息，其中考勤信息包括上下班记录信息、连续工作时长的考勤信息；
位置单元用于获取用户实时位置信息，其中实时位置信息包括打卡信息和实时位置信息。
优选的，位置单元包括摄像头管理单元、图像获取单元、人员识别单元和定位单元；其中，
摄像头管理单元用于与设置在医疗机构的摄像头建立通信连接，并对连接的摄像头信息进行管理，其中摄像头信息包括摄像头ID和摄像头对应的位置信息；
图像获取单元用于获取由摄像头采集的现场图像数据；
人员识别单元用于根据获取的现场图像数据，通过人脸识别引擎对现场图像数据进行人员识别，获取现场图像数据中包含的人员身份信息；
定位单元用于根据人员识别单元识别到的人员身份信息和对应的摄像头位置信息，记录该人员的实时位置信息。
优选的，画像生成模块包括基本特征提取单元、动态特征提取单元和画像单元；其中，
基本特征提取单元用于根据获取的用户基本信息进行特征提取处理，得到与特征信息对应的基本信息标签；
动态特征提取单元用于根据获取的用户动态信息进行动态特征提取，得到用户动态信息标签；
画像单元用于根据得到的用户基本信息标签和用户动态信息标签生成用户画像。
优选的，基本特征提取单元根据获取的用户基本信息进行特征提取处理，包括：针对统计类的信息，采用直接标签的方式获取，直接将获取的相应内容作为标签记录个人标签库中，其中每个工作人员都有对应的个人标签库，记录其对应的标签信息；针对开放性的信息，通过关键词提取或者等级计算的方式进行，其中关键词提取采用基于TextRank和Doc2Vec的文本信息处理模型来进行，等级计算可以通过得到的特征信息根据预设的计算规则计算得到对应的特征。
优选的，人力管理模块包括数据管理单元、任务单元和展示单元；
数据管理单元用于根据获取的用户画像数据进行存储，并对用户画像数据进行周期性更新；
任务单元用于获取人力需求任务，其中人力需求任务包括分类展示任务和临时调度任务；
展示单元用于根据人力需求任务从数据管理单元中匹配对应的用户画像数据，并将匹配的用户画像数据进行显示。
优选的，人力管理模块还包括推送单元和调度单元；
推送单元用于将匹配获取得用户画像数据或者选定得用户画像数据推送到管理终端；
调度单元用于根据选定得用户画像数据和人力需求任务生成调度信息，并将调度信息发送至用户画像对应的用户终端。
本发明的有益效果为：通过将医疗机构的相关工作人员的基本信息进行录入，并基于录入的基本信息提取人员基本信息进行画像特征提取，有助于对工作人员进行归档处理，通过用户画像反映工作人员的基本情况，同时，在涉及到人力任务的时候，本发明还特别通过获取用户动态信息，并根据动态信息提取动态信息标签添加到用户画像中，有助于提高用户画像的实时性。通过用户画像进行人员管理，能够有效提高数据管理水平和实时性水平，能够适应大规模医疗机构人力管理的需求。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的框架结构图；
图2为本发明基本信息采集模块的框架结构图；
图3为本发明动态信息采集模块的框架结构图；
图4为本发明画像生成模块的框架结构图；
图5为本人力管理模块的框架结构图。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
如图1所示，其示出一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，包括基本信息采集模块、动态信息采集模块、画像生成模块和人力管理模块；其中，
基本信息采集模块用于获取人员基本信息，并将获取的人员基本信息传输到画像生成模块；
动态信息采集模块用于实时获取人员动态信息，并将获取的人员动态信息传输到画像生成模块；
画像生成模块用于根据人员基本信息进行画像特征提取，得到人员基本信息标签；以及根据人员动态信息进行动态特征提取，得到人员动态信息标签；根据得到的人员基本信息标签和人员动态信息标签生成用户画像；
人力管理模块用于根据得到的用户画像进行分类存储和更新管理，以及根据人力需求调取相应的用户画像信息进行展示。
本发明上述提出的医疗机构人力管理系统，通过将医疗机构的相关工作人员的基本信息进行录入，并基于录入的基本信息提取人员基本信息进行画像特征提取，有助于对工作人员进行归档处理，通过用户画像反映工作人员的基本情况，同时，在涉及到人力任务的时候，本发明还特别通过获取用户动态信息，并根据动态信息提取动态信息标签添加到用户画像中，有助于提高用户画像的实时性。通过用户画像进行人员管理，能够有效提高数据管理水平和实时性水平，能够适应大规模医疗机构人力管理的需求。
优选的，基本信息采集模块包括基本信息获取单元、角色信息获取单元、能力信息获取单元、激励信息获取单元和工作信息获取单元；其中，
基本信息获取单元用于获取人员个人信息，其中个人信息包括人员姓名、性别、籍贯、出生日期、民族等基本信息；
角色信息获取单元用于获取人员角色信息，其中角色信息包括人员岗位、员工性质、所属部门(科室)、级别、工作时长等角色信息；
能力信息获取单元用于获取人员能力信息，其中能力信息包括人员学历学位信息、毕业院校信息、专业信息、职称信息、技能信息、项目成果信息、论文信息等能力信息；
激励信息获取单元用于获取人员激励信息，其中激励信息包括人员在职荣誉、社会荣誉、晋升记录、处分投诉信息、培训记录信息等激励信息；
工作信息获取单元人员获取人员工作信息，其中工作信息包括人员排班表等工作信息。
优选的，基本信息采集模块还包括汇总单元；
汇总单元用于根据获取的人员个人信息、人员角色信息、人员能力信息、人员激励信息、人员工作信息进行汇总，生成人员基本信息表单，并将人员基本信息表单传输到画像生成模块。
通过对工作人员基本信息的采集，能够全方面获取工作人员的基本情况，为后续根据工作人员的基本信息进行特征提取和构建用户画像奠定基础。其中，获取工作人员的基本信息的方式可以是通过工作人员自身进行上报，经过审核之后记录到系统当中；或者是通过专门的人力管理者主动向系统录入或更新工作人员的相关基本信息，有助于实现工作人员基本信息的智能化管理水平。
一种场景中，在工作人员入职医疗机构的时候，工作人员、人力管理者、上级管理者共同通过登录信息采集模块专用的基本信息登记页面填写工作人员的基本信息和记录相关的拼争，并将得到的工作人员基本信息录入到系统中形成人员基本信息表单进行汇总存储管理，方便后续在进行用户画像生成的时候进一步调用。
一种场景中，针对中医院的人员基本信息管理，可以根据中医药领域的特色将科室分为中医内科、中医外科、中医儿科、中医妇科、中医针灸科、中医理疗科、中医五官科、中医骨伤科等，将人员的技能和领域分成药理、推拿、针灸、拔罐等。同时，也可以根据实际医疗机构的情况对各项目进行相应的设置。
优选的，参见图2，动态信息采集模块包括考勤单元和位置单元；
考勤单元用于获取人员考勤信息，其中考勤信息包括上下班记录信息、连续工作时长等考勤信息；
位置单元用于获取人员实时位置信息，其中实时位置信息包括打卡信息和实时位置信息。
与人员基本信息不同，人员动态信息主要是针对医疗机构内工作人员的实时情况进行记录，其中可以通过记录考勤和位置获取的方式来对工作人员的实时动态进行获取和记录，为后续生成具有实时性的用户画像信息奠定基础。
一种场景中，当医生进行日常的病床巡查的时候，医生通过打卡记录当前的病床巡查任务；则位置单元记录该医生当前的任务和对应的位置信息。与基本信息中的排班表等信息不同，通过位置单元获取医生的实时位置信息，能够更准确了解医生的动向和位置，有助于提高信息获取的准确度和可靠性，为后续生成实时的用户画像信息提供实时性的保障。
一种场景中，考虑到在进行实时的人力需求调度(例如难症急诊、会诊、抢救、维修清理等)的时候，人员的实时位置也是需求适配性的重要标准之一，传统在进行人员位置确认的时候，只能够通过对基本信息适配的人员进行逐一的确认(例如根据人员的实时位置能否在规定的时间内到达任务现场，或者需要筛选能够最快到达人员现场的人员)，这个过程中会耽误不少时间，对任务带来不良的影响。因此，为了进一步提高动态信息的实时性水平，位置单元还能够与设置在医疗机构内的摄像头建立连接，通过接收摄像头的视频图像数据，并根据得到的视频图像数据识别其中的工作人员信息，来获取工作人员的实时位置情况，能够有助于更准确地获取工作人员的实时位置信息，避免主动记录存在的遗漏或者信息不准确的情况，提高人员动态信息获取的实时性和可靠性水平。
另一种场景中，医生需要根据安排到达医疗机构本部或者分部进行会诊的时候，通过考勤单元进行工作打卡，则考勤单元开始记录医生的考勤情况，并将考勤信息(如当前所在位置、工作时长)更新到系统中，为后续更新动态用户画像，以及使得更合理地匹配人力需求奠定基础。
优选的，参见图3，位置单元包括摄像头管理单元、图像获取单元、人员识别单元和定位单元；其中，
摄像头管理单元用于与设置在医疗机构的摄像头建立通信连接，并对连接的摄像头信息进行管理，其中摄像头信息包括摄像头ID和摄像头对应的位置信息；
图像获取单元用于获取由摄像头采集的现场图像数据；
人员识别单元用于根据获取的现场图像数据，通过人脸识别引擎对现场图像数据进行人员识别，获取现场图像数据中包含的人员身份信息；
定位单元用于根据人员识别单元识别到的人员身份信息和对应的摄像头位置信息，记录该人员的实时位置信息。
一种场景中，人员识别单元中采用的人脸识别引擎包括采用百度AI引擎、GoogleAI引擎、SeetaFace开源人脸识别引擎、OS-Face人脸识别引擎等搭建的人脸识别引擎，本发明并不具体限定。
根据基于人员基本信息搭建的人脸数据库作为人脸识别引擎的基础，使得人脸识别引擎能够根据获取的现场图像数据智能化地检测图像中包含的人脸信息并获取该人脸信息对应的人员身份信息，能够实现人员位置信息智能化的获取，提高了人员实时位置信息获取的智能化水平。
考虑到由于医疗机构内的情况比较复杂和难以监管的特点，如现场人员容易对现场的环境情况进行干预，例如开关门窗、开关照明设备、光源遮挡等，因此在现场环境情况发生变化的时候，容易对采集的视频图像数据的清晰度产生影响，使得图像出现不清晰的情况发生，影响后续根据现场图像数据进行人员识别的准确度。
优选的，图像获取单元还包括图像预处理单元；
图像预处理单元用于对获取的现场图像数据进行预处理，得到预处理后的现场图像数据并传输到人员识别单元；
人员识别单元根据预处理后的现场图像数据进行人员识别，获取现场图像数据中包含的人员身份信息。
优选的，图像预处理单元对获取的现场图像数据进行预处理，具体方式如下：
根据的现场图像数据进行分帧处理，得到连续的视频图像帧，按时间顺序依次对获取的视频图像帧进行增强处理，包括：
根据获取的当前视频图像帧if(t)，将视频图像帧从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间，得到当前视频图像帧的亮度通道分量ThL(t)，颜色通道分量Tha(t)和颜色通道分量Thb(t)；
根据获取的亮度通道分量ThL，检测图像中的影响区域，其中首先计算各像素点的影响因子：
其中，Infa(x，y)为像素点(x，y)的影响因子，Lucht(x，y)为当前时刻像素点(x，y)的亮度通道分量，Luch′t-1(x，y)为前一时刻像素点(x，y)的亮度通道分量，Luch′t-1(mean)为前一时刻视频图像帧的平均亮度通道分量，α为设定的调节因子，其中α∈[30，35]，β为设定的宽限因子，其中β∈[0.7，0.9]，abs(*)为取绝对值函数；
根据像素点的影响因子Infa(x，y)与设定的影响因子阈值InfaT进行比对，其中InfaT∈[20，40]，当Infa(x，y)≥InfaT时，则将以像素点(x，y)为中心的5×5区域范围内的所有像素点标记为影响像素点，统计所有标记为影响像素点所占的区域标记为影响区域AreaE，将除影响区域的其余区域标记为常规区域AreaN；
根据标记的影响区域和常规区域分别进行亮度通道调节处理，其中，针对影响区域中的像素点(x，y)∈AreaE：
其中，Luch′t(x，y)为亮度通道调节后像素点(x，y)的亮度通道分量，Lucht(x，y)为当前时刻获取的像素点(x，y)的亮度通道分量，Luch′t-1(x，y)为前一时刻像素点(x，y)的亮度通道分量，γ表示抑制因子，其中γ∈[0.33，0.66]，μsoc(x，y)表示判断函数，其中当像素点(x，y)位于影响区域AreaE的边缘时，则μsoc(x，y)＝1，否则μsoc(x，y)＝0，表示以像素点(x，y)为中心的3×3或5×5区域范围内各像素点的平均亮度通道分量，/>表示前一时刻以像素点(x，y)为中心的3×3或5×5区域范围内各像素点的平均亮度通道分量，ω1和ω2表示权重因子，其中ω1+ω2＝1，ω1∈[0.4，0.6]；
针对常规区域的像素点：
其中，Luch′t(x，y)为亮度通道调节后像素点(x，y)的亮度通道分量，Lucht(x，y)为当前时刻获取的像素点(x，y)的亮度通道分量，Lucht(mean)为当前时刻视频图像帧的平均亮度通道分量，ω3和ω4为权重因子，其中ω3+ω4＝1，ω3∈[0.4，0.6]，di2E(x，y)为像素点(x，y)距离影响区域AreaE边缘的距离，Luch′tsd2(x，y)为影响区域AreaE中距离像素点(x，y)最近的像素点进行亮度通道调节处理后的亮度通道分量；
根据亮度通道调节处理的亮度通道分量ThL′(t)，颜色通道分量Tha(t)和颜色通道分量Thb(t)进行重构和空间逆变换，得到增强处理后的视频图像帧组成预处理后的视频图像数据。
本发明上述实施方式，特别提出了一种针对得到的视频图像数据进行增强预处理的技术方案，其中首先对得到的视频图像数据进行分帧处理，得到连续的视频图像帧，并按照时间顺序对视频图像帧进行增强处理。在进行增强处理的时候，首先将视频图像帧从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间，并基于得到的亮度通道分量进行增强处理。其中首先通过计算各像素点的影响因子来检测图像中的影响区域(例如视频图像中受到干预(闪烁、背光、光源遮挡)导致不清晰的区域)，其中在计算像素点的影响因子的时候，特别考虑到像素点的亮度通道分量随时间的变化幅度，以及根据像素点所处的亮度通道区间来修正影响因子的敏感度，能够提高图像中受影响区域判断的准确性。并进一步将影响因子超过设定因子的像素点以及其附近的像素点标记为影响像素点，得到图像的影响区域。相比传统通过亮度变化的单一判断方式，本发明通过影响因子来判断图像中的影响区域的方式，能够结合像素点的亮度通道分量变化特性和信息特征特性来准确检测图像中的影响像素点，同时能够避免处理区域不连贯导致的图像失真问题，有助于提高影响区域提取的准确性。根据提取的影响区域和常规区域，分别进行亮度通道调节处理，其中首先对影响区域的像素点进行亮度通道分量调节，其中在调节的时候，特别考虑到像素点的变化特征和像素点的位置特征来进行亮度通道分量的调节，受影响严重的像素点采用回溯的方式进行调节，而受影响但程度不深的像素点则进行平滑处理，提高处理后受影响区域的局部处理和整体平滑效果。而针对常规区域的像素点，考虑到常规区域中依然可能存在有用的人脸信息，因此在针对常规区域进行亮度调节的时候，通过整体的亮度调节以及根据像素点的位置进一步进行平滑过度处理，进一步提高亮度调节处理的效果，避免传统以像素点为单位的亮度调节过程中出现处理后点与点之间亮度变化突兀导致的图像失真情况，最大程度地提高视频图像数据的可视化水平。最后将根据调节后的亮度通道分量进行重构和颜色空间逆变换，得到预处理后的视频图像数据。
通过上述方式对得到的视频图像数据进行预处理，其中特别针对受影响区域进行修复和针对常规区域进行可视化增强，同时对区域间过度进行特别的平滑处理，避免区域间过度的失真情况，有助于针对视频图像数据中受到的干扰情况进行增强，提高图像的可视化水平，间接提高了后续根据视频图像数据进行人员识别和实时位置获取的适应性和可靠性。
优选的，参见图4，画像生成模块包括基本特征提取单元、动态特征提取单元和画像单元；其中，
基本特征提取单元用于根据获取的人员基本信息进行特征提取处理，得到与特征信息对应的基本信息标签；
动态特征提取单元用于根据获取的人员动态信息进行动态特征提取，得到人员动态信息标签；
画像单元用于根据得到的人员基本信息标签和人员动态信息标签生成用户画像。
在进行用户画像生成的时候，分别根据工作人员基本信息和动态信息提取对应的特征标签，并根据得到的特征标签，构建与人员对应的个人标签库，并根据得到的标签库构建用户画像和BI可视化展示；
其中，基本特征提取单元对人员基本信息进行特征提取的时候，针对统计类的信息，如可以选择的型性别、所述部门、学历、专业、技能等，可以采用直接标签的方式获取，即直接将获取的相应内容作为标签记录个人标签库中，其中每个工作人员都有对应的个人标签库，记录其对应的标签信息。而针对开放性的信息，如成果、荣誉、能力等信息，则可以通过关键词提取或者等级计算的方式进行获取，其中，关键词提取可以采用基于TextRank和Doc2Vec等文本信息处理模型来进行，而等级计算可以通过得到的特征信息根据预设的计算规则计算得到对应的特征。
一种场景中，在中医学领域，基本信息提取单元根据医生的基本信息获取其对应的综合专业评级作为该医生的综合专业标签，其中综合专业评级通过以下方式获取：
根据医生对应的能力信息计算医生的综合能力分数，其中采用的综合能力分数计算函数为：
Scorej＝jnzs×Frjn+zyzs×Frzy+xlzs×Frxl+xswj×Frxs+pjjl×Frpj
其中，Scorej为综合能力分数，jnzs和Frjn分别为取得的技能证书(如中医按摩师证书、中医针灸师证、中医经络调理师证、小儿推拿师证、产后康复师等)和对应的技能证书分数，zyzs和Frzy分别为取得的执业证书(中医(专长)医师执业证、中医执业助理医师证、中医执业医师执业证等)和对应的执业证书分数；xlzs和Frxl分别为取得的学历证书(如本科、硕士、博士、院校级别等)和对应的学历证书分数；xswj和Frxs为取得的学术科研成果(如Sci论文、专利、成果等)和对应的分数，pjjl和Frpj分别为评级奖励(如职称、院内技能评奖等)和对应的分数；
根据得到的综合能力评分进行分级，如评分超过100，则标记该医生为的专业评级为一级；如评分在60至80之间，则标记该医生的专业评级为二级；如评分在40至60之间，则标记该医生的专业评级为三级，等等，得到对应的综合标签信息。
动态特征提取单元对获取的人员动态信息进行动态特征提取的时候，能够根据得到的用户考勤信息(如请假、上班记录、上班地点、实时位置信息、连续工作时长等)提取关键特征信息直接生成动态信息标签，并将动态信息标签记录到人员对应的个人标签库中。
一种场景中，动态特征提取单元根据位置单元从视频图像数据中提取的实时位置信息，进一步提取对应的时间、位置作为该人员的实时位置标签，并将得到的实时位置标签对人员个人标签库中对应的标签进行更新。
优选的，参见图5，人力管理模块包括数据管理单元、任务单元和展示单元；
数据管理单元用于根据获取的用户画像数据进行存储，并对用户画像数据进行周期性更新；
任务单元用于获取人力需求任务，其中人力需求任务包括分类展示任务和临时调度任务；
展示单元用于根据人力需求任务从数据管理单元中匹配对应的用户画像数据，并将匹配的用户画像数据进行显示。
数据管理单元对所有人员的用户画像信息进行存储；管理人员或者需要发布人员的人员通过人员单元发布人力需求人员，根据人力需求人员，展示单元从数据管理单元中匹配符合要求或者匹配的用户画像数据，并对获取的用户画像数据进行展示，帮助管理人员或任务发布人员能够获取匹配的人员信息，进一步安排具体的人员。
一种场景中，当管理者需要针对突发难症进行专家会诊的时候，通过任务单元发布人力需求任务，其中人力需求人员包含有会诊所需的种类、发生时间、位置、领域类别等信息，该任务同时属于分类展示任务和临时调度任务；
根据获取的人力需求任务，从数据库中匹配相应的用户画像数据，其中匹配的用户画像数据中，匹配人员的领域(如与突发难症对应)、当前位置信息(例如人员当前位于总院内)、综合学术评分(例如需要为专业资深级别以上)需要符合与人力需求任务对应的标准。根据匹配的用户画像，管理者能够通过用户画像对符合标准的人员进行进一步全面的了解和筛选，最终选择合适的人员来完成任务。
另一种场景中，当院内发生临时卫生问题时，也发布人力需求任务来寻找附近的保洁人员来进行及时处理。或者当管理者需要从院内的护士中寻找合适的人选时，也可以通过人力需求任务对院内所有护士的情况进行全面的了解，协助管理者进行进一步的人员调配和管理工作。
优选的，人力管理模块还包括推送单元和调度单元；
推送单元用于将匹配获取得用户画像数据或者选定的用户画像数据推送到管理终端；
调度单元用于根据选定得用户画像数据和人力需求任务生成调度信息，并将调度信息发送至用户画像对应的人员终端。
其中，本发明系统还能够与医疗机构内所有工作人员的智能终端预先建立痛惜内连接，管理者能够通过登录系统发布人力需求任务，并获取由系统返回的匹配的用户画像数据；在管理者根据用户画像数据选择了指定的人员后，系统能够根据选定的用户画像数据和对应的人力需求任务生成调度信息，并将调度信息发送到选定用户的终端中，以使得被分配任务的人员能够通过其终端及时得到任务调度信息，并完成相应的任务，有助于进一步提高医疗机构人力管理的实时性和信息化水平。
需要说明的是，在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个处理单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元/模块集成在一个单元/模块中。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元/模块的形式实现。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (9)

1.一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，其特征在于，包括基本信息采集模块、动态信息采集模块、画像生成模块和人力管理模块；其中，
基本信息采集模块用于获取人员基本信息，并将获取的人员基本信息传输到画像生成模块；
动态信息采集模块用于实时获取人员动态信息，并将获取的人员动态信息传输到画像生成模块；
画像生成模块用于根据人员基本信息进行画像特征提取，得到人员基本信息标签；以及根据人员动态信息进行动态特征提取，得到人员动态信息标签；根据得到的人员基本信息标签和人员动态信息标签生成用户画像；
人力管理模块用于根据得到的用户画像进行分类存储和更新管理，以及根据人力需求调取相应的用户画像信息进行展示。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，其特征在于，基本信息采集模块包括基本信息获取单元、角色信息获取单元、能力信息获取单元、激励信息获取单元和工作信息获取单元；其中，
基本信息获取单元用于获取人员个人信息，其中个人信息包括人员姓名、性别、籍贯、出生日期、民族的基本信息；
角色信息获取单元用于获取人员角色信息，其中角色信息包括人员岗位、员工性质、所属部门、级别、工作时长的角色信息；
能力信息获取单元用于获取人员能力信息，其中能力信息包括人员学历学位信息、毕业院校信息、专业信息、职称信息、技能信息、项目成果信息、论文信息的能力信息；
激励信息获取单元用于获取人员激励信息，其中激励信息包括人员在职荣誉、社会荣誉、晋升记录、处分投诉信息、培训记录信息的激励信息；
工作信息获取单元人员获取人员工作信息，其中工作信息包括人员排班表的工作信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，其特征在于，动态信息采集模块包括考勤单元和位置单元；
考勤单元用于获取用户考勤信息，其中考勤信息包括上下班记录信息、连续工作时长的考勤信息；
位置单元用于获取用户实时位置信息，其中实时位置信息包括打卡信息和实时位置信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，其特征在于，位置单元包括摄像头管理单元、图像获取单元、人员识别单元和定位单元；其中，
摄像头管理单元用于与设置在医疗机构的摄像头建立通信连接，并对连接的摄像头信息进行管理，其中摄像头信息包括摄像头ID和摄像头对应的位置信息；
图像获取单元用于获取由摄像头采集的现场图像数据；
人员识别单元用于根据获取的现场图像数据，通过人脸识别引擎对现场图像数据进行人员识别，获取现场图像数据中包含的人员身份信息；
定位单元用于根据人员识别单元识别到的人员身份信息和对应的摄像头位置信息，记录该人员的实时位置信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，其特征在于，画像生成模块包括基本特征提取单元、动态特征提取单元和画像单元；其中，
基本特征提取单元用于根据获取的用户基本信息进行特征提取处理，得到与特征信息对应的基本信息标签；
动态特征提取单元用于根据获取的用户动态信息进行动态特征提取，得到用户动态信息标签；
画像单元用于根据得到的用户基本信息标签和用户动态信息标签生成用户画像。
6.根据权利要求5所述的一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，其特征在于，基本特征提取单元根据获取的用户基本信息进行特征提取处理，包括：针对统计类的信息，采用直接标签的方式获取，直接将获取的相应内容作为标签记录个人标签库中，其中每个工作人员都有对应的个人标签库，记录其对应的标签信息；针对开放性的信息，通过关键词提取或者等级计算的方式进行，其中关键词提取采用基于TextRank和Doc2Vec的文本信息处理模型来进行，等级计算可以通过得到的特征信息根据预设的计算规则计算得到对应的特征。
7.根据权利要求6所述的一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，其特征在于，在中医学领域，基本信息提取单元根据医生的基本信息获取其对应的综合专业评级作为该医生的综合专业标签，其中综合专业评级通过以下方式获取：
根据医生对应的能力信息计算医生的综合能力分数，其中采用的综合能力分数计算函数为：
Scorej＝jnzs×Frjn+zyzs×Frzy+xlzs×Frxl+xswj×Frxs+pjjl×Frpj
其中，Scorej为综合能力分数，jnzs和Frjn分别为取得的技能证书和对应的技能证书分数，zyzs和Frzy分别为取得的执业证书和对应的执业证书分数；xlzs和Frxl分别为取得的学历证书和对应的学历证书分数；xswj和Frxs为取得的学术科研成果和对应的分数，pjjl和Frpj分别为评级奖励和对应的分数；
根据得到的综合能力评分进行分级，如评分超过100，则标记该医生为的专业评级为一级；如评分在60至80之间，则标记该医生的专业评级为二级；如评分在40至60之间，则标记该医生的专业评级为三级，得到对应的综合标签信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，其特征在于，人力管理模块包括数据管理单元、任务单元和展示单元；
数据管理单元用于根据获取的用户画像数据进行存储，并对用户画像数据进行周期性更新；
任务单元用于获取人力需求任务，其中人力需求任务包括分类展示任务和临时调度任务；
展示单元用于根据人力需求任务从数据管理单元中匹配对应的用户画像数据，并将匹配的用户画像数据进行显示。
9.根据权利要求1所述的一种基于用户画像技术的医疗机构人力管理系统，其特征在于，人力管理模块还包括推送单元和调度单元；
推送单元用于将匹配获取得用户画像数据或者选定得用户画像数据推送到管理终端；
调度单元用于根据选定得用户画像数据和人力需求任务生成调度信息，并将调度信息发送至用户画像对应的用户终端。
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